Entrevista
28 octubre 2019

Entrevista a José Manuel Moya, Profesor Contratado Doctor de la Universidad Politécnica de Madrid

Las empresas españolas de centros de datos y las ingenierías están al nivel del estado del arte mundial, como no podía ser de otro modo por la competitividad de este mercado.

¿Qué papel juega la tecnología en conseguir centros de datos más eficientes energéticamente hablando?

La mejora en las tecnologías de refrigeración y la eficiencia de fuentes de alimentación y convertidores, junto con el seguimiento de buenas prácticas de diseño y operación, han permitido que el PUE medio a nivel mundial haya evolucionado desde 2,5 en 2007 hasta 1,6 en 2018.  Está claro que ha habido una mejora clara en la eficiencia de la infraestructura.

Sin embargo, yo creo que el origen de esta mejora de eficiencia no ha sido la tecnología de refrigeración, sino el Big Data. Las 5 empresas de mayor capitalización bursátil del mundo se dedican fundamentalmente al análisis de datos masivos y, casualmente, son también las empresas con centros de datos más eficientes, con PUE cercano a 1,1.

El análisis de datos derivado de la transformación digital de toda actividad humana ha disparado la demanda de cómputo, la densidad de potencia en los centros de datos y la importancia de la energía en la factura final de todo servicio.

Pero, además, esto no ha hecho más que empezar. La explosión de la Internet de las Cosas, de las ciudades inteligentes y de los sistemas de asistencia a la conducción y la transformación digital de toda actividad humana que todavía no está centrada en el análisis de datos van a aumentar la demanda de cómputo de forma exponencial. Ahora los centros de datos suponen del orden del 2% del consumo eléctrico mundial y se espera que en el 2030 superen el 5%.

Quién considera está impulsando más la adopción de estas tecnologías: ¿Gobierno, proveedores de tecnología, empresas usuarias…? ¿Cuáles son las principales barreras?

Desgraciadamente la Administración Pública no es y nunca ha sido innovadora. Y, en general, el mercado de los centros de datos es muy lento adoptando soluciones innovadoras porque son instalaciones críticas y siempre hay miedo a que lo nuevo no funcione. Sólo hay que ver la evolución del DCIM junto con las predicciones iniciales de Gartner…

Sin embargo, muchos sectores del mercado (colocation y cloud, por ejemplo) se están “comoditizando” rápidamente. Los centros de datos ya son como el pan de todas las empresas: todos los usan, no hay una diferenciación muy significativa, la oferta es muy amplia y el coste domina todas las decisiones. Esto puede parecer un problema, pero yo creo que es todo lo contrario.  Gracias a que existe esta competencia tan fuerte, y a la vez una demanda creciendo exponencialmente, las empresas de centros de datos están obligadas a innovar para competir. Y esto es muy interesante, porque por primera vez en mi vida estoy viviendo una colaboración eficaz entre empresas y centros de investigación que estoy convencido que va a transformar este mercado.

Y en particular, en el mercado español, tengo que destacar nuestra experiencia con Adam, una empresa mucho más pequeña que muchas de las de su sector pero con una visión de futuro, una orientación a la innovación y una agilidad para probar y adoptar nuevas soluciones que estoy convencido de que tendrán un papel protagonista en la definición del futuro de este mercado.

¿En qué situación de concienciación se encuentran las empresas españolas en materia de eficiencia energética?

Las empresas españolas de centros de datos y las ingenierías están al nivel del estado del arte mundial, como no podía ser de otro modo por la competitividad de este mercado.

Sin embargo, salvo notables excepciones, los cambios en los centros de datos son muy lentos. Es verdad que en los últimos años ha habido avances espectaculares en eficiencia energética de la infraestructura, y en el control del comportamiento térmico de las salas, gracias fundamentalmente a las ingenierías.  Sin embargo, es increíble que todavía no haya un uso masivo de inteligencia artificial para automatizar y optimizar muchas de las decisiones en el centro de datos.

¿Cómo se puede lograr un despliegue eficiente de las tecnologías?

El primer paso es ser conscientes de la necesidad. La eficiencia energética es la única solución que tiene Europa, y muy especialmente España, para competir porque tenemos la energía más cara del mundo. Creo que de esto son conscientes todas las empresas.

El segundo paso es eliminar las barreras, el miedo a ser el primero, a fracasar en la adopción de innovaciones. Y en eso podemos ayudar las universidades y los centros de investigación:

  • Las empresas necesitan focalizar su actividad en el negocio, pero por otro lado necesitan innovar.  El riesgo es indeseable y el fracaso más aún.
  • Por otro lado, el riesgo es fundamental para la actividad investigadora de las universidades. Y un resultado negativo es un resultado y tiene valor para la Universidad.

