Los enfoques de centros de datos tradicionales tienen dificultades para cumplir con los crecientes requisitos actuales. El aprendizaje automático y la IA están creando un nuevo paradigma en términos de cómo abordar las operaciones del centro de datos.
Los centros de datos de hoy enfrentan un desafío que, inicialmente, parece casi imposible de resolver. Si bien las operaciones nunca han estado tan ocupadas, los equipos se ven presionados a reducir el consumo de energía de sus instalaciones como parte de los objetivos corporativos de reducción de carbono. Y, como si eso no fuera lo suficientemente difícil, el aumento drástico de los precios de la electricidad está ejerciendo una presión real sobre los presupuestos de los centros de datos.
Con los centros de datos centrados
En respaldar los servicios tecnológicos «esenciales» que las personas exigen cada vez más para respaldar sus vidas personales y profesionales, no sorprende que las operaciones de los centros de datos nunca hayan estado tan ocupadas. Impulsados por tendencias que no muestran signos de desaceleración, estamos viendo un aumento masivo en el uso de datos asociado con video, almacenamiento, demandas informáticas, integraciones inteligentes de IoT , así comoDespliegues de conectividad 5G . Sin embargo, a pesar de estas cargas de trabajo cada vez mayores, la desafortunada realidad es que muchas de las instalaciones críticas de hoy en día simplemente no funcionan con la eficiencia suficiente.
Dado que los datos promedio funciona desde hace más de 20 años, esto no debería ser una sorpresa. La eficiencia está invariablemente ligada al diseño original de una instalación, y se basa en las cargas de TI esperadas que se han superado durante mucho tiempo. Al mismo tiempo, el cambio es un factor constante, con plataformas, diseño de equipos, topologías, requisitos de densidad de potencia y demandas de refrigeración que evolucionan con el impulso continuo de nuevas aplicaciones. El resultado es una infraestructura de centro de datos global que regularmente encuentra difícil hacer coincidir las cargas de TI actuales y planificadas con su infraestructura crítica. Esto solo se verá exacerbado a medida que aumenten las demandas de los centros de datos, y las proyecciones de los analistas sugieren que los volúmenes de carga de trabajo seguirán creciendo alrededor de un 20 % anual entre ahora y 2025.
Los enfoques tradicionales del centro de datos
Están luchando para cumplir con estos requisitos crecientes. La priorización de la disponibilidad se logra en gran medida a expensas de la eficiencia, ya que aún se confía demasiado en la experiencia del operador y se confía en que las suposiciones son correctas. Desafortunadamente, la evidencia sugiere que este modelo ya no es realista. La investigación de EkkoSense revela una cifra promedio del 15 % de los racks de TI en los centros de datos que operan fuera de las pautas de temperatura y humedad de ASHRAE, y que los clientes pierden hasta el 60 % de su capacidad de enfriamiento debido a las ineficiencias. Y eso es un problema, ya que Uptime Institute estima que el valor global atribuido a la gestión ineficiente del flujo de aire y la refrigeración es de alrededor de 18.000 millones de dólares. Eso equivale a unos 150.000 millones de kilovatios hora desperdiciados.
Con el 35 % de la energía utilizada en un centro de datos para respaldar la infraestructura de enfriamiento, está claro que los enfoques tradicionales de optimización del rendimiento están perdiendo una gran oportunidad para desbloquear mejoras de eficiencia. Los datos de EkkoSense indican que un tercio de las interrupciones no planificadas del centro de datos se desencadenan por problemas térmicos. Encontrar una forma diferente de gestionar este problema puede proporcionar a los equipos de operaciones una excelente manera de asegurar mejoras tanto en la disponibilidad como en la eficiencia.
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