La demanda de enfriamiento en los centros de datos está aumentando y los operadores de los centros de datos están buscando el equilibrio. A medida que las cargas de trabajo y los racks aumentan con un mayor número de funciones y servicios de inteligencia artificial (IA), los objetivos comerciales crecen y los centros de datos hacen la transición a tecnologías escalables, los operadores de las instalaciones están encontrando técnicas y métodos para maximizar la utilización del agua.
¿Qué es la efectividad del uso del agua (WUE)?
A medida que los operadores encuentran diseños e innovaciones de enfriamiento eficientes, una métrica y un enfoque probados implican el seguimiento de la efectividad del uso del agua (WUE). La WUE mide la eficiencia con la que un centro de datos utiliza el agua para enfriar. Presentado por The Green Grid, se ha convertido en una métrica clave ya que la IA impulsa densidades de rack de hasta 130 kW. El Informe de uso de energía de centros de datos de EE. UU. de 2024 de Berkeley Lab promovió este repunte, ya que los datos mostraron que la WUE promedio en los centros de datos de EE. UU. aumentó de 0,36 kW a 0,45 kW–0,48 kW a medida que se expandían los sitios de hiperescala y coubicaciones.
Figura 1. Promedio anual de WUE en centros de datos de EE. UU. (Fuente: Berkeley Lab 2024 US Data Center Energy Usage Report)
El seguimiento de la WUE ayuda a los equipos a identificar oportunidades para mejorar la utilización del agua, optimizar las estrategias de enfriamiento y tomar decisiones informadas sobre las actualizaciones de infraestructura. Para las organizaciones, monitorear y controlar el consumo puede traducirse en un menor gasto de servicios públicos de la infraestructura, menos dolores de cabeza regulatorios y una mayor resiliencia a largo plazo.
La siguiente ecuación calcula cuánta agua utiliza un centro de datos para soportar cada kilovatio-hora de energía de TI. Como regla general, un resultado más bajo indica una utilización más eficiente del agua.
El seguimiento de WUE establece la línea de base. Por lo general, mejorarlo comienza con la forma en la cual los sistemas de enfriamiento gestionan la reutilización del agua, especialmente a través del ciclo de concentración.
Ciclo de concentración: Una palanca para una mejor WUE
Equilibrar el ciclo de concentración (CdC) —la relación de impurezas sólidas en el agua reutilizada y recirculada en comparación con el agua de aporte descargada y concentrada a través de la evaporación— puede reducir las necesidades de agua de aporte hasta en un 20 %, lo cual contribuye al ahorro de costos. Lograr un CoC equilibrado requiere tratamiento químico para controlar la incrustación y la contaminación biológica, lo cual también protege los intercambiadores de calor aguas abajo. Los variadores de frecuencia (VFD) en ventiladores de torre y bombas pueden reducir el consumo de energía al hacer coincidir la salida con la demanda, lo cual dismuniye indirectamente el consumo de agua al reducir las tasas de evaporación. Estas medidas pueden mejorar la WUE sin cambios masivos en el circuito de enfriamiento.
Principales estrategias para optimizar el consumo de agua en el centro de datos
Si bien el enfriamiento líquido sigue siendo efectivo, su función debe sopesarse frente a las alternativas emergentes.
- Sistemas de enfriamiento líquido de circuito cerrado: Los sistemas de circuito cerrado hacen recircular el agua a través de intercambiadores de calor, lo cual reduce la extracción de agua entre un 50 % y un 70 %, según el clima y la carga. Este diseño reduce el tratamiento químico, simplifica el monitoreo y mantiene una calidad constante del agua. Sin embargo, también exige una planificación cuidadosa para manejar la eliminación del calor en entornos de alta densidad, especialmente en áreas con limitaciones de disponibilidad de agua.
- Sistemas de enfriamiento híbridos: Los sistemas híbridos combinan el enfriamiento líquido y por aire para mejorar el rendimiento térmico y reducir el consumo de agua. Por lo general, estos sistemas funcionan en modo seco durante la mayor parte del año y utilizan aire ambiente para eliminar el calor y mantener una WUE cercana a cero. Funcionan bien en climas moderados, pero pueden tener dificultades para mantener la eficiencia en condiciones extremas o durante cargas máximas.
- Refrigerantes de bajo GWP como alternativa práctica: Para las instalaciones que se enfrentan a limitaciones de agua, los refrigerantes con bajo potencial de calentamiento global (GWP) ofrecen un rendimiento optimizado y un tiempo operativo protegido, a la vez que cumplen con las nuevas regulaciones.
Monitoreo y optimización en tiempo real
La eficiencia de enfriamiento depende de más que hardware: requiere un control de monitoreo estricto y visibilidad en tiempo real. Sensores que rastrean los cambios de temperatura, la humedad y los datos de alimentación de flujo en plataformas que ajustan los valores preestablecidos automáticamente en función de la carga y las condiciones climáticas. Los sistemas como el Liebert® iCOM-S analizan cientos de puntos de datos para ajustar las temperaturas del agua, las velocidades de los ventiladores y la salida de enfriamiento. Esto puede reducir los cambios en la WUE, marca las anomalías de forma temprana y apoya el mantenimiento predictivo. Para los operadores, esto también significa menos sorpresas, mejor uso de los recursos y un rendimiento más estable en las cargas de trabajo cambiantes.
Escalar el enfriamiento sin escalar la demanda de agua
La aplicación de estrategias centradas en la WUE, como los sistemas de circuito cerrado, el enfriamiento híbrido y los controles automatizados, puede admitir cargas de trabajo de alta densidad mientras mantiene estable el consumo de agua. Este enfoque ayuda a los operadores a administrar el uso de recursos con mayor precisión, reducir los costos operativos y mantenerse alineados con los estándares ambientales.
Descubra cómo Vertiv aplica estas estrategias en centros de datos del mundo real. Explore el Informe de negocios responsables 2024 de Vertiv para obtener más información sobre la eficiencia del agua.
