En el evento de la Cumbre de Innovación que Schneider Electric organizó recientemente en Barcelona, los asistentes tuvieron la oportunidad de escuchar a dos gigantes en la industria de centros de datos, Google y el proveedor de colocación Equinix, hablar sobre los desafíos que enfrentan para digitalizar sus centros de datos. Lo que me llamó la atención de la conversación fue qué tan similares son sus desafíos a prácticamente cualquier empresa de colocación o empresa que opere centros de datos de cualquier tamaño.
Saqué tres grandes enseñanzas de la sesión. La primera fue cómo estas empresas confían en los algoritmos de datos y de aprendizaje automático (machine learning, ML) para mejorar las operaciones del centro de datos, como el mantenimiento predictivo. La segunda fue la importancia de la estandarización en los centros de datos, y cómo es en realidad un requisito previo para la innovación. Y la tercera es cómo ambas empresas están lidiando con la escasez de personas con experiencia en el diseño de sistemas de control y la operación de centros de datos de misión crítica.
Los datos impulsan el mantenimiento eficiente y predictivo
A medida que los centros de datos continúan creciendo enormemente en escala y complejidad, más empresas tienen que recurrir a la gestión digital para optimizar el rendimiento. Joe Kava, vicepresidente del Centros de datos globales para Google, habló sobre cómo su empresa ya había instrumentado casi todo en sus centros de datos y durante años estuvo recopilando grandes cantidades de datos. Pero no estaba usando mucho los datos hasta que a un ingeniero se le ocurrió la idea de desarrollar un modelo ML y entrenarlo en los datos, por dos razones principales: para mejorar la eficiencia energética y predecir cuándo una pieza del equipo iba a fallar.
Unos años más tarde, casi el 100 % de las instalaciones de Google están utilizando ML para optimizar la planta de refrigeración, en operaciones totalmente autónomas. (Eso me recordó una publicación de blog que escribió mi colega John Niemann hace un par de años que describía una capacidad similar).
Es claro que pocas empresas cuentan con los recursos que Google tiene y pueden ir y crear sus propios modelos de ML lo suficientemente buenos como para permitir que un centro de datos se ejecute, en esencia, por sí mismo. Pero, la industria ha progresado hasta el punto en que no tiene que hacerlo, porque existen herramientas para ayudar a cualquier empresa a hacer esencialmente lo mismo.
Lo fundamental es que las herramientas sean “abiertas”, lo que significa que pueden trabajar con la infraestructura de cualquier proveedor. Schneider Electric EcoStruxure for Cloud & Service Providers es una de esas plataformas. Ofrece el mismo tipo de análisis de datos que Google desarrolló por sí mismo, brindando a las empresas de cualquier tamaño acceso a análisis avanzados para impulsar una mayor eficiencia del centro de datos y capacidades como el análisis predictivo.
La estandarización promueve la innovación
Ambas empresas también son grandes defensoras de la estandarización, debido a la flexibilidad que les brinda para expandir la capacidad rápidamente. Para Equinix, que opera unos 200 centros de datos en los cinco continentes, la estandarización es fundamental, dijo Diraj Bamola, VPS de Diseño y Construcción Global de la empresa.
Equinix buscó deliberadamente establecer un marco estructurado de diseño y construcción para sus sistemas de control y unidades de distribución eléctrica, con Schneider Electric como socio, dijo Bamola.
Schneider Electric, por supuesto, ha sido un defensor de la estandarización. Está en el centro de la infraestructura de centro de datos prefabricado modular que hemos estado promoviendo durante algún tiempo como una forma de crear centros de datos más rápidamente mientras se mantiene una fiabilidad y un rendimiento sólidos.
Pero la estandarización también es importante porque impulsa la innovación al actuar como un punto de partida desde el que puedes mejorar, señaló Bamola. Las empresas como Google y Equinix no tienen más remedio que innovar para mantenerse al día con el rápido crecimiento. La buena noticia es que las innovaciones que surgen, a menudo con nuestra ayuda, eventualmente se filtran y están disponibles en el mercado general.
El Open Compute Project es un ejemplo. Comenzó con las innovaciones que Facebook desarrolló mientras intentaba desarrollar un centro de datos con nuevos niveles de eficiencia y rendimiento de energía, a bajo costo. Ahora OCP tiene diseños para servidores, racks, equipos de red y más que están disponibles gratuitamente para todos.
Kava señaló que la estandarización también es importante cuando se trata de capacitar al personal de operaciones del centro de datos. Si cada sitio tuviera diseños y procesos de operación diferentes, “sería un desastre” tratar de capacitar al personal para operar en un nivel de disponibilidad de misión crítica, dijo.
Experiencia en centros de datos de primera calidad
Lo que me lleva al punto final, la falta de experiencia en centros de datos.
Cuando se le preguntó dónde ve algunas de las mayores brechas de talento en centros de datos, Bamola señaló hacia el fondo de la sala donde estaba parado el ingeniero de Schneider Electric, Julien Moreau. “Julien es un líder en la industria y conoce la ingeniería y la distribución”, dijo. “Este es un punto crítico. Probablemente todos tenemos grandes proyectos de desarrollo que dependen completamente de unos cuantos recursos preciados”.
Ese punto crítico tiene que ver con mantenerse al día con el crecimiento masivo en la industria de centros de datos. Mientras que hace 10 años los centros de datos podían tener un tamaño de 5 MW y 20 MW hace solo 5 años, ahora vemos centros de datos de 100 MW o más. Dichos centros de datos son realmente el equivalente a una planta de fabricación masiva y los controles que se requieren para lidiar con la infraestructura mecánica, eléctrica, de refrigeración y otras infraestructuras son extremadamente complejos.
Requiere controles de grado industrial, y eso es lo que los ingenieros como Julien ayudan a entregar. Pero Bamola tiene razón en que los ingenieros con su nivel de experiencia son difíciles de encontrar. Incluso Google lucha por encontrar personas calificadas para el personal de sus centros de datos, dijo Kava.
La escasez de talento en el centro de datos hace que sea aún más imperativo que las empresas empleen herramientas como EcoStruxure for Cloud & Service Providers. Sus motores de análisis basados en la nube pueden hacer que el personal del centro de datos sea más productivo al ayudarles a solucionar problemas y evitarlos en primer lugar con las aplicaciones de mantenimiento predictivo. En esencia, EcoStruxure for Cloud & Service Providers ofrece el tipo de experiencia en operaciones de centros de datos que Google y Equinix tienen a disposición para cualquier empresa.
Vea la sesión de la Cumbre de Innovación de Google y Equinix
Esas fueron mis tres conclusiones de la sesión de aprendizaje de expertos con Google y Equinix, pero siéntase libre de ver la conversación completa, dirigida por Mark Bidinger, presidente del segmento de Proveedores de Servicios y Nube en Schneider Electric. Es posible que pueda aprender otras lecciones de estos gigantes de centros de datos que pueden beneficiar a su propio negocio.
Añadir comentario