“Inteligencia Artificial para la Eficiencia Energética en un Data Center” fue el título de la ponencia a cargo del Ing. Yuri Bravo Asencios, Secretario de Región Latinoamérica por BICSI que se llevó a cabo en las instalaciones del auditorio Inictel – UNI con motivo de celebrar el Día Mundial de las Telecomunicaciones y la Sociedad de la Información el pasado 17 de mayo.
El especialista dijo que con la utilización de la Inteligencia Artificial en los Centros de Datos se puede llegar a tener importantes ahorros y de paso que contribuye en gran medida a conservar el medio ambiente. Fue una de las intervenciones más aplaudidas por el respetable que llenó el recinto para escuchar a toda una gama de conferencistas, todos ellos de primerísimo nivel. Leamos el desplegado amigo lector.
Impacto de la IA en el mercado de los Centros de Datos
En nuestros días, el aprendizaje automático está más presente que antes, desde el uso de los teléfonos móviles hasta los asistentes de voz de nuestros ordenadores, entre otros. Esta inteligencia artificial también puede servir para hacer frente a retos y desafíos que se presentan en la sociedad digitalizada, como es disminuir el consumo de energía en los centros de datos de las organizaciones.
(americasistemas.com.pe. Lima, Perú – 23 de mayo 2018) El Ing. Yuri Bravo Ascencios, secretario de Región Latinoamérica BICSI, durante una conferencia, dijo que el data center es el recinto donde se encuentran las computadoras que procesan los datos de las organizaciones y las personas. Éstas también las usan las grandes empresas como Microsoft, Google y Amazon, que centralizan sus datos de millones de usuarios. Tal es así que con el uso del internet de las cosas y el desarrollo de la IP versión 6, se estima que por cada persona habrá alrededor de mil direcciones IP, que sería la cantidad de datos que se deben procesar.
Explicó que estos equipos electrónicos al procesar los datos generan calor y con ello requieren de un equipamiento para que lo aclimate y lo refrigere, de lo contrario podría dejar de funcionar. Con esta labor de refrigeración y de procesamiento se produce un consumo de energía, que en el data center llega a ser igual al uso que le da la industria de aviación a nivel mundial.
Detalló que un data center es un ambiente especializado que protege los equipos considerados los más valiosos de una organización y de su propiedad intelectual. Se emplean para procesar transacciones de negocios, alojar los sitios webs, mantener sus registros financieros, manejar sus correos electrónicos, entre otros usos.
Necesidad de una eficiencia energética
Dijo que se ha proyectado para el 2040 el crecimiento del uso de energía en un 40% y el aumento de la población significa que muchos de millones de hogares adquirirán más electrodomésticos y sistemas de refrigeración. Asimismo, debido al impulso de la industria se pronostica que la flota de automóviles eléctricos llegará al número de dos mil millones para el 2040, y el gas natural representa un cuarto de la demanda mundial de energía en este nuevo escenario.
De acuerdo a IDC el promedio del costo por hora de falla de un data center equivale a 100 mil dólares y en aplicaciones críticas puede llegar a un costo de un millón de dólares por hora, por ello es importante la confiabilidad que ofrece en el procesamiento de datos. “En la actualidad los data center utiliza el 3% del suministro de la electricidad global. Por ejemplo en un hogar común el consumo de energía es entre 1 o 2 kilovatios.
Según una publicación de la ONU, los data center contribuye con el 2 por ciento de las emisiones de gas invernadero, equivalente a la industria de la aviación comercial. Y si se compara con las oficinas comerciales, en una de ellas el consumo de energía tiene una densidad de 100 vatios por metro cuadrado, mientras que en un data center llega entre 650 y 2,200 vatios por metro cuadrado. Otro estudio indica que las empresas habrán gastado más de 40 billones de dólares por la transformación digital para el 2017 y en el 2024 se espera que esa cantidad llegue 96.5 mil millones de dólares y así aumente conforme se requieren más servicios de nube.
Optimizar los recursos
Asimismo, indicó que el data center tiene dos elementos que consume la energía, uno de ellos son los mismos computadores y otro es la infraestructura, entre 50 y 55 por ciento. Se plantea que se pueden obtener mejoras en un 30% de los sistemas de climatización, y existe también una capacidad desaprovechada debido al consumo de energía de los servidores que están funcionando en un 20% de su capacidad o aquellos servidores que se encuentran conectados, pero ya no se usan. “Por ello es necesario monitorear qué aspectos se vienen utilizando de manera eficiente”.
¿Cómo se mide la eficiente energética en un data center? El especialista dijo que en esta industria se emplean dos mediciones, el Power Usage Effectiveness (PUE), que es la medida de la energía eléctrica consumida por todo el data center, dividido por la energía consumida por los equipos de tecnología, como son los servidores, equipos de computo, etc. mientras que el Data Center Index Efficiency (DCiE) es el recíproco del PUE.
Al respecto, señaló que Google mide el PUE en función a dos criterios: la comparación entre la energía total y la energía de procesamiento. La administración de infraestructura del centro de datos (DCIM) está representado por cualquier conjunto de herramientas que ayudan a organizar y administrar la información almacenada en un centro de datos.
Red neuronal de Google
Contó que Google ha desarrollado un marco de red neuronal que aprende datos de las operaciones reales. “Sucede que cuando se diseña un data center, se establece una meta del QE. Ellos han establecido que se puede predecir el QE con 0.4% de error. Este modelo ha sido validado y los resultados demuestran que el aprendizaje automático es una forma efectiva de aprovechar los datos de los sensores existentes que se ubican en toda la infraestructura del equipo para ponderar su rendimiento y así mejorar la eficiencia energética de los racks, los espacios, transformadores, entre otros”.
¿Cómo aplicamos el IA en el data center?
El ejecutivo dijo que al lograr identificar qué servidores no se están utilizando, se podría reducir su procesamiento y con ello optimizar la capacidad de refrigeración, así como los recursos humanos con el mejor uso de los procesos. Uno de los elementos que genera ineficiencia en un data center son los puntos calientes, es decir, los equipos que están mal ubicados en un centro de datos que genera mucho calor. Otra oportunidad es reducción de la energía de este equipo y llegar hasta en un 15% y reducción del consumo de energía de refrigeración que podría llegar hasta un 40%.
Pasos previos para implementar IA en un data center
Bravo señala que lo primero es contar con una herramienta de monitoreo llamada DCIM y la otra opción es migrar a la nube para la gestión de los activos y la supervisión de los ambientes. También se necesita instalar más sensores y medidores para controlar la temperatura y demás funciones. “En un data center conviven dos especialidades, la parte de sistemas de computación y el personal entrenado en la parte mecánica y eléctrica. Ellos deben coexistir de una manera eficaz con el respaldo del software para que se administre de manera integral”.
En cuanto al futuro de la IA en los data centers, afirmó que ésta va permitir la reducción o eliminación de la intervención manual del equipo a través de la automatización. Así, los entes ejecutivos de las organizaciones van a poder tomar decisiones como ampliaciones de un data center en función de los resultados obtenidos. Además se podrá reducir la huella de carbono de estos equipos que en la actualidad está en niveles muy elevados. Mientras que el personal de tecnología podrá centrarse en las tareas más importantes que agreguen valor a la organización y no en rutinas que podría solucionar la máquina.
