MADRID, 23 (Portaltic/EP)
De esta forma, explican que la IA emerge como una solución prometedora para optimizar la gestión de los centros de datos, lo que conlleva "mejoras significativas en áreas como la predicción de posibles fallos, la automatización de una amplia gama de tareas o la eficiencia energética, donde ofrece un potencial considerable para abordar el reto de incrementar el rendimiento en los centros de datos, aprovechando modelos de datos complejos y facilitando el análisis y la toma de decisiones en tiempo real".
Cuando un data center está equipado con tecnología digital avanzada, puede recopilar datos en tiempo real de manera constante y precisa. Esta función es esencial para garantizar la relevancia y efectividad de los modelos desarrollados, permitiendo que comprenda y aprenda las complejas características y patrones presentes en entornos reales.
Los datos se procesan a través de algoritmos diseñados específicamente, lo que supone un apoyo importante a la operación, que mejora la robustez de los sistemas y la eficiencia energética de su operación.
Además de la automatización, la Inteligencia Artificial también proporciona una significativa capacidad de análisis y monitorización. La información recopilada y procesada por los algoritmos no solo se utiliza para realizar tareas operativas, sino que también es capaz de evaluar el estado de funcionamiento de los diversos componentes del centro de datos, así como detectar problemas potenciales antes de que se conviertan en fallos graves, lo que permite tomar medidas preventivas para garantizar un funcionamiento continuo y eficiente.
LA GESTIÓN DE LA ENERGÍA DE LOS DATA CENTERS
Asimismo, los expertos explican que la IA está influyendo cada vez más y de manera positiva en los data centers, que cuentan con capacidad para adoptar un enfoque proactivo frente a las innovaciones tecnológicas. Esta inteligencia se emplea en múltiples aspectos de la gestión de estos, siendo la gestión de la energía una de las áreas fundamentales. Es capaz de analizar el consumo energético y los parámetros de los sistemas de refrigeración para proponer ajustes que optimicen su consumo.
Otro campo en el que la IA está demostrando "beneficios considerables" es el mantenimiento predictivo. Al monitorizar en tiempo real los equipos y analizar datos de sensores, ésta puede identificar señales tempranas de posibles fallos, permitiendo una planificación eficiente de las operaciones de mantenimiento y minimizando los riesgos y costes asociados. Además, permite ayudar a definir las condiciones operativas ideales para las necesidades futuras, perfeccionando la configuración técnica y los ajustes, al tiempo que mantiene la seguridad.
DISEÑO Y CONSTRUCCIÓN DE CENTROS ESPECÍFICOS
En este contexto, desde Data4 consideran que hace falta trabajar en el diseño y la construcción de centros específicos para entrenamiento, "donde se pueda gestionar grandes volúmenes de datos con acceso rápido, de forma simultánea y con exigencias de disponibilidad menores, ya que se trata de procesos con alcances temporales definidos". De la misma forma, instan a "definir donde se va a realizar la inferencia", es decir, donde van a tener a miles de usuarios utilizando la IA, donde se necesitarán "tiempos de respuesta bajos y buena conectividad".
En esta nueva ola de aplicación de IA, lo primero que están haciendo empresas como Data 4 es adaptarse a estos nuevos requerimientos para dar cabida a estas necesidades. "Tenemos que construir instalaciones más densas, para lo que se necesitan tecnologías de refrigeración líquida para la gestión del calor producido en estos entornos. Así, en el caso del entrenamiento, vemos que los servidores tienen que estar muy cerca unos de otros, a menudo conectados entre sí con conexiones InfiBand (diseñada para aplicaciones de alta velocidad y baja latencia) en lugar de ethernet", detallan los expertos.
Adam Levine, CCO de Data 4 Group, considera que "el concepto de maximizar lo que ya está disponible podría determinar cómo se reconfiguran los centros de datos, ya que sitúa la sostenibilidad en el centro de la estrategia". "Es necesario analizar cómo se podría mejorar la utilización del espacio en estas ubicaciones preexistentes, dedicando un esfuerzo a resolver el cómo aumentar la eficiencia, para poder administrar cargas de trabajo de inteligencia artificial a gran escala", ha apostillado.
En este proceso hacia la implementación de la Inteligencia Artificial en la gestión de centros de datos, la innovación, la eficiencia y la colaboración siguen siendo la clave para satisfacer las demandas de un mundo cada vez más conectado y tecnológicamente avanzado. "Con un enfoque responsable y sostenible, podemos aprovechar todo el potencial que la IA tiene para ofrecer y construir un futuro donde la conectividad y la eficiencia energética sigan siendo la norma en la industria de los centros de datos", concluyen desde Data 4.
