Inteligencia Artificial y la eficiencia en los centros de datos
Por José Bonilla, líder de Ingeniería de Sistemas para el Caribe y Latinoamérica en CommScope:
Para que la IA funcione óptimamente necesita de capacidades de procesamiento mayores a las que hoy día operamos en los centros de datos. Por lo tanto, requiere de una infraestructura más robusta, capaz de soportar velocidades más altas, mayor cantidad de información, una gestión eficiente, entre mucho más. En este artículo hablaremos de algunos de los principales requerimientos.
Infraestructura de red
La IA trae consigo una revolución en la arquitectura de los centros de datos, que complementa la infraestructura existente hoy en día. Vamos a seguir viendo una infraestructura de servicio de cara al cliente (front end), necesaria para habilitar las aplicaciones, la cual va a ser complementada con una infraestructura de red de back end que habilite la IA mediante clústers de procesamiento específicos para ello.
Además, necesitaremos una mucho mayor densidad de conexiones de fibra óptica a la que hasta hoy estábamos habituados. ¡Imaginen lo que eso implica en cantidad de cables, en tamaño de canalizaciones y en densidad de cableado por rack o por gabinete!
En este escenario, se hace más evidente que un sistema de cableado de capa física robusto y ágil es esencial para la compatibilidad con una operación y desempeño confiable de la red donde la IA adquiere mayor relevancia.
Mayores velocidades
Aunque la migración a 400G comenzó hace aproximadamente 5 años, la pandemia y el rápido crecimiento de la digitalización de procesos y aplicaciones, así como el desarrollo de mejores modelos de IA, están promoviendo la adopción de los 800G, y es probable que en esta década estemos llegando hasta el 1,6 Tbps.
Lo que estamos viendo es que, en cuestión de crecimiento de la tasa de transferencia de información por hilo de fibra óptica, estamos yendo de los 10Gbps a los 50Gbps y 100Gbps, llegando a tasas de hasta 200Gbps. Entonces la matemática debe de considerar qué tasa de transferencia tengo por hilo, para luego determinar cuántos hilos necesito para satisfacer las necesidades que 400G y 800G demandan.
Para los centros de datos, la capacidad de adaptación y supervivencia se pone a prueba cada año, dadas las crecientes demandas de ancho de banda, capacidad y menor latencia que impulsan la migración a velocidades de red más rápidas. En este sentido, el cableado de fibra adecuado permitirá a las organizaciones beneficiarse plenamente de la inteligencia artificial. Una cuidadosa consideración del cableado del clúster de IA ayudará a ahorrar costes y tiempo de instalación.
Mejora en la gestión de la infraestructura
Pero el problema no es sólo la capacidad de ancho de banda, sino también la eficiencia operativa. A medida que aumenta el rendimiento de la red, también lo hace su complejidad; por eso la IA y tecnologías como el Machine Learning ayudan a los administradores de centros de datos a optimizar la gestión de recursos, su eficiencia energética y a mejorar la respuesta a fallos o resolución de incidentes.
Todo esto permite a los administradores una mejor toma de decisiones, más rápida y precisa, lo que garantiza un rendimiento eficiente los centros de datos en todo momento.
Automatización de procesos
Otra área donde la IA está empezando a mostrar sus beneficios es la automatización. Al analizar los datos pasados y los nuevos, la Inteligencia Artificial puede apoyar en la planificación de la capacidad del centro de datos; además, de anticipar errores en el sistema. De igual forma, al procesar la enorme cantidad de datos, hace que el personal de TI sea más eficiente en sus tareas.
Todo esto permite tomar mejores decisiones, no solo sobre el funcionamiento, sino también sobre el almacenamiento y organización dentro de los centros de datos al “aprender” patrones de comportamiento de los datos. Si tomamos en cuenta todo esto en conjunto, la IA ayuda a reducir el error humano en gran medida, mejorando así la seguridad y eficiencia de los sistemas y procesos.
Eficiencia energética
A medida que los centros de datos se vuelven más complejos, más grandes y con mayores requerimientos, el uso de energía se ha convertido en un tema cada vez más primordial. En este aspecto, una de las aplicaciones de la IA consiste en aprovechar su capacidad para ayudar en la mejora de la eficiencia energética facilitando el desarrollo e implementación de algoritmos que funcionan y se ajustan en tiempo real, permitiendo reducir el consumo de energía y, por tanto, costos operativos. De hecho, para 2025 Gartner predice que el 50% de los operadores de centros de datos adoptarán Inteligencia Artificial y Machine Learning para mejorar la eficiencia energética y operativa hasta en un 30%.
Así, aprovechando analíticas predictivas avanzadas gracias a la IA y los patrones de cargas de trabajo, además de otra serie de factores, los operadores de los centros de datos podrían asignar de mejor manera los recursos energéticos, evitando un gasto innecesario y garantizando un suministro óptimo.
¿Qué sigue para los centros de datos?
Si bien la Inteligencia Artificial ha llegado para quedarse y tiene múltiples beneficios para los operadores y administradores de los centros de datos, éstos deben considerar actualizaciones, tanto de diseño como estructurales, para adaptarse a los cambios que el uso de la IA traerá consigo. Tengamos presente que la IA para funcionar requiere de una red de alta calidad, baja latencia y sin pérdidas.
Considerar esta nueva realidad y adaptarse a ella permitirá no solo una mejora en la eficiencia operativa y energética, sino también, contar con una infraestructura eficiente, lista para satisfacer mayores necesidades de almacenamiento y procesamiento de datos, así como soportar mayores velocidades a mediano y largo plazo, y contar con una gestión más eficiente del centro de datos en general. La pregunta es ¿qué tan listos estamos para esto?
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