AIOps en los datacenters. Las mejoras en el diseño de pasillos y sistemas de refrigeración, sumadas a la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial, pueden hacer que los centros de datos — grandes consumidores de energía — aporten mayores beneficios a la sociedad y también al planeta.

En el mundo digital en el que vivimos, cada interacción genera ingentes cantidades de datos que desencadenan una cascada de actividades. Los centros de datos son la columna vertebral de ese flujo de información.

Con la transformación digital impulsando aplicaciones y modelos operativos que hacen un uso intensivo de datos —como la computación en la nube, la inteligencia artificial (IA) y el Internet de las Cosas (IoT)—, el papel de los centros de datos es cada vez más crucial. Sin embargo, hay que resaltar que estas instalaciones son grandes consumidoras de energía, ya que, según diversas estimaciones, utilizan el 3% de la electricidad mundial.

Los operadores de centros de datos reconocen que no se puede subestimar la cantidad de energía necesaria para sostener esta creciente demanda de almacenamiento y gestión de datos, y se esfuerzan por reducir el consumo para hacer que sus instalaciones sean cada vez más sostenibles.

Reducir la huella de carbono en los datacenters

Una de las formas de lograrlo es modificar su diseño físico para incluir innovaciones tales como la contención de pasillos o la tecnología de refrigeración. Mejoras de este tipo son las que han logrado que los valores de PUE (potencia eléctrica total) promedio de la industria, tanto en los sistemas refrigerados por agua como por aire, hayan caído de 2,5 en 2007 a 1,67 en 2019.

A través de AIOps es posible simplificar la gestión de las operaciones del centro de datos y mejorar su eficiencia

Otra forma de mejorar en este ámbito sería a través del uso de la inteligencia artificial, aplicándola en la monitorización y gestión de los centros de datos. El Laboratorio Nacional de Energías Renovables (NREL) de EE. UU. ha colaborado con HPE para explorar cómo la aplicación de IA en su Centro de Datos de Computación de Alto Rendimiento (HPC) de la Energy Systems Integration Facility (ESIF) podría mejorar las operaciones. La denominada inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps) es una solución que podría llegar a mejorar la sostenibilidad de un centro de datos sin comprometer el rendimiento del sistema.

El abecé de las AIOps

Como su propio nombre indica, AIOps utiliza inteligencia artificial y machine learning (aprendizaje automático) para simplificar la gestión de las operaciones del centro de datos y mejorar la eficiencia. Cuando se implementa correctamente, AIOps puede afianzar un rendimiento óptimo al ayudar a los operadores a identificar y solucionar problemas comunes en las operaciones del centro de datos. AIOps también reúne datos de diversas fuentes y realiza análisis en tiempo real en los propios orígenes de los datos, vinculando las anomalías y los patrones observados con eventos relevantes.

El paradigma AIOps asume que los datos recogidos en todas las fuentes disponibles pueden ser compartidos por todos los equipos. De este modo se simplifica el análisis de datos en un modelo de nube híbrida, pues se emplea su capacidad —y potencial— a la hora de analizar tanto el volumen como la variedad y la velocidad cada vez mayor de los datos generados por TI a través de diversas herramientas operativas y dispositivos. Esto da como resultado la posibilidad de solucionar problemas en tiempo real.

Beneficios de AIOps

A medida que se generan más y más datos, las organizaciones necesitan supervisar y monitorizar eficazmente ese proceso. Una supervisión ineficaz hará que pasen inadvertidas las posibles anomalías en los datos, lo que a su vez puede conducir a un mayor tiempo de inactividad de los sistemas. Esto también aumentará el tiempo medio de respuesta (MTTR) a los eventos del servicio de asistencia, con la consiguiente reducción de la satisfacción del cliente.

En este sentido, AIOps puede ayudar a:

  • Reducir el número de fallos reales existentes. Y ello mientras se ahorra tanto tiempo como energía debido al número de notificaciones de datos anómalos a las que deben responder los operadores. AIOps resuelve estos problemas al hacer converger todos los puntos de datos en grupos que representan eventos correlacionados. El sistema de TI a menudo está inundado de datos, pero muy pocos son procesables. AIOps filtra ese ruido y solo muestra notificaciones importantes a las que el equipo de operaciones del centro de datos puede responder fácilmente, lo que le brinda tiempo suficiente para actuar ante la alerta y, por tanto, para reducir el impacto de la falla.
  • Aumentar la productividad. El despliegue de la IA, así como una gestión unificada del centro de datos, ofrece una alternativa eficiente y eficaz al entorno de operaciones del centro de datos, ya que se centra directamente tanto en los problemas que exigen atención inmediata como en el registro del método de resolución, que se automatiza.
  • Reducir la huella de carbono. Google ha detallado cómo aprovecha la IA de DeepMind para el sistema de refrigeración de un centro de datos. La compañía asegura que ha reducido un 40% el uso total de energía. Esto representa un enorme potencial de disminución de la huella de carbono en el sector de los centros de datos.
  • Aumentar los beneficios. La implantación de soluciones de AIOps para simplificar los procesos de TI puede reportar beneficios financieros casi inmediatos, al liberar recursos que se pueden emplear en la generación de ingresos. La automatización de los procesos tradicionales, como la supervisión proactiva, la predicción y la corrección de incidentes, no solo reducirá los costes operativos generales de TI a largo plazo, sino que también garantizará el rendimiento del sistema actual, convirtiéndolo en un valioso complemento para cualquier organización.

Hacia un futuro AIOps

El objetivo final de AIOps es sencillo: ayudar a los equipos de TI a evitar que los problemas de rendimiento terminen afectando a todo el sistema. Además de la flexibilidad para encontrar y solucionar rápidamente los problemas, AIOps proporcionará a los equipos de TI información predictiva, identificando con precisión los puntos potencialmente problemáticos antes de que se conviertan en problemas reales.

En los próximos años espero ver un empleo más extendido de esta tecnología en áreas como la seguridad y la gestión de la energía. Estos casos de uso serán vitales sobre todo en años venideros, cuando los centros de datos empiecen a funcionar con una cantidad mínima de personal in situ.

Con vistas al futuro, para reducir el consumo y las emisiones nocivas, el sector de los centros de datos en su conjunto tiene que mirar hacia delante, hacia tecnologías innovadoras, como AIOps, para lograr una mayor sostenibilidad que respalde el éxito de la empresa a largo plazo.