Data centers

Dos de las mejores formas en las que la IA cambiará su centro de datos para siempre

De niño siempre me fascinaron los patrones y, en particular, su impacto en las personas. Ya sea el ritmo repetitivo de un tambor que nos inspira a bailar o nuestras primeras habilidades aprendidas para distinguir las características básicas de gatos y perros, los patrones son claramente esenciales para los seres humanos, tanto para socializar como para desenvolverse en un mundo complejo. Con su capacidad para reconocer patrones muy complejos en datos no estructurados o semiestructurados, la inteligencia artificial (IA) está preparada para cambiar los centros de datos de maneras relevantes. Exploré algunas de las posibilidades y el posible impacto general de la IA en el centro de datos durante una sesión en el reciente evento del Día de la Innovación de Schneider Electric para proveedores de servicios en la nube.

Inteligencia artificial: antes y ahora
Hombre en un centro de datos de colocación No hay duda de que la IA ha existido durante mucho tiempo pero, hasta ahora, su aplicación era más bien teórica. A menos que estuviera usando una súper computadora, los procesadores eran demasiado lentos para proporcionar resultados significativos. Eso significaba que las aplicaciones iniciales a menudo se limitaban a usuarios con presupuestos inusuales: los militares fueron los primeros en adoptar la tecnología de reconocimiento de imágenes para detectar vehículos camuflados en las enormes cantidades de imágenes aéreas y satelitales que se iniciaron en los años ochenta. Las unidades de procesamiento gráfico (graphical processing units, GPU) cambiaron todo eso. De repente, cualquiera podía ejecutar modelos complejos de aprendizaje automático en componentes de PC clasificados para consumidores.

En su núcleo, la IA nos permite resolver problemas; o al menos, proporcionar respuestas aproximadas a problemas difíciles que no pueden, o no pueden fácilmente, ser resueltos mediante técnicas de modelado o matemáticas tradicionales. En Equinix, ya estamos aplicando IA a nuestros centros de datos.

1. Modelos basados en datos para la optimización de centros de datos
La optimización de los centros de datos es difícil. Las cargas de TI y las condiciones ambientales externas varían dinámicamente y, a veces, de manera bastante impredecible. Además, por supuesto, como operadores e ingenieros hacemos un esfuerzo considerable durante el diseño para modelar, optimizar y mejorar.

Si desea mejorar sustancialmente la eficiencia de un centro de datos operacional, tiene opciones limitadas. Puede construir un modelo de física detallado y ejecutar simulaciones hipotéticas; pero con tantas variables, y las limitaciones habituales en los detalles del modelo, es difícil obtener un conocimiento significativo. Además, lo que usted construye para una instalación, puede no resultar particularmente útil para ayudar a entender el rendimiento de otras.

En cambio, el enfoque de IA, que en este contexto es realmente un enfoque de datos, toma los datos y entrena una red de modo que sea capaz de modelar la eficacia del uso de energía (power usage effectiveness, PUE) de sus instalaciones. Las entradas de su modelo son los muchos puntos de datos que recopila de su infraestructura y su ‘función de prueba’. Lo que utiliza para probar si la red está modelando con precisión el rendimiento en el mundo real de sus instalaciones, es la diferencia entre la PUE prevista y la medida. Una vez que tenga un modelo que sea capaz de predecir de manera confiable su PUE, puede modificar las variables de entrada para simular escenarios hipotéticos. Por ejemplo: ¿Qué sucede si una bomba específica está encendida (o apagada)? ¿Cuál sería el impacto si se aumentara el volumen o la temperatura del agua enfriada? ¿Qué pasa si se eleva el punto de control en las unidades CRAC? Luego, los ingenieros expertos toman decisiones derivadas del modelo de datos.

Más allá de esto, una vez que se confía en los datos y en los modelos, el siguiente paso es sacar a los humanos de la ecuación y permitir que la IA optimice dinámicamente el centro de datos en tiempo real. La incorporación de la IA para la automatización completa del centro de datos aumentará aún más la eficiencia al pasar a un modelo de centro de datos de tipo “Piloto Automático”.

2. Aprendizaje basado en patrones para monitorear eficazmente el equipo
La IA también ayudará con el monitoreo eficaz del equipo. Muchos ingenieros de centros de datos experimentados podrían contar historias sobre equipos que pudieron predecir que tenían fallas (o que iban a fallar pronto) porque sonaban extraño u olían diferente.

Estamos probando nuestra capacidad para aumentar esas capacidades humanas para recopilar datos de nuestra infraestructura (aumentar sensores adicionales si es necesario y buscar patrones que en última instancia se traduzcan en ese “dispositivo suena extraño”) mucho antes de que las personas los puedan detectar.

La industria aeroespacial es una excelente plantilla sobre cómo se pueden lograr eficiencias de funcionamiento significativas al reemplazar un régimen de servicio planificado por un programa más flexible, basado en datos. Equinix se complace en desarrollar nuestras capacidades en este espacio, junto con nuestros socios clave como Schneider Electric.

Acerca del autor:
David Hall, director sénior de Innovación Tecnológica de Equinix
David Hall David ha tenido una extensa carrera en la industria de los centros de datos, que incluye roles comerciales, técnicos y de innovación. En Telecity Group, lideró los equipos responsables del desarrollo de la capacidad y los servicios para los hiperescaladores, desde redes de vanguardia hasta implementaciones informáticas centrales. También fue responsable de crear la primera red privada del mundo para conectar redes y empresas a la nube pública. Ahora en Equinix, David está trabajando para desarrollar la próxima generación de diseño de centros de datos de Equinix. Inspirado por algunas de las tecnologías y enfoques pioneros de los hiperescaladores, se enfoca especialmente en extender la disponibilidad de esas soluciones a empresas y proveedores de servicios más pequeños, mientras desarrolla nuevas soluciones para desafíos como la evolución en el perímetro. David vive en Londres con su viejo pastor inglés, Oppenheimer.


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