Eaton apuesta y trabaja por desarrollar centros de datos preparados ante el crecimiento exponencial de la IA. La irrupción de esta herramienta es imparable, y su revolución afecta tanto a grandes empresas como a los propios ciudadanos, impulsando un uso casi generalizado y diario en el conjunto de la sociedad. En este punto, los centros de datos juegan un papel clave para asegurar el correcto desarrollo de la IA, sirviendo de punto de almacenamiento para estas herramientas.
Sin embargo, el crecimiento vertiginoso de la cantidad de datos creados por IA ha hecho que se presenten algunos desafíos que tienen que ser abordados para adaptar estas infraestructuras a las necesidades que demanda el nuevo contexto, sin olvidar la transición energética y los objetivos de reducción del impacto medioambiental.
Así, Eaton señala cinco retos a tener en cuenta para que estas instalaciones estén totalmente adaptadas para el futuro donde la IA tendrá una presencia importante.
Índice de temas
Parques con mayor capacidad
El auge de la IA provoca que los niveles de creación de contenido aumenten de manera imparable. Desde la información que se genera a diario hasta los recursos utilizados para entrenar a las plataformas, la cantidad de datos que se crean por día es cada vez mayor. En este punto, expertos de la compañía resaltan la necesidad de que los centros de datos adopten sistemas de mayor capacidad.
Seguridad y privacidad de los datos
A raíz del aumento de la cantidad de datos almacenados, los centros de datos deben reforzar sus medidas de seguridad y privacidad para asegurar la protección de información sensible y cumplir así con regulaciones cada vez más exigentes. Para lograrlo, es necesario implementar de sistemas de seguridad elevados como, por ejemplo, el cifrado de datos o controles de acceso más estrictos basados en arquitectura Zero Trust.
Escalabilidad y flexibilidad
Las herramientas de IA se basan en inmediatez y por ello, pueden requerir un escalamiento rápido y significativo del almacenamiento. Esto obliga a los centros de datos a ser más flexibles y adaptables en su infraestructura, utilizando soluciones que permitan una rápida expansión y ajuste a las nuevas demandas que exigen cada vez más inmediatez.
Necesidad de nuevas infraestructuras de red
El almacenamiento masivo de datos para aplicaciones de IA también afecta la infraestructura de red de los centros de datos. En esta línea, se requiere de un ancho de banda y capacidad mayor para manipular grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
Eficiencia energética y sostenibilidad
Todos los puntos anteriores, aunque son necesarios para asumir el uso generalizado de la IA, también implican un aumento en el consumo de energía y su impacto medioambiental. Se trata de un importante reto a tener en cuenta para que los centros de datos continúen con una transición energética sostenible a la vez que hacen frente a una demanda de datos cada vez mayor. En este sentido, Eaton recuerda que los parques deben de asumir tecnologías y prácticas que impulsen la eficiencia energética de sus sistemas de almacenamiento, como el uso de unidades más eficientes o el uso de la propia IA para gestionar la energía de manera más efectiva.