Innovar de forma efectiva requiere fallar muchas veces, pero fallar rápido y barato. Las universidades y centros de investigación pueden ayudar a despejar los riesgos, evaluando de forma temprana todas las ideas que puedan surgir, por locas que sean.

Las tecnologías que surjan de la colaboración deberían desarrollarlas empresas, probablemente start-ups. De esta forma, un ecosistema de emprendimiento formado por empresas establecidas, centros de investigación y start-ups podría ser un motor de transformación capaz de cambiar el mundo.

El tercer requisito para paso es caminar en esta dirección (no hay cambio si no damos pasos para que lo haya).  Y en este sentido creo que enerTIC juega un papel fundamental, y animo a todas las empresas a aprovechar las actividades de la plataforma para definir colaboraciones eficaces con otras empresas y centros de investigación.

¿Qué acciones desarrolladas recientemente por su organización considera más relevantes en materia de Eficiencia Energética? 

El Área de Eficiencia Energética en Centros de Datos del Centro de Simulación Computacional de la Universidad Politécnica de Madrid lleva más de 10 años trabajando en técnicas basadas en modelado predictivo y aprendizaje automático para la optimización de todo tipo de decisiones en el centro de datos.

Actualmente, la mayor parte de nuestras actividades gira en torno del diseño de los edge datacenters del futuro, con una densidad de cómputo más de 20 veces superior al máximo disponible actualmente en la industria, con un consumo de refrigeración completamente despreciable e independiente del clima, y capaces de funcionar en modo federado para aprovechar las capacidades de generación de energía con fuentes renovables y de almacenamiento para minimizar el coste total.

En este sentido, hemos realizado un proyecto CDTI con 3M para estudiar los límites de funcionamiento de los fluidos dieléctricos de 3M para su uso en refrigeración de servidores por inmersión con dos fases, así como estudiar los problemas de implementación de dicha solución.

También estamos desarrollando con AEON y Adam un contenedor con tanques de inmersión de muy alta densidad, optimizado para el procesamiento de big data con redes neuronales y preparado para dar soporte a aplicaciones como asistencia a la conducción, medicina personalizada, etc.

Con IMESAPI, Adam y AEON también estamos trabajando en las estrategias de funcionamiento federado de estos centros de datos.  El objetivo es conseguir reducciones significativas de coste cuando muchos de estos pequeños centros de datos den soporte a los servicios necesarios en una ciudad inteligente, al tráfico, al sistema sanitario, etc.

Además, estamos trabajando con Kinimara en el desarrollo de herramientas de automatización y de ayuda a la operación, con redes de sensores inalámbricos de muy bajo consumo, despliegue inmediato, sin puntos únicos de fallo, desarrollados con métodos formales para asegurar la fiabilidad y la resistencia a ataques. Estas herramientas, fundamentalmente software, permiten reducir significativamente el consumo de centros de datos refrigerados por aire.

¿Cuáles considera son las tendencias de más relevancia en este ámbito?

La comoditización de los centros de datos ha llevado a un proceso de crecimiento de los grandes (para conseguir economía de escala) y, al mismo tiempo, un proceso de especialización de los pequeños (para conseguir nichos relevantes).

En resumen, surgen dos tendencias opuestas de gran interés y con estrategias de eficiencia energética muy diferentes: la hiperescala (centros de datos gigantes de propósito general en la mejor localización posible, muy homogéneos y gestionados de forma muy eficiente) y los edge datacenters (pequeños centros de datos cerca de la fuente de los datos muy optimizados para aplicaciones específicas).

En ambos casos ya no es sostenible gestionar la infraestructura de potencia y refrigeración de manera totalmente independiente de la infraestructura de computación y red. Por primera vez en este mercado, competir eficazmente requiere colaborar y esto creo que es el primer cambio fundamental. En edge datacenters, además, es necesario una mayor colaboración, porque para conseguir una eficiencia energética razonable en Murcia, todos los centros de datos de todos los proveedores de servicios de la ciudad tendrán que funcionar de manera federada para aprovechar los recursos al máximo (recursos de computación, refrigeración y recursos energéticos).

El segundo cambio fundamental, que es más esperable, es la introducción gradual de la inteligencia artificial para entender en profundidad y optimizar todas las decisiones de los centros de datos, desde el diseño a la operación. Esto va a implicar cambios más profundos de lo que imaginamos: las interfaces de usuario, los modelos de gestión operacional, el proceso de diseño, la evolución de los centros de datos, los procesos de adquisición, la gestión de la energía, todos y cada uno de los perfiles profesionales relacionados con el centro de datos. Todo esto y más tiene que cambiar para centrarse en el análisis de datos.

 

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D. Jose Manuel Moya Fernandez
Universidad Politécnica de Madrid
Profesor Contratado Doctor

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