En los últimos años, los precios de la energía se han disparado y los proveedores de servicios gestionados (MSP) están intentando hacer frente a facturas energéticas muy elevadas. Porque, si por algo son famosos los centros de datos, es precisamente por su enorme consumo de energía. De hecho, consumen entre 40 y 45 TWh, lo que equivale al 1,4-1,6% del consumo total de electricidad de la Unión Europea, según datos de Sunbird. Esta cantidad de energía sería suficiente para hacer funcionar 75 millones de frigoríficos durante casi un año.
Este importante consumo de energía ha convertido a los centros de datos en un objetivo prioritario de las iniciativas de eficiencia energética. En este sentido, los avances en el desarrollo de tecnologías de gestión térmica y prácticas de regulación energética más eficientes durante la última década han creado un entorno ideal para que las compañías aprovechen las capacidades de la inteligencia artificial (IA) y mejoren sus servicios al cliente. Como resultado de este progreso, las opciones de hardware que pueden satisfacer eficazmente los requisitos son ahora más asequibles, prácticas y útiles. Ya no es necesario disponer de un combo CPU-GPU capaz de abrir un agujero en el universo si realmente no se necesita esa potencia de cómputo.
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Limitar la potencia con la Inteligencia Artificial
Cada día surgen nuevos métodos para aplicar la IA a la resolución de problemas de infraestructura. Por ejemplo, la limitación de potencia utiliza internamente el escalado dinámico de voltaje y frecuencia (DVFS, por sus siglas en inglés) para reducir el consumo de energía con la rapidez suficiente para proteger los disyuntores y la infraestructura de refrigeración. Además de estas medidas, garantizar la fiabilidad del hardware es crucial para un funcionamiento sin problemas.
En un reciente estudio del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), varios investigadores estudian el impacto de limitar la potencia de las GPU en un centro de supercomputación de investigación. Sus conclusiones revelan notables reducciones tanto de la temperatura como del consumo de energía, lo que ofrece beneficios potenciales para la eficiencia energética y la longevidad del hardware sin comprometer el rendimiento. El estudio subraya la importancia de explorar prácticas sostenibles en la infraestructura de IA e insta a su examen y adopción en entornos de centros de datos y computación de alto rendimiento (HPC, por sus siglas en inglés).
Asignación proactiva de la energía
Aprovechando el poder de la analítica predictiva avanzada impulsada por la inteligencia artificial, ahora también podemos predecir con exactitud las futuras demandas de energía analizando datos históricos y en tiempo real. Teniendo en cuenta los patrones de carga de trabajo y otra serie de factores, los profesionales de los centros de datos pueden asignar con precisión los recursos energéticos, garantizando un suministro óptimo y minimizando el despilfarro. Este enfoque proactivo de la gestión de la energía favorece la planificación estratégica, reduciendo los riesgos de interrupciones del suministro eléctrico y el aprovisionamiento excesivo innecesario.
Mantenimiento avanzado y predicción de anomalías
Los operadores de centros de datos pueden utilizar el mantenimiento predictivo impulsado por IA para analizar al detalle los datos de sensores y sistemas de monitorización. Esto les permite detectar anomalías y anticipar fallos de hardware. Al identificar de forma preventiva los posibles problemas, los usuarios pueden aplicar medidas preventivas. De este modo, se reduce la probabilidad de errores repentinos del hardware y se minimiza el derroche de energía causado por tiempos de inactividad no planificados. De nuevo, este enfoque proactivo mejora la fiabilidad operativa y optimiza el consumo de energía.
Mayor eficiencia de la refrigeración gracias a la optimización de la Inteligencia Artificial
Una parte sustancial del consumo energético de un centro de datos se asigna a los sistemas de refrigeración, por lo que su optimización es crucial. Aprovechando la inteligencia artificial, estos sistemas se ajustan para mejorar la eficiencia mediante el análisis de los datos de temperatura y flujo de aire. Los algoritmos de IA pueden identificar riesgos y ajustar dinámicamente los mecanismos de refrigeración en respuesta a las demandas de carga de trabajo. Esta gestión estratégica reduce el consumo de energía y mantiene unas condiciones de temperatura óptimas, reforzando así la eficiencia energética global.
Las empresas pueden utilizar todas estas tecnologías desarrolladas previamente junto con la IA para mejorar su infraestructura actual. Ser capaz de predecir posibles fallos de hardware puede ahorrar millones de euros a largo plazo. Al optimizar la asignación de energía, mejorar la eficiencia de la refrigeración y ser capaz de mantener proactivamente los sistemas de hardware, la IA puede ayudar a todos a ahorrar recursos y evitar viajes innecesarios a las salas de servidores a las tres de la madrugada.
De esta forma, al adoptar soluciones basadas en inteligencia artificial, las compañías pueden mejorar la eficiencia, la fiabilidad y la sostenibilidad de sus servicios, allanando el camino hacia un futuro más responsable para sus clientes y el mundo. La inversión en infraestructura para apoyar esta tecnología no solo ayudará al planeta, también a reducir el gasto energético de las empresas. Y son los MSP los que desempeñan un papel vital en esta reducción de la huella de carbono del sector tecnológico: aquellos que dominen este complejo arte de la optimización energética son los que conseguirán reforzar su competitividad en los próximos años.
