¿Por qué la IA permite reducir la huella de carbono de los centros de datos?
Por Francisco Sales, Director de Servicios en Vertiv Latinoamérica
El tema de conversación de 2022 en la industria de TI ha girado en torno a la sostenibilidad y los centros de datos. La creciente presión de los clientes por enfoques más ecológicos ha llevado a los centros de datos a implementar estrategias “holísticas” que contemplan la reducción de su huella de carbono. En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) puede contribuir enormemente con esta ecuación.
Un informe realizado por McKinsey destaca que la IA amplía el potencial de ahorros energéticos en toda la red, gracias a su “capacidad de analizar enormes volúmenes de datos relacionados con los patrones de tráfico, la demanda en tiempo real y la disponibilidad de los recursos de red, los cuales permiten decisiones rápidas y automatizadas sobre cuáles partes del sistema pueden ponerse en modo de suspensión o apagarse”.
El mismo informe señala que las herramientas de ahorro energético alimentadas por la IA pueden generar ahorros operativos del 5-7% y reducir los costos energéticos en un 5% por medio de la calibración automática y continua de las plantas de enfriamiento, las bombas y los ventiladores.
Sin embargo, la IA no solo ofrece los beneficios de la gestión energética del centro de datos; al procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real, también permite la detección de fallos y la predicción de cortes eléctricos, y facilita la intervención técnica. Esto hace que sea fundamental para garantizar la continuidad operativa de la infraestructura.
Un informe realizado por el Ponemon Institute en 2021 muestra que “los centros de datos Core experimentaron un promedio de 2,4 cortes eléctricos por año, con una duración promedio de más de dos horas (138 minutos) que se suman a los casi 10 periodos de inactividad anuales aislados”.
De acuerdo con el Uptime Institute, el 76% de estos eventos puede evitarse con las herramientas adecuadas. Las capacidades de la IA de monitorear la infraestructura, detectar fallos potenciales y corregirlos de forma remota, contribuyen con la disponibilidad de la red.
La IA puede ser una valiosa herramienta para lograr el mantenimiento con base en el análisis de datos y para detectar los problemas potenciales en el equipo incluso antes de que se conviertan en un problema. Un servicio de este tipo permite una reducción en el reconocimiento y la atención prestada a un fallo, lo cual implica una menor indisponibilidad del centro de datos.
Con respecto a la infraestructura de potencia, los servicios predictivos pueden ayudar a generar una evaluación del equipo e identificar la correlación entre los eventos aislados que podrían ocasionar un corte eléctrico. Además, pueden monitorear el ciclo de vida del equipo y prever los cambios necesarios para que la carga crítica no sufra.
El monitoreo remoto con Vertiv LIFE™ depende de la IA y el aprendizaje automático para ofrecer la visibilidad, el análisis y el diagnóstico de los servicios críticos en tiempo real, para una evaluación preventiva constante de la red.
El monitoreo opera 24×7 y se conecta con un centro de respuesta remoto. Cuando se detecta un fallo, la herramienta LIFE le envía un paquete de información al equipo de expertos para ayudarles a diagnosticar el problema, y en caso de ser necesario, asignar al técnico más cercano para restablecer la operación normal.
El valor de la Inteligencia Artificial en los centros de datos radica en la prevención de eventos y en la reducción del tiempo de respuesta en situaciones de fallos. De manera similar, una infraestructura más eficiente y con menos fallos también contribuye con la reducción de la huella de carbono. Encontrar las herramientas y socios adecuados puede ayudarle a alcanzar ambos objetivos.
