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#TECNOLOGÍA #ENERGÍA: CÓMO LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL AYUDA A CONSTRUIR CENTROS DE DATOS ECOLÓGICOS

Posted: 13 octubre, 2020 a las 2:59 pm   /   by   /   comments (0)
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[Octubre de 2020] Los centros de datos están siendo revisados, renovados y modernizados para respaldar la transformación digital y las implementaciones en la nube que consumen mucha energía.

La Inteligencia Artificial es una parte clave de esta revisión, ya que la conservación de energía, para abordar tanto los costos como las preocupaciones ambientales, se convierte en una consideración principal para los centros de datos. Las soluciones de Inteligencia Artificial se están implementando para lograr que los centros de datos sean más eficientes energéticamente, así como más seguros y confiables.

El crecimiento de los volúmenes de tráfico de datos no muestra signos de ceder, ni tampoco la demanda mundial de informática de alto rendimiento. Esto viene con un aumento en los servidores de alta densidad, el uso de unidades de procesamiento de gráficos y chips de procesamiento de IA especializados, y todos estos generan significativamente más calor que las CPU tradicionales. Lleva a los centros de datos a requerir aún más energía para disipar el calor que generan. No es de extrañar entonces que la disipación de calor y la gestión de la energía se hayan convertido en un tema vital para la industria de los centros de datos.

La eficacia del uso de energía de un centro de datos, o PUE, se considera un indicador clave para evaluar su eficiencia energética. El valor de PUE aumenta a medida que el centro de datos se vuelve menos eficiente. El centro de datos en la nube de Huawei en Ulanqab, por ejemplo, logra un PUE anual tan bajo como 1,15 y se considera un buen ejemplo de cómo se deben construir centros de datos ecológicos.

Huawei ha aprovechado el aprendizaje automático para desarrollar su solución de gestión térmica inteligente iCooling para la infraestructura del centro de datos y abordar el problema del consumo de energía. El sistema iCooling incorpora aprendizaje profundo para analizar datos históricos e identificar factores clave que afectan el consumo de energía y crear una predicción PUE. A continuación, un algoritmo de optimización establece los parámetros ideales que se transmiten a varios sistemas de control.

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En el centro de datos en la nube de Huawei, Langfang, en el norte de China, la implementación de iCooling ha dado como resultado un PUE un ocho por ciento más bajo que antes, lo que significa un gran ahorro en los costos anuales de energía. Y en un centro de datos de China Mobile en Ningxia, la introducción de la tecnología iCooling ha reducido el consumo total de energía del centro de datos en un 3,2%, ahorrando más de 400.000 kWh de electricidad al año. Según Huawei, a medida que aumentan las cargas del centro de datos y mejora la capacidad de aprendizaje de IA, se ahorrarán seis millones de kWh de electricidad en el centro de datos cada año, el equivalente a una reducción de aproximadamente tres millones de kilogramos de emisiones de dióxido de carbono.

Si bien la gestión de energía mejorada es un ejemplo sorprendente del valor de la IA para la industria de los centros de datos, la Inteligencia Artificial está demostrando ser muy valiosa en la gestión de los centros de datos de otras formas. Se utiliza para mejorar la seguridad y confiabilidad de los centros de datos.

Antes de la introducción de la Inteligencia Artificial, la detección de fallas debería realizarse caso por caso, aislando el componente defectuoso. Al recopilar información de los sistemas de distribución y suministro de energía, la Inteligencia Artificial puede predecir fallas inminentes de dispositivos y componentes, advertir al personal de operaciones y mantenimiento y proporcionar información adicional para ayudar en la toma de decisiones.

La tecnología inteligente de distribución y suministro de energía iPower de Huawei, por ejemplo, puede detectar y aislar fallas y luego recuperarse de ellas a velocidades inferiores a un segundo, mejorando la confiabilidad de la infraestructura de energía del centro de datos y reduciendo el riesgo de incendio. iPower también predice con precisión la vida útil y el estado de la batería, lo que permite el mantenimiento preventivo antes de que ocurra cualquier falla.

La Inteligencia Artificial también se puede utilizar en el centro de datos para reducir el trabajo repetitivo y para monitorear y administrar recursos fragmentados que de otro modo podrían pasarse por alto fácilmente. El sistema de administración de infraestructura del centro de datos iManager de Huawei utiliza hardware inteligente y sensores de IoT para administrar la energía, la refrigeración y el espacio para optimizar la utilización, con AI administrando la asignación y operación de activos. Se estima que iManager aumenta la tasa de utilización de recursos en un 20 por ciento. iManager también admite la administración de redes, con administración centralizada para múltiples centros de datos en diferentes ubicaciones. A medida que aumenta la popularidad de los centros de datos periféricos, iManager se puede utilizar para reducir la necesidad de visitas al sitio, mejorando así la eficiencia de la gestión del centro de datos.

Una investigación del McKinsey Global Institute revela que la Inteligencia Artificial tiene el potencial de agregar alrededor de 13 billones de dólares a la actividad económica mundial para 2030 y de impulsar el PIB mundial en un 1,2% anual. La IA está provocando cambios profundos y potencialmente disruptivos en el mundo, y los centros de datos no son una excepción. El uso de IA está conduciendo a centros de datos más seguros, confiables, energéticamente eficientes y más limpios. Y con la previsión de que la industria del centro de datos crezca hasta en un 15 por ciento durante los próximos cinco años, según M Capital Group, esto solo puede ser algo bueno.

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