Optimización de Data Centers

Introducción

La optimización del centro de datos se refiere a cualquier serie de procesos y políticas que se implementan para aumentar la eficiencia de las operaciones del centro de datos sin sacrificar la funcionalidad o el rendimiento. Es un método para mejorar el rendimiento general de las capacidades del centro de datos de una empresa a través de la implementación de diversas estrategias de TI, como la consolidación de servidores, la virtualización de servidores y la arquitectura orientada a servicios (SOA) para aumentar la eficiencia de procesamiento, la disponibilidad de la red y la escalabilidad empresarial.

La consolidación de servidores ayuda a minimizar la cantidad de servidores activos que emplea un centro de datos. A menudo, los centros de datos tienen muchos servidores infrautilizados. Los procesos que realizan estos servidores generalmente se pueden consolidar en menos servidores.

Con esta estrategia, una empresa puede ahorrar mucho dinero porque tendrá menos costos de infraestructura, menos costos de mantenimiento y menos costos de funcionamiento (porque al tener menos servidores, reducirá su consumo de energía).

Estrategia de optimización

La optimización de un centro de datos pasa por algunos pasos, que son los siguientes:

1. Recopilación de información: sobre la utilización de la red, el consumo de energía del servidor y el rendimiento de refrigeración. Esto es muy importante porque establecerá la línea de base para medir la eficiencia de la infraestructura de un centro de datos. Con un buen conjunto de información, podemos comenzar a crear estrategias como cambiar las cargas de trabajo de cómputo, apagar los servidores cuando no son necesarios y reciclar los recursos durante los períodos de alta demanda, lo que puede mejorar en gran medida la eficiencia energética sin comprometer el rendimiento.
2. Compra anticipada: una parte importante del proceso de optimización es la preparación para la ampliación. Dicho esto, un error común al comprar equipos es comprar equipos que solo satisfacen sus necesidades reales y existentes. Si el centro de datos crece, este equipo puede convertirse en un cuello de botella, por lo que es mejor si compramos con anticipación para cubrir las necesidades del equipo. De esta forma, no solo nuestro hardware no estará funcionando a su máxima potencia, lo que puede ser malo, sino que además si necesitamos expandirnos en el futuro, no tendremos tantos problemas como lo hubiéramos tenido con equipos menos potentes. Además, ejecutar un solo gabinete de servidor de alta densidad, por ejemplo, es generalmente más eficiente que ejecutar la misma carga de procesamiento en varios gabinetes de baja densidad. Por lo tanto, la compra de mejores equipos dará como resultado una mayor inversión, pero dará como resultado una actualización importante en términos de escalabilidad.
3. Implementación de equipos: una implementación deficiente del servidor podría introducir latencia en los sistemas de red. Una implementación incorrecta podría aumentar los costos de enfriamiento si los servidores no pueden ventilar el calor de manera efectiva o difícil de mantener si hay una mala administración de cables, por ejemplo.
4. Optimización: como se explicó anteriormente, la optimización puede ofrecer una gran cantidad de beneficios de rendimiento. La optimización se centra principalmente en lo siguiente:
   1. Mejor uso de la computación: a través de la virtualización de servidores o implementaciones de nube híbrida. Esto ayuda a gestionar las cargas de trabajo informáticas de forma más eficaz.
   2. Mejor eficiencia de enfriamiento: la energía de enfriamiento representa aproximadamente el 40% de la energía total consumida por un centro de datos, por lo que es muy importante reducir los costos de enfriamiento.
   3. Mayor confiabilidad del tiempo de actividad: los centros de datos optimizados tienden a ser más confiables, ya que usan la energía de manera más efectiva. Esto se puede lograr porque el sistema de enfriamiento y las máquinas están funcionando en su punto óptimo y debido a la redundancia de la red para evitar un solo punto de falla. Además, dado que contamos con herramientas de gestión que recopilan información, podemos solucionar problemas más fácilmente y mantener un nivel muy alto de tiempo de actividad de la red.

Futuro de la optimización de los centros de datos

Investigaciones recientes afirman que la complejidad de los escenarios del centro de datos que comienzan a surgir será extremadamente alta.

En el pasado, la heurística se ha utilizado como soluciones para abordar problemas difíciles con resultados variables. El principal problema con tales heurísticas es que necesitan hacer suposiciones genéricas sobre algunas características de carga de trabajo, usuario o hardware que difícilmente se adapten a las condiciones cambiantes.

Aunque la heurística ha funcionado bien en el pasado, el futuro requerirá una solución más sofisticada. Esta es la razón por la que comienzan a aparecer algoritmos de autoaprendizaje, que se basan en técnicas de aprendizaje profundo, cuyo principal objetivo es administrar los centros de datos para optimizarlos al máximo y ayudar a administrar y recopilar información sobre su uso.