CENTROS DE DATOS I

 CENTROS DE DATOS, IA Y EL PROBLEMA DE INFRAESTRUCTURA

La rápida expansión de la inteligencia artificial (IA) y la computación en la nube están transformando los centros de datos, que han pasado de ser activos inmobiliarios convencionales a sistemas de infraestructura con muy alta utilización a medida que se acelera el uso de la IA. 

La industria de manejo de datos se enfrenta a un trío de problemas: la velocidad del escalamiento, el consumo de recursos y el impacto ambiental.

¿Qué es un centro de datos?

Es una infraestructura dedicada a manejar, de manera centralizada, las operaciones y activos de Tecnología de la Información (TI) de una organización. Es el lugar donde se procesan, almacenan y distribuyen los datos que alimentan las aplicaciones, los sitios web y los servicios en la nube. Debe funcionar de manera ininterrumpida las 24 horas del día y los 365 días del año.

Un centro de datos maneja las bases de datos de empresas públicas y privadas (clientes, industrias, gobiernos, empresas del sector financiero, universidades, etc.), proporciona los servicios en la nube de todos los usuarios de internet, permite la ocurrencia de servicios comerciales y transacciones financieras, el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial y el análisis de grandes volúmenes de datos.

Un centro de datos no es solo un grupo de computadoras, es un sistema complejo que se divide en tres infraestructuras principales:: 

• Infraestructura de TI. Es el componente mas importante del centro de datos pues allí se incluyen los servidores, el sistema de almacenamiento de información y la red de comunicación interna y externa (switches, routers y cableado).
• Infraestructura de Soporte. Está constituido por los sistemas de generación y distribución eléctrica, incluyendo los de respaldo energético (UPS, baterías) y los sistemas de refrigeración o climatización que mantienen la temperatura y humedad óptimas para evitar sobrecalentamiento de los equipos.
• Infraestructura de Gestión y Control: Aquí usualmente se incluyen el sistema de monitoreo para supervisar el rendimiento y el consumo energético en tiempo real; los sistemas de seguridad física (acceso, personal, supervisión y vigilancia) y los sistemas de detección y protección contra incendios

Clasificación de los Centros de Datos 

 Los centros de datos se clasifican por su nivel de confiabilidad (Tiers) y por su modelo de propiedad o servicio.

Clasificación por Niveles

Esta clasificación, usada y mantenida por el Uptime Institute (uptimeinstitute.com), se basa en la disponibilidad y resiliencia de la infraestructura del centro de datos.

• Nivel I (Infraestructura básica): Un solo camino para energía y enfriamiento. No existe redundancia de equipos. Ideal para pequeñas empresas con necesidades no críticas.
• Nivel II (Capacidad redundante): Incluye componentes de respaldo (generadores, UPS, baterías) pero aún tiene un solo camino de distribución de energía y enfriamiento.
• Nivel III (Mantenimiento concurrente): Cuenta con múltiples caminos de distribución. Permite realizar mantenimiento a cualquier componente sin apagar los servidores.
• Nivel IV (Tolerante a fallas): Máximo nivel. La infraestructura está diseñada para que cualquier fallo en el sistema no interrumpa las operaciones. 

 Clasificación por Modelo de Negocio

Se basa en el tipo de dueño y los servicios ofrecidos: 

• Empresa (Propios): Construidos y operados por una empresa para su uso exclusivo.
• Co-ubicación: Una empresa alquila espacio, energía y refrigeración en un centro de datos de un tercero, pero lleva sus propios servidores.
• Servicios Administrados: El proveedor ofrece el espacio físico y también gestiona el hardware y software. El usuario no invierte en equipos.
• Nube: Grandes instalaciones (como las de Amazon Web Services o Google Cloud) que ofrecen recursos virtuales bajo demanda.
• Edge (De borde): Centros más pequeños ubicados cerca de los usuarios finales para reducir la latencia de red (el retraso en la comunicación dentro de una red) en aplicaciones críticas. Mayor latencia equivale a mayor retardo.
• Inteligencia Artificial: Son centros diseñados específicamente para respaldar los requerimientos de demanda computacional de los usuarios de IA, especialmente los modelos de aprendizaje de máquinas.

Los problemas que enfrenta el sector

Como indicamos al principio, son tres los problemas que el sector enfrenta: la velocidad del escalamiento, el consumo de recursos y el impacto ambiental.

El escalamiento o crecimiento

El incremento en el número de centros de datos ha sido exponencial, pero su naturaleza ha cambiado drásticamente: al comienzo del siglo XXI la mayoría de las empresas tenían sus propios servidores en sus oficinas (lo que en inglés llaman on-premises). Algunas empresas pequeñas alquilaban espacio a empresas mayores, ejm: IBM.

El auge de las empresas puntocom impulsó los primeros grandes centros en el quinquenio 2010 a 2015, apareciendo los Mega Centros de Datos (Amazon Web Services, Google Drive, iCloud, Windows Azure, Google Cloud, entre otros).

A partir de 2015 las grandes empresas tecnológicas comienzan a consolidar sus centros de datos y aparecen los hipercentros de datos (Google, AWS, Microsoft, etc.), crecen los requerimientos por la contínua transformación digital de la sociedad: el uso de redes sociales, los esfuerzos por crear una inteligencia artificial generativa para todo público que dan sus frutos cuando OpenAi lanza ChatGPT-2 al público en 2020 (otros dicen que el hito es el lanzamiento de GPT-3) y comienza el desarrollo masivo de los modelos de IA que están disponibles en la red para todo el público.

