Energía
Eficiencia energética en data center
¿Sabías que para 2030 todos los centros de datos consumirán tanta electricidad como un país entero? La International Energy Agency estima un aprox. ...
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¿Sabías que para 2030 todos los centros de datos consumirán tanta electricidad como un país entero? La International Energy Agency estima un aprox. de 945 TWh, casi lo mismo que Japón hoy en día. Recuerda que a nivel global estamos en plena evolución de la IA, y el entrenamiento y la ejecución de modelos se realiza principalmente en centros de datos. Para que tengas una idea: cada correo de 100 palabras que genera Chat GPT gasta energía y agua, consume una botella de agua de 519 ml. Ahora multiplica eso por los miles de millones de usuarios que teclean instrucciones cada minuto.
Pero sin ir tan lejos, ¿qué tal va la eficiencia energética en tu empresa? ¿Qué tan sostenible es el centro de datos de tu industria? En este post te contamos la manera de medir la eficiencia energética en un data center, las tecnologías, los métodos y los factores que más influyen.
La eficiencia energética en los centros de datos se refiere a la capacidad de ejecutar las operaciones informáticas con el menor consumo de energía posible, garantizando la funcionalidad y fiabilidad de la infraestructura las 24 horas del día, los 7 días a la semana.
Los servidores, los sistemas de almacenamiento de grandes volúmenes de datos, los equipos de red y la infraestructura de soporte (iluminación, enfriamiento, sistemas eléctricos y de seguridad) son componentes que requieren un alto suministro energético en los centros de datos, para poder prestar servicios digitales, procesar cómputos elevados y, al mismo tiempo, garantizar la climatización requerida, la distribución eléctrica, el control de accesos etc.
Por lo tanto, la eficiencia energética en centros de datos es esencial para minimizar tanto el impacto ambiental como los gastos operativos generados, manteniendo el rendimiento y la funcionalidad, contribuyendo al ahorro de energía en empresas. Pero ¿qué implica esta eficiencia? Emplear arquitecturas y equipos avanzados que reduzcan la relación entre la energía total y la energía IT (PUE), los litros de agua usados (WUE), las emisiones de carbono… que suministren la misma capacidad de cómputo con un menor gasto de energía.
Si nos enfocamos en la electricidad consumida, al agua utilizada y al carbono generado en un centro de datos, las principales métricas son las siguientes:
La efectividad del uso de la energía PUE es una métrica ampliamente utilizada para calcular la eficiencia energética en los data center. Se define como la relación entre la energía total consumida por la instalación y la energía consumida por el equipo de TI (servidores, almacenamiento y redes). Su fórmula es:
PUE =Consumo de energía total de cetro de datosConsumo de energía de equipamiento de TI
Donde:
La PUE es una métrica a la que se debe dar seguimiento, siempre contrastando los datos con el cálculo inicial. En términos sencillos, refleja cuánta energía “extra” se gasta en mantener la infraestructura TI. Mientras más bajo sea el valor arrojado, existe mayor eficiencia energética del data center
La eficiencia del sistema de aislamiento de fachadas, en la envolvente del edificio, también influye en el rendimiento del data center. Los puentes térmicos pueden afectar negativamente a la PUE, al incrementar el consumo de energía sin que exista un aumento de la productividad de TI.
Un PUE 1,0 refleja una eficiencia ideal, en donde toda la energía al centro de datos es utilizada solo en TI (nada en refrigeración, iluminación, seguridad, etc.). Lo que es inalcanzable en la práctica.
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La eficiencia de la infraestructura del centro de datos DCiE es el recíproco de PUE, expresado en porcentaje. Su fórmula se define como el porcentaje de lo que resulta de dividir la energía consumida por TI entre la energía total que llega al centro de datos.
DCiE =(Energía consumida por el equipo de TI /Energía total del centro de datos) X 100%
o
DCiE =(1/PUE) X 100%
Por ejemplo:
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WUE es un indicador de la sostenibilidad de los centros de datos, en términos de uso de agua. Se calcula al obtener la relación de la cantidad de agua utilizada en la refrigeración del data center (chillers, torres de enfriamiento, circuitos de agua, humidificación, etc.) por cada unidad de energía de TI.
WUE =Consumo de agua del centro de datos (en litros) / Energía consumida por el equipo de TI (en kWh – kilovatios por hora)
¿Qué relación tiene el agua con la energía en un centro de datos? A medida que se consume mayor cantidad de energía para procesar operaciones y solicitudes, mayor es la cantidad de agua que se requiere para refrigerar procesadores y chips.
Cuánto menor es la métrica WUE, la eficiencia energética de los centros de datos es mayor.
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La eficiencia en el uso del carbono CUE se calcula dividiendo las emisiones totales de CO2 que se generan en el data center entre la energía consumida en el equipo de TI.
