Moya Fernndez destac que los centros de datos de los proveedores de hiperescala, como Google, estn muy eficientemente gestionados y tienen una utilizacin muy alta. Sin embargo, los centros de datos de Edge Computing, que estn ms cerca del cliente, tienen una eficiencia muy diferente, con un PUE (Power Usage Effectiveness) de 1,58, lo que significa que consumen ms energa en refrigeracin que en computacin.
Enfatiz que la eficiencia energtica es crucial en el Edge Computing, ya que los centros de datos deben estar cerca de los s y ser capaces de adaptarse a diferentes climas y situaciones. Para lograr esto, se necesitan soluciones innovadoras, como la inmersin de sistemas de computacin en lquidos dielctricos, que permiten aumentar la densidad de la bestia y ser independientes del clima.
Adems, el profesor Moya Fernndez destac la importancia de la seguridad en el Edge Computing, ya que los centros de datos deben ser capaces de detectar anomalas y ser federales, es decir, compartir recursos y sistemas de computacin entre diferentes aplicaciones y organizaciones. La gestin automtica, basada en aprendizaje automtico, es fundamental para lograr esto.
Su ponencia tambin abord el tema de la heterogeneidad en los centros de datos, que permiten optimizar los recursos para diferentes aplicaciones y aumentar la vida til de la infraestructura. Destac que la federacin es crucial para lograr una eficiencia y escalabilidad sostenibles. Los expertos en ciberseguridad y eficiencia energtica, destac, deben abordar los desafos de la eficiencia energtica y la seguridad en los centros de datos de Edge Computing para lograr una infraestructura sostenible y escalable.
Ingeniero de Telecomunicacin y Doctor Ingeniero de Telecomunicacin por la Universidad Politcnica de Madrid. Actualmente, es Profesor Contratado Doctor del Departamento de Ingeniera Electrnica e investigador del Laboratorio de Sistemas Integrados y del Centro de Simulacin Computacional, donde lidera el rea de eficiencia energtica en centros de datos.
El avanzado centro de datos de Edge Computing desarrollado por la UPM
La Universidad Politcnica de Madrid ha desarrollado un nuevo Edge que bsicamente tiene cuatro caractersticas que son fundamentales y disruptivas. Primero, es un Edge distribuido, o sea que hay redundancia, tiene sistemas de computacin asociados a distintas VPS, si falla uno pasa al otro, est un poquito ms lejos, de manera que la latencia tampoco es mucho mayor. Lo segundo es que hay heterogeneidad. Estos mdulos de Edge pueden ser totalmente optimizados para una aplicacin y entonces es cuando de verdad se saca el mximo beneficio.
Bsicamente, conciben un centro de datos como una pieza de Lego, con unos cuantos mdulos optimizados para distintas aplicaciones que son las que se usen en ese momento. Si crece la demanda de datos servicios, habr un nuevo mdulo optimizado para esa aplicacin y cuando deja de ser til en un sitio, puede ser til en otro sitio.
Esos mdulo se pueden desplazar y eso significa que aumenta la vida til de la infraestructura IDE a menos de tres vidas. Si tenemos bloques de centro de datos que podemos mover libremente a funcionar en necesidades, pues esto escala mucho mejor y adems es ms eficiente. Porque el modelo del centro de datos actual se disea para que sea eficiente cuando est lleno, pero cuando est lleno hay que empezar a construir otro. Entonces no es eficiente en general, explica Moya.
Su propuesta es utilizar sistemas de inmersin de dos fases, bsicamente lo que utilizan son lquidos dielctricos y el sistema de computacin va en inmersin, lo que permite aumentar la densidad. Esas son las dos ventajas: la heterogeneidad y la redundancia. Tenemos muchos datos que nos permiten detectar anomalas. Tenemos heterogeneidad que significa que, si atacan algn sistema, a lo mejor nosotros no somos vulnerables porque son totalmente diferentes, son especficos para otra poblacin.
Y por otro lado, tiene que ser federal, que significa que los sistemas de computacin que se utilizan para el sistema pblico de salud a lo mejor se utilizan tambin para ayudar a prevenir accidentes o tambin a ayudar en la transformacin digital de las pymes en el entorno. Hay parte pblica, parte privada, de unos organismos, de otros, computacin utilizando recursos de unos y de otros. Esa federacin hace la cosa bastante complicada desde el punto de vista de seguridad. Pero es una necesidad si queremos ser sostenibles, escalables y eficientes, explica el profesor Moya.
El sistema de refrigeracin que plantean es por inversin, con dos fases, con lquidos dielctricos, en particular estn estudiando hidrofluoroteres y fluoroespermones. Estos lquidos tienen una caracterstica muy interesante, aparte de que son dielctricos, a la temperatura que se pone en los procesadores se evaporan, o sea, generan burbujas y ese cambio de fase absorbe muchsimo calor y se va a solo.
Es una refrigeracin de dos fases totalmente pasiva, el nico consumo de energa en la refrigeracin sera el consumo de la bomba para circular agua, para absorber ese calor en el condensador, pero no mucho ms. El ahorro que supone de refrigeracin es del 95% con respecto a tecnologas altas y el puer que se puede conseguir es incluso mejor que el de Google, sin adems tener un impacto medioambiental apreciable. No es ciencia ficcin, es algo que ya tenemos en prototipos y que es fuente de la colaboracin con muchas empresas, con bastantes proyectos de investigacin, tratando al menos muchos de los aspectos y hay uno de los que nos queda, que es importante, que es el tema de la seguridad y cmo plantear una colaboracin segura sin tercero confiable, esa es algo que queda y que es importante, detalla.
En el mismo espacio que tenamos 9 GPUs nosotros podemos meter 18 y podemos duplicar la densidad. Lo que queremos probar es la mxima densidad que podemos conseguir y la mxima densidad es muy alta. Nuestro prototipo es del orden de 100 kW por m2 frente a lo normal y en un centro de datos tradicional que es del orden de 10 kW por m2, pero es fcilmente alcanzable del orden de 300 kW por m2.
