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Centros de datos más ecológicos

Fuente(s): 
IMDEA Networks Institute

El valor y la escala de la información crecen imparablemente y los centros de datos deben dimensionarse para poder satisfacer adecuadamente sus requisitos operativos.


El uso generalizado de la computación en la nube y el Big Data viene de la mano de la necesidad de instalaciones de almacenamiento de datos, computación y sistemas de red capaces de garantizar una infraestructura fiable y segura para que los sistemas de información funcionen. Debido a las altas demandas energéticas de los centros de datos y sus correspondientes redes, el consumo de recursos se ha convertido en un desafío que puede obstaculizar el desarrollo de estos sistemas. En la actualidad, la utilización típica de los recursos es del 5% al 25%, según algunas estadísticas. El diseño, la gestión y las futuras aplicaciones de los centros de datos deben abordar el imperativo de una eficiencia energética suficiente para que su crecimiento no se asocie a daños ambientales.

Para afrontar el panorama descrito se ha establecido un proyecto de investigación de cooperación internacional en TIC que cuenta con el respaldo de la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (FNCNC). El objetivo de esta investigación es reducir el elevado e ineficiente consumo energético actual en centros de datos desde la perspectiva de la programación de tareas y la gestión de recursos.

El equipo de investigación internacional que trabaja ya en este proyecto incluye a científicos de la Academia China de Ciencias y la Universidad de Ciencia y Tecnología de Huazhong en China, el Instituto IMDEA Networks en España y la Universidad de Temple, así como la Universidad de California en Riverside, ambas de Estados Unidos.

Las investigaciones iniciales realizadas sobre las características del consumo energético de los servidores de los centros de datos han dado resultados que se aplicarán al diseño técnico energéticamente eficiente de dichos centros. El equipo también ha creado esquemas de enrutamiento para redes de centros de datos que aumentan el ahorro de energía. Además está desarrollando un modelo de control en línea para centros de datos geográficamente distribuidos, el cual tiene en cuenta los costos de electricidad, los requisitos de acuerdo de nivel de servicio (ANS) y un presupuesto de reducción de emisiones.

Este proyecto de investigación coordinado internacionalmente durará 5 años. Sus descubrimientos y las técnicas desarrolladas apuntan al logro de un doble objetivo: hacer los centros de datos más ecológicos, gracias a la reducción del consumo de energía y de las emisiones de CO2, y mantener al mismo tiempo niveles de servicio satisfactorios. El equipo de investigadores aspira a que, gracias a su trabajo, podamos seguir disfrutando de la comodidad que trae consigo el uso de centros de datos, sin disminuir nuestro disfrute de un medio ambiente limpio y cuidado. 

Referencias bibliográficas: 

Los socios de este proyecto ya han realizado importantes avances. Éstos son algunos ejemplos:

  • Han propuesto un esquema de enrutamiento distribuido -HDEER- para mejorar la eficiencia energética de la red de una manera distribuida sin comprometer significativamente el retardo del tráfico. HDEER es un esquema de enrutamiento en dos etapas en el que se ejecuta un algoritmo simple de búsqueda distribuida multipista para garantizar un enrutamiento libre de bucle y, a continuación, se ejecuta un algoritmo de enrutamiento distribuido para lograr un enrutamiento energéticamente eficiente en cada nodo entre las múltiples pistas sin bucle .

  • Han desarrollado un modelo ecológico de control en línea para centros de datos distribuidos geográficamente. En este modelo han considerado conjuntamente el costo de la electricidad, los requisitos del acuerdo de nivel de servicio y un presupuesto de reducción de emisiones. Para lograr esta solución intermedia, han aprovechado las técnicas de optimización de Lyapunov para realizar el diseño y análisis de un marco de control ecológico, que toma decisiones en línea sobre el equilibrio de carga a nivel geográfico, el dimensionamiento de la capacidad y el escalado de la velocidad del servidor.

  • Han trabajado en la caracterización del consumo de energía de los servidores de centros de datos por medio de mediciones reales. Basándose en los resultados obtenidos han definido problemas de minimización de potencia en los que el desafío es asignar máquinas virtuales a máquinas físicas de la manera más eficiente posible. Específicamente, han estudiado la rigidez y la competitividad en línea para una variedad de casos. Hasta donde sabemos, este es el primer estudio completo del problema de asignación de máquinas virtuales para dicha función de coste.

  • Han introducido formalmente una nueva categoría de arquitecturas DCN (Data Center Network): las arquitecturas DCN de doble núcleo, donde la inteligencia de enrutamiento se puede colocar tanto en conmutadores como en servidores. A continuación han propuesto dos típicas arquitecturas DCN de doble núcleo: FSquare y FRectangle, ambas basadas en la topología plegada de Clos.

  • El 22 de junio de 2016, en el Instituto de Tecnología Informática (ICT) de Beijing, celebraron un taller internacional sobre centros de datos de alta eficiencia. En este taller, el Prof. Liu de ICT, el Prof. Jie Wu de la Universidad de Temple y el Prof. Hai Jin de HUST, actuando como oradores principales, presentaron el progreso de sus grupos de investigación. Además, el Prof. Liu y el Prof. Fa Zhang visitaron el Instituto IMDEA Networks en Madrid del 12 al 16 de julio de 2016.

Punto de contacto para consultas técnicas: Antonio Fernández Anta, Research Professor en IMDEA Networks Institute.