Los centros de proceso de datos se enfrentan a dos grandes retos: satisfacer una demanda que no para de crecer y hacerlo de una forma eficiente y sostenible. Estudios recientes muestran la importancia de ambos factores. Por un lado, evidencian que el crecimiento de la demanda es en dos direcciones: los grandes proveedores amplían continuamente su capacidad, y simultáneamente los datacenters corporativos están creciendo y se están produciendo repatriaciones de datos.
El segundo reto, el de la eficiencia energética, es fundamental. No solo por el alto coste de la electricidad, que se prevé que siga alto durante mucho tiempo, sino por el enorme impacto medioambiental. Hay literatura científica que estima que las emisiones de CO2 generadas por la industria TIC son, en la actualidad, equivalentes a las de la aviación, y que en un futuro muy cercano serán mucho mayores.
Es imperativo mejorar la eficiencia energética de los centros de datos, y para conseguirlo hay que actuar en todas las fases de su ciclo de vida. Un buen diseño es fundamental, pero esto no sirve de nada si no se hace una explotación eficiente. Haciendo un símil con el automóvil, de nada sirve comprar un coche con un buen balance energético si no se hace un uso racional.
La Inteligencia Artificial es la clave
La clave para conseguir la eficiencia energética en el centro de datos es la utilización de IA y Machine Learning para su explotación. Deben analizarse los datos en tiempo real y tomar las decisiones más adecuadas para cada periodo. Es decir, en este sentido el datacenter debe comportarse como una fábrica de industria 4.0, en el que el control está automatizado.
Hay que tener en cuenta que el PUE es solamente un indicador del balance energético. Tener un PUE bajo es importante, porque muestra si el equilibrio entre la energía dedicada a refrigeración y otros subsistemas de soporte y el de los equipos IT es adecuado o no. Sin embargo, el PUE no dice absolutamente nada sobre la utilización IT en sí misma. Siguiendo el símil del PUE con el consumo por kilómetro de los vehículos, hay que tener en cuenta que un camión descargado consume menos que si fuera cargado, pero no produce nada. Un camión descargado, aunque su consumo sea menor, es muy ineficiente.
Las soluciones de Inteligencia Artificial para el datacenter son complejas de instalar porque deben tener en cuenta estos factores: si solo analizan datos de infraestructuras o solo datos IT, es una solución incompleta. Deben tratarlo todo, y encontrar las métricas y el modelo más adecuado a las necesidades del datacenter concreto y su tipología de uso. En este sentido, no hay un modelo universal, debe adaptarse a cada sala.
El primer beneficio de la implantación de la IA en el datacenter está claro: disminución del consumo. Esto implica otros dos que están ligados a él: menor coste en la factura eléctrica y disminución de las emisiones de CO2. A priori, son cuestiones que afectan al director financiero o el de responsabilidad social corporativa. Pero la utilización de IA tiene otro gran beneficio que afecta de lleno al CIO: permite un control de riesgos mucho más detallado y disminuye averías e incidencias, lo que redunda en una mejor calidad de servicio IT. Nuestra experiencia nos muestra que, al analizar series históricas de datos, la mayoría de los datacenters han tenido muchos momentos en los que se ha rozado el desastre, y que un pequeño evento más hubiera desencadenado que la primera ficha del dominó hubiera caído y arrastrado a las demás. Esto es motivado por un error muy común: pensar en la capacidad global del datacenter, en las potencias nominales de carga de los sistemas y en las temperaturas de consigna, sin pararse a pensar en una realidad: un datacenter es un organismo vivo, y la situación en cada U de cada rack es diferente. Esto obliga a medirlas y analizarlas con gran granularidad.
Por tanto, para hacer frente al gran reto de la sostenibilidad, la utilización de IA en el datacenter es imprescindible, y será la tendencia que veremos en los próximos años. Para hacerlo con éxito, hay que diseñar el proyecto adecuado y trabajar con expertos que tengan amplia experiencia en aplicar IA a centros de datos.
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