Pero una idea mas clara del crecimiento la da la cantidad de electricidad consumida mundialmente por los centros de datos que pasó de 133 TWh en 2005, a cerca de 190 TWh en 2015, 280 TWh en 2020, 350 TWh en 2023 y 415 TWh en 2024. Para 2030, la Agencia Internacional de Energía estima que crezca hasta unos 945 TWh.

Nota: 1 TWh o Teravatio hora son 1,000 millones de Kwh y equivale al consumo eléctrico de unos 100.000 hogares promedio durante un año (mi consumo es solo 300 Kwh/mes).  

El consumo de recursos

Energía. Los centros de datos son instalaciones con un gran consumo energético, pero el principal desafío es la densidad energética, no el consumo total. Muchas redes, incluso en mercados desarrollados, no fueron diseñadas para cargas tan concentradas y siempre activas. Además, la logística de incorporar energía eléctrica de fuentes renovables en sistemas que trabajan a alta carga veinticuatro horas al día, todo el año, presenta problemas [ogísticos en redes municipales y regionales. 

En algunas de las zonas geográficas donde existe concentración de centros de datos como Dublin (Irlanda), el norte de Virginia (EE. UU) y Amsterdam (Países Bajos), las autoridades han impuesto moratorias y/o restricciones a la instalación de nuevos centros e inclusive a la expansión de centros existentes debido al estado de congestión de sus redes eléctricas.

Agua. A medida que los chips de los sistemas de TI aumentan en velocidad y potencia, se
calientan mas, requieren mas enfriamiento y, en consecuencia, mejores y mayores
instalaciones de refrigeración, convirtiéndose en un alto consumidor de recursos hídricos.
La mayor parte de los centros de datos usan agua, en grandes cantidades, como elemento de enfriamiento. Para dar una idea del consumo, un centro de datos mediano (unos 15 MW) puede requerir algo mas de un millón de litros de agua al día - lo que consume una comunidad de 1.000 hogares mientras que un centro de hiperescala (100 MW o mas) consume, al menos, el equivalente del consumo de 6.500 hogares.

Algunos datos aislados sobre el consumo de agua: En 2021, el centro de datos de Google, en The Dalles, Oregon, EE. UU., consumió mas de la cuarta parte del suministro total de agua de la ciudad. En 2022, Google consumió aproximadamente 17 mil millones de litros de agua en enfriar sus centros de datos en todo el planeta. En 2023, los centros de datos de Virginia del norte, en EE.UU. ,uno de los grandes centros de datos de la costa este, consumieron 7.000 millones de litros de agua.

No es de extrañar entonces que exista una competencia por los recursos hídricos en todas partes del planeta y en algunos casos una reacción negativa del público en regiones con estrés hídrico como Arizona, Utah, Texas (en EE.UU.) , en Irlanda y en algunas partes de España. En América Latina, están surgiendo tensiones similares en Chile, el norte de México (en el llamado corredor de Querétaro), Perú y las regiones semiáridas de Brasil, donde los centros de datos compiten con la agricultura y el suministro urbano. En Latinoamérica, donde los cuellos de botella en la transmisión eléctrica y el desequilibrio regional son comunes, este riesgo se magnifica. La disponibilidad de generación no garantiza la capacidad de entrega.

Pero las empresas tecnológicas responsables de los centros de datos están tratando de resolver el problema mejorando la eficiencia de sus sistemas de enfriamiento, buscando métodos alternativos de refrigeración para los nuevos centros de datos (reactores nucleares modulares, por ejemplo) o planificando centros de datos en zonas con mayor abundancia de

recursos hídricos o de refrigeración. No es de extrañar entonces el anuncio de Elon Musk, en días pasados, de que estudia instalar centros de datos en el espacio sideral.

Mientras la industria tecnológica lucha con su consumo de agua, los responsables políticos también están intensificando sus esfuerzos para abordar el problema. Desde la UE hasta los EE. UU., están introduciendo nuevas leyes para regular el uso del agua en la era digital,

centrándose en el uso eficiente del agua en los centros de datos y reforzando la transparencia y la rendición de cuentas en el sector. Esta combinación de agua y energía significa que las decisiones sobre enfriamiento y refrigeración ya no son puramente técnicas, sino sociales y políticas. El tema, por demás interesante, nos lleva a tratarlo en un futuro blog.

Construcción de centros de datos

Este es un nuevo problema que enfrentan los procesadores de datos pues la construcción de un centro de datos moderno se ve afectada por la capacidad de la industria de equipos eléctricos y de TI.

Los componentes críticos (transformadores de alta tensión, cuadros de distribución, generadores de respaldo, baterías) enfrentan plazos de entrega de 18 a 36 meses, lo que ralentiza su implementación a nivel mundial.

Además, los centros de datos generan pocos empleos permanentes en relación con el uso del terreno y los recursos. Las comunidades se oponen y rechazan cada vez más a los proyectos debido al ruido, la estética, la escasez de áreas de construcción cercanas a los posibles usuarios de los centros, el consumo de agua y la percepción de un desequilibrio entre los costos locales y los beneficios globales. 

Conclusión

En resumen, la IA ha transformado los centros de datos de una infraestructura digital a un sistema termodinámico complejo incrustado en sistemas habitados geográficamente localizados… Un paraíso de investigación para la ingeniería.