CUE =Emisiones totales de CO2 del centro de datos (en kg de CO2) / Energía consumida por el equipo de TI (en kWh)
CEU estima qué tan limpia o contaminante es la energía que se consume en el centro de datos. Y ello depende de la fuente de energía. Un CUE igual a “0” indica que el data center opera con fuentes de energía libres de carbono.
| Por ejemplo, dos data center pueden presentar la misma eficiencia del uso de la energía (PUE), pero un CUE distinto. Si uno opera con free cooling se alimenta de un mix energético de bajas emisiones, o incorpora motores Stage V en sus generadores de respaldo, tendrá un CUE más bajo. En cambio, si el otro utiliza refrigeración mecánica que se alimenta de fuentes con más emisiones, su CUE será más alto. Recuerda que las diferentes fuentes de energía (gas, carbón, renovables, etc.) presentan distintos factores de emisión de carbono. |
La gestión energética inteligente en un centro de datos implica controlar, equilibrar, hacer seguimiento y optimizar de forma proactiva todos los flujos de energía. En la práctica esto requiere una combinación de hardware de alto rendimiento, sensores de consumo, software de control y otras herramientas avanzadas.
La base de la eficiencia energética en los centros de datos es la monitorización continua, inteligente y en tiempo real de variables críticas, como el consumo eléctrico de cada equipo, la carga de los servidores, la temperatura y humedad de cada área física…
Al incorporar sistemas de monitorización impulsados por la IA, se consigue el ajuste automático en tiempo real. Por ejemplo, los sensores y algoritmos de IA son capaces de identificar variaciones y ajustar dinámicamente los sistemas de distribución de carga y refrigeración. Además, los sistemas de IA identifican picos anómalos y detectan ineficiencias puntuales
La escalabilidad es una de las prioridades en la arquitectura de la distribución de energía en un centro de datos.
Las arquitecturas modernas emplean distribución en corriente continua DC en ciertos tramos, o sistemas de alimentación modular. Además, el uso de soluciones de canalizaciones de barras abiertas facilita la alimentación descentralizada de los racks, reduciendo el cableado tradicional y disminuyendo la pérdida de energía.
La automatización de cargas de trabajo consiste en ajustar dinámicamente qué servidores o servicios están activos según la demanda, para evitar desperdiciar energía. Además, las plataformas modernas incorporan algoritmos de autoscaling y balanceo de carga automatizados, que redistribuyen tareas entre servidores para mantener una utilización óptima.
Por otro lado, la automatización puede equilibrar la carga entre fuentes de energía, por ejemplo, priorizando baterías o generadores durante picos de tarifa eléctrica. Además puede automatizarse la estrategia de demanda, como aplazar procesos intensivos a horarios valle.
Cuando se habla de sistemas inteligentes se engloba el uso de softwares avanzados y redes de sensores IoT para optimizar el centro de datos. Por ejemplo, se deben incluir desde los sistemas de gestión de edificios BMS, que controlan temperatura, humedad y otras variables ambientales hasta soluciones de gestión de infraestructura DCIM y SCADA industrial.
Estos sistemas pueden programarse con reglas o incluso emplear IA para reaccionar automáticamente a las condiciones. Por ejemplo, pueden ajustar la velocidad de los ventiladores CRAC/CRAH según la carga térmica detectada en cada pasillo, o modificar perfiles de operación del UPS en función del estado de la red.
El avance tecnológico ha brindado numerosos métodos para garantizar la eficiencia energética en la industria y los data center. Por ejemplo:
Para garantizar temperaturas de funcionamiento óptimas en un centro de datos, algunos de los métodos más habituales de refrigeración que mejoran la eficiencia energética son los siguientes:
No basta solo con mejorar la eficiencia en la gestión de la energía, también es importante aprovechar la energía procedente de fuentes renovables. Por ejemplo, los centros de datos pueden ser alimentados con energía solar o eólica, o implementar una combinación de estas fuentes de energías renovables con soluciones de almacenamiento avanzadas, como el battery power generator que contribuye a la reducción de emisiones de CO2.
La IA y el Aprendizaje Automático se integran cada vez más para afinar la operación y la eficiencia energética en las empresas y en los centros de datos. Por ejemplo, equipos y sistemas inteligentes pueden analizar grandes volúmenes de datos provenientes de los sensores de temperatura y consumo energético, para realizar ajustes en tiempo real con base en sus propias predicciones.
Por ejemplo, existen sistemas que funcionan con redes neuronales que predicen las temperaturas internas con una hora de anticipación y realizan acciones correctivas de manera automática. También pueden optimizar la distribución de cargas en diferentes racks de servidores.
Son varios los factores que pueden condicionar la eficiencia energética en la industria y en los centros de datos. Principalmente:
El sistema de aislamiento de la fachada en los centros de datos puede minimizar la transferencia de calor y elevar la eficiencia energética de los sistemas de refrigeración. Una de las soluciones más efectivas son las fachadas verdes que, además de mejorar la PUE, mitigan el ruido generado por los equipos, fomentan la biodiversidad, ayudan a la integración del data center al entorno urbano y se alinean con la normativa medioambiental de UE.
Lo primero es seleccionar una ubicación segura con acceso a energía, redes de comunicaciones y agua. Esta disponibilidad impactan tanto en el coste como en la eficiencia y huella de carbono. Además, la temperatura y humedad promedio del entorno afectan directamente la eficiencia de los sistemas de refrigeración, sobre todo si se desea implementar free cooling.
Un data center sobredimensionado, diseñado para más carga de la que realmente opera, funciona con baja eficiencia ya que trabaja en un rango lejos del punto óptimo. Por supuesto, es común que los centros de datos operen entre el 80% y 85% de su capacidad. Pero se debe considerar un diseño modular, para mitigar los efectos de la subutilización de la infraestructura.
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