La conversación de 2022 en el sector de TI ha girado en torno a la sostenibilidad y los centros de datos. El aumento de la presión de los clientes por enfoques más ecológicos está impulsando a los centros de datos a implementar estrategias "holísticas" que contemplan reducir su huella de carbono. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) puede contribuir mucho a la ecuación.
Un informe de McKinsey destaca que la IA amplía el potencial de ahorro energético en toda la red, por su "capacidad de analizar grandes cantidades de datos relacionados con patrones de tráfico, demanda en tiempo real y disponibilidad de recursos de red, lo que permite tomar decisiones rápidas y automatizadas sobre qué partes del sistema pueden ponerse en modo de suspensión o apagado".
El mismo informe señala que las herramientas de conservación de energía impulsadas por IA pueden generar ahorros operativos del 5 al 7 % y reducir el coste energético en un 5 % mediante la calibración automática continua de chillers, bombas y ventiladores.
Sin embargo, la IA no solo aporta beneficios a la gestión energética de los centros de datos, sino que al procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real permite la detección de fallos, la predicción de apagones y facilita la intervención técnica. Esto lo convierte en un elemento clave para garantizar la continuidad operativa de la infraestructura.
Un informe del Ponemon Institute de 2021 muestra que “los centros de datos principales experimentaron una media de 2,4 cierres totales de las instalaciones al año con una duración media de más de dos horas (138 minutos). Esto se suma a casi 10 eventos de tiempo de inactividad anuales aislados en racks o servidores seleccionados”.
Según el Uptime Institute, el 76 % de esos eventos pueden prevenirse con las herramientas adecuadas. Las capacidades que la IA tiene para supervisar la infraestructura, detectar posibles fallos y solucionarlos de forma remota, ayudan a proporcionar disponibilidad de la red.
La IA puede ser una herramienta potente para realizar un mantenimiento predictivo basado en el análisis de datos y para detectar posibles problemas en el equipo incluso antes de que representen un problema. Un servicio de este tipo proporciona una reducción en el reconocimiento y la atención de un fallo, lo que implica menos falta de disponibilidad del centro de datos.
En la infraestructura de energía, los servicios predictivos pueden ayudar a generar una evaluación del equipo e identificar la correlación entre eventos aislados que podrían generar una interrupción. Además, pueden supervisar el ciclo de vida del equipo y prever los cambios necesarios para que la carga crítica no sufra.
La monitorización remota de los Servicios Vertiv Life™ depende de la IA y el aprendizaje automático para proporcionar visibilidad, análisis y diagnóstico en tiempo real de los servicios críticos, para una evaluación preventiva constante de la red.
La monitorización funciona las 24 horas del día, los 7 días de la semana y está conectada a un centro de respuesta remoto. Al detectar un fallo, la herramienta de Servicios LIFE envía automáticamente un paquete de información al equipo de expertos para ayudar a diagnosticar el problema y, si es necesario, asignar al técnico más cercano para restaurar el funcionamiento normal.
El valor de la inteligencia artificial en los centros de datos reside en la prevención de eventos y en la reducción del tiempo de respuesta en situaciones de fallo. Del mismo modo, una infraestructura más eficiente y menos defectuosa también contribuye a la reducción de la huella de carbono. Encontrar el conjunto de herramientas y los partners adecuados puede ayudar a proporcionar ambos.
