Artigo
La oportunidad de liderar el desarrollo de los centros de datos: más eficientes, seguros y sostenibles
Los efectos que ha generado el apagón de finales de abril en toda la Península, aún no del todo claros, y la acelerada carrera que vive el desarrollo de la Inteligencia Artificial, a nivel mundial, están reconfigurando el mapa técnico y estratégico de los centros de datos. A este escenario se le sumó, recientemente, la guerra arancelaria, con impactos aún inciertos para la mayoría de los sectores productivos.
Sin embargo, en este entorno con múltiples factores de cambio, lo que sí ha quedado de manifiesto para la industria de las telecomunicaciones es que ahora no basta solo con garantizar la disponibilidad de estas infraestructuras, también es necesario ser más eficientes, seguros y sostenibles.
¿Cuál es la razón? Los centros de datos, aunque pasen desapercibidos, son una pieza clave de la economía digital, y, por ende, una infraestructura crítica. Están detrás de prácticamente todos los servicios que utilizamos a diario: desde gestiones administrativas hasta contenidos en streaming; herramientas de IA; transacciones bancarias y pagos en línea; plataformas logísticas y trámites públicos, entre muchos otros.
Pero lamentablemente nos damos cuenta de su importancia solo cuando no están disponibles, ya que dejamos de interactuar con todas estas herramientas de manera casi instantánea, yéndonos, literalmente, a negro (black out). Por ello, su papel estratégico y esencial en nuestra cotidianidad, por muy sencillas o complejas que sean esas interacciones.
Primer aprendizaje
El apagón del 28 de abril fue un evento inesperado que puso en jaque y a prueba muchas instalaciones e infraestructuras de este tipo. Algunas pudieron mantener su servicio, mientras que otras evidenciaron ciertas debilidades. Por ejemplo, hubo sistemas de alimentación ininterrumpida cuya autonomía no fue lo suficiente, generadores que no arrancaron cuando debían y cadenas de suministro de combustible que se vieron ralentizadas por el caos vial, especialmente, en ciudades como Madrid o Barcelona. Ante este colapso, hubo quienes optaron por apagar manualmente sus centros de datos o desactivar aquellos que consideraban menos prioritarios, con el objetivo de preservar los escasos recursos disponibles en ese minuto.
A partir de esta fecha, las telcos han debido reforzar sus protocolos internos, llevando a cabo mantenimientos preventivos más rigurosos, aumentando la capacidad de almacenamiento energético, incorporando generadores adicionales y, en algunos casos, explorando soluciones como micro redes eléctricas ante situaciones de emergencia.
Por ello, toda infraestructura considerada crítica debe estar preparada para responder ante escenarios excepcionales con los más altos estándares de seguridad, disponibilidad, eficiencia y sostenibilidad, garantizando la continuidad del servicio y sus prestaciones dentro de márgenes operativos que se asemejen a la normalidad, incluso en situaciones de colapso como la vivida el pasado 28 de abril.
Más presión al sistema
Mientras se buscan soluciones para resolver la fragilidad que puede tener o no el sistema eléctrico y el impacto que esto acarrea para los centros de datos, hay otro factor que también está rediseñando estas infraestructuras: la IA.
El rápido avance de la Inteligencia Artificial está transformando por completo la forma en que se organizan las redes dentro de los centros de datos. Hasta hace poco, lo habitual era tener una arquitectura en la que todo el tráfico pasaba por los mismos puntos, lo que generaba ciertos cuellos de botella. Con el tiempo, se han adoptado diseños más eficientes y segmentados, con redes gestionadas de forma centralizada y automatizada. Sin embargo, la IA plantea más y nuevos desafíos, especialmente cuando se trata de entrenar modelos complejos, ya que se requieren redes internas sin sobresaturación, con tiempos de respuesta mínimos y una capacidad de transmisión muy alta.
Para responder a estas necesidades, algunos fabricantes ya ofrecen en el mercado equipos capaces de manejar velocidades de hasta 800 gigabits por segundo. Además, empresas tecnológicas ya están haciendo pruebas avanzadas para conectar varias tarjetas gráficas (GPUs) sin perder rendimiento.
Sin embargo, este uso intensivo de la IA no solo está modificando el tráfico de datos, sino que también las condiciones físicas de las propias instalaciones.
Por ejemplo, las GPUs utilizadas para entrenar modelos pueden alcanzar consumos de energía muy altos, de hasta 700 vatios por unidad, lo que supone un reto térmico importante. Mientras los sistemas tradicionales de ventilación por aire siguen funcionando para tareas ligeras, como la inferencia de modelos ya entrenados, para tareas más pesadas se están adoptando soluciones de refrigeración líquida, que permiten extraer el calor directamente de los chips. Sin embargo, la mayoría de los centros de datos no están preparados para estos sistemas, lo que representa un desafío en términos del rediseño de las propias instalaciones y de las inversiones que se deben realizar.
Si bien hay fabricantes que están ofreciendo soluciones adaptadas a esta nueva realidad, todavía no existe un estándar común en el sector, lo que dificulta su adopción masiva.
Todo empieza y termina en la energía
A los cambios que está generando el mayor uso de la IA en las infraestructuras, tanto en el tráfico de datos como en las condiciones físicas, se suma el gran consumo energético que esto conlleva. Y si agregamos lo que vivimos en abril pasado en el sistema eléctrico español, el grado de incertidumbre puede ser mayor.
¿Por qué? Porque a medida que crecen las capacidades de cálculo, también crece el consumo por rack. Esto obliga a contar con sistemas de alimentación ininterrumpida y generadores más potentes, pero también a plantearse modelos más sostenibles. Algunos operadores están ampliando sus instalaciones solares, aprovechando que la eficiencia de los paneles mejora cada año y que su coste disminuye. Otros están firmando contratos de suministro de energía renovable y explorando fórmulas como el traslado dinámico de cargas de trabajo a centros que cuentan con mayor disponibilidad energética.
Un desafío público-privado
A lo ya comentado tenemos que agregar otros desafíos para las compañías de telecomunicaciones, los que tienen que ver con la ciberseguridad y con el despliegue de centros de datos más pequeños, cercanos al usuario final.
Estos cambios suponen una presión financiera creciente para los operadores, quienes ya no pueden calcular el retorno de la inversión con las métricas tradicionales. Al ofrecerse la IA como un servicio, los modelos de rentabilidad cambian por completo. Por lo mismo, resulta fundamental, dado el contexto actual, contar con apoyo institucional, que pueden ir desde subvenciones hasta ayudas a la digitalización o incentivos específicos para infraestructuras sostenibles.
Todo lo anterior, podrá marcar, sin duda, la diferencia entre quedarse atrás o liderar esta nueva fase de desarrollo, mediante infraestructuras que estén a la altura de los nuevos desafíos de disponibilidad, eficiencia, seguridad y sostenibilidad.