¿Cómo mejoran la eficiencia energética los centros de datos para un futuro más sostenible?

Medidas de eficiencia energética en centros de datos

La eficiencia energética es esencial para construir soluciones sostenibles y asegurar un crecimiento sostenible a largo plazo. Maximizar los beneficios de la tecnología al mismo tiempo que se reduce su impacto en el planeta es uno de los principales desafíos de los centros de datos a día de hoy.

No cabe duda de que la gestión de la energía es uno de los desafíos más complejos en la industria. Así que, los centros de datos líderes trabajan constantemente en mejorar su eficiencia energética. Para ello implementan todo tipo de técnicas innovadoras para reducir su PUE. Antes de entrar en detalles sobre las diferentes medidas que los centros de datos (CPDs) implementan, empecemos por definir qué es el PUE.

¿Qué es el PUE?

El PUE, acrónimo de Power Usage Effectiveness, es el valor que resulta de dividir la cantidad total de energía que usan las instalaciones de un centro de datos entre la energía que se suministra al equipamiento de IT del centro de datos. Elementos como la iluminación o la refrigeración entran dentro de la categoría de energía que usan las instalaciones de un centro de datos.

Método PUE para medir la eficiencia energética de los centros de datos

El valor PUE indica cómo de eficiente es el uso de la energía en un centro de datos y, más concretamente, cuánta energía utiliza el equipamiento IT. Un valor ideal sería un PUE de 1,0. Según la encuesta global a directores IT y de centros de datos del Uptime Institute de 2020, Europa es la región con el PUE más bajo: 1,46.

Este método fue desarrollado originalmente por The Green Grid, una organización IT sin ánimo de lucro, en 2007. Al igual que cualquier otro método, tiene tanto aspectos positivos como negativos. Pero, con todo, es el método más popular y el más efectivo para medir la eficiencia en los centros de datos. Se publicó como estándar global bajo la ISO/IEC 30134-2:2016 y como estándar europeo bajo la EN 50600-4-2:2016, en 2016.

Medidas de eficiencia energética en grandes centros de datos

En comparación con los centros de datos tradicionales on-premise, los grandes centros de datos tienen un efecto positivo en el consumo energético destinado a la computación; ya que el uso del hardware físico está mucho más optimizado. Sin embargo, al igual que aumenta la necesidad de disponer de servicios de computación más complejos y rápidos, también lo hace la necesidad de reducir la huella de los centros de datos.

Estas son algunas de las medidas de eficiencia energética más comunes que los centros de datos pueden implementar (e implementan) para reducir su consumo energético, y asegurar un servicio resiliente y eficiente. 

Free-cooling

El método de free-cooling o enfriamiento gratuito consiste en utilizar las bajas temperaturas exteriores para enfriar las instalaciones de un centro de datos. Su adopción se ha incrementado rápidamente gracias a sus múltiples beneficios a nivel de eficiencia energética y costes.

¿Cómo funciona exactamente el free-cooling? El sistema de free-cooling se enciende cuando la temperatura exterior es más baja que la temperatura interior proporcionada por el sistema de aire acondicionado. Así que, cuando la temperatura exterior desciende hasta una temperatura específica, el sistema de free-cooling se pone en funcionamiento. Entonces, una válvula moduladora permite que todo o parte del agua pase a través del sistema de free-cooling en lugar de pasar por el sistema de aire acondicionado.

Al usar una fuente natural de refrigeración (el aire frío exterior) para enfriar, en lugar de un sistema eléctrico, los centros de datos ahorran mucha energía. Esto es especialmente importante si tenemos en cuenta que los sistemas de aire acondicionado en los centros de datos puede llegar a suponer casi la mitad del consumo de electricidad total.

Gestión de la temperatura

Además del free-cooling, existen muchas otras medidas para conseguir una gestión de la temperatura más sostenible en los centros de datos. Estos son algunos ejemplos:

  • Refrigerantes naturales. Usar refrigerantes naturales para enfriar; en lugar de hidroclorofluorocarbonos (HCFC) e hidrofluorocarbonos (HFC). Ya que, al contrario que los refrigerantes HCFC y HFC, los refrigerantes naturales como el agua (R718) o el amoníaco (R717) no deterioran la capa de ozono.
  • Contención del aire frío y caliente. Implementar barreras físicas para evitar que el aire de los pasillos fríos se mezcle con el aire de los pasillos calientes.
  • Temperatura de refrigeración más alta. Aumentar la temperatura de refrigeración en los centros de datos disminuye el consumo energético y alarga la vida útil de los sistemas de refrigeración.
  • Reciclaje y recuperación del calor. Reutilizar el exceso de calor de los centros de datos para calentar hogares, oficinas y escuelas cercanas puede reducir las emisiones significativamente. La recuperación del calor es una forma ingeniosa de minimizar el desperdicio energético y optimizar el consumo de energía. Especialmente si se tiene en cuenta que los sistemas y el equipamiento IT alojados en los centros de datos generan una gran cantidad de calor excedente.
  • Modernización del sistema de refrigeración. Solo con actualizar los sistemas de refrigeración, los centros de datos pueden mejorar su eficiencia energética de forma considerable. Como ejemplo, Interxion renovó sus sistemas de refrigeración en su CPD de Madrid MAD1 y consiguió aumentar las horas de free-cooling de 2.700 horas al año a 7.700 horas al año.

Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Se espera que el uso de la inteligencia artificial (AI, del inglés Artificial Intelligence) en los centros de datos aporte beneficios considerables a nivel de rendimiento, coste y eficiencia. Los grandes centros de datos ya utilizan la AI y el aprendizaje automático (ML, del inglés Machine Learning) para identificar nuevas mejoras de eficiencia. Los centros de datos utilizan redes neuronales artificiales y deep learning para:

  • optimizar los sistemas de refrigeración,
  • predecir el uso energético,
  • y mejorar los valores PUE y la gestión del centro de datos en general.

La aplicación de la AI para mejorar y optimizar la gestión de los centros de datos tiene un potencial inmenso. Los CPDs ya usan la AI para mejorar muchos otros aspectos. Por ejemplo: analizar riesgos, predecir la demanda, mejorar el mantenimiento del equipamiento u optimizar el diseño y las operaciones de los centros de datos. Asimismo, la AI se puede usar incluso para encontrar soluciones a problemas más complejos, como mejorar la integración de los centros de datos dentro de las ciudades.

Energías renovables

En relación al consumo de energía, usar energías 100 % renovables y limpias también es una prioridad entre los grandes CPDs. Durante los últimos años, los centros de datos líderes han trabajando constantemente para reducir su dependencia de los combustibles fósiles.

Además, nuevas medidas innovadoras aparecen constantemente con el objetivo de seguir optimizando el consumo energético. Así que, aunque siempre hay margen de mejora, los grandes centros de datos invierten muchos recursos en incrementar la eficiencia y reducir su huella medioambiental. Esta es una de las razones por las que confiamos en centros de datos líderes; muy comprometidos a proporcionar el mejor equilibrio entre calidad, seguridad y eficiencia. Entre otras medidas, los centros de datos en los que alojamos nuestra infraestructura usan energías 100 % renovables.

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