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DC AIOps

El proyecto de automatización que se plantea aplicar en las operaciones de Data Center requieren de una tecnología fiable y robusta, que permita una operación 24*7 en este tipo de infraestructuras que son críticas para aplicaciones como la conducción autónoma, por ejemplo.

Una persona que requiere el uso de un cajero automático, probablemente no pueda admitir un mensaje en la pantalla que venga dentro de 45 minutos porque la aplicación está sin conexión y le podremos atender más tarde.


En definitiva, la fiabilidad es la base para que se puedan aplicar técnicas de automatización a este tipo de infraestructuras.


Como en todo proceso de automatización, se requiere de unos elementos de monitorización que vienen a ser los elementos que pueden evidenciar el estado de algo y mostrar un resultado que evidencie si la acción tomada, es el esperado o no.

Este equipamiento en ocasiones puede llegar a ser un impedimento en la automatización por requerir altos costos de inversión, o bien porque industrializar la solución puede ser inviable.


En este proyecto de investigación e innovación nos planteamos que la automatización debe presentar una viabilidad real, para ello la reducción de los requerimientos económicos es una pieza clave en nuestra propuesta.

Bjumper es especialista en las mejores prácticas de operación en los Data Center, y por eso implantamos tecnología que pueda realizar este trabajo de forma más eficaz y eficiente.


Con este enfoque nos planteamos que para automatizar el proceso de control de la climatización en el Centro de Datos, tanto en los nuevos como los existentes, va a requerir una elevada inversión en equipos de monitorización. Es por ello que nos planteamos realizar una simple inferencia entre el consumo eléctrico que tienen los equipos IT y, por tanto, el calor que generan, con la temperatura que se puede llegar a alcanzar en el rack, por este motivo.

 Esto requiere una monitorización eléctrica de cada rack. Algo muy habitual en Data Center de nueva construcción, sin embargo, es algo que en muchos de los existentes no se dispone de esta opción sin realizar una buena inversión y asumir desconexiones programadas para instalación de equipos de medida.

Ahondando en esta relación, nos planteamos el objetivo inverso. Si tenemos esa relación entre consumo en KW que se convierte en calor y, por tanto, en una temperatura determinada, ¿por qué no podemos hacer el cálculo inverso?

Digamos que tenemos un rack con equipos IT que consumen un valor indeterminado de energía, por qué no estimar dicho consumo en kW partiendo de una serie de medidas de temperatura en la parte frontal y trasera del rack.

La buena noticia es que se puede. Realizando en el proyecto una comparativa entre las medidas reales tomadas de los toroides de los breakers que alimentan al rack y haciendo mediciones y correcciones sobre la estimación matemática realizada, se puede aproximar que cuando tenemos una sala bien estructurada, es decir con sus filas bien ordenadas, con pasillos más o menos simétricos, con racks de alturas similares, usando paneles ciegos en los espacios vacíos de los racks, etc, se puede concluir que el modelo de aproximación es bastante fiable y permite esa estimación, que en muchos casos es más que suficiente para gestionar una operativa razonable en infraestructuras existentes sin un gran requerimiento de CAPEX.

Por lo tanto, podemos empezar a pensar en que no solo los últimos grandes Data Center Hiperescala de los gigantes pueden ser más sostenibles, también infraestructuras más antiguas y pequeñas podrán dar un paso en la misma dirección con inversión reducida y en tiempo récord.

Esta es la esencia de Bjumper, convertir el conocimiento en herramientas útiles, accesible y baratas para revolucionar las operaciones de los Data Center desde una humilde compañía.

Y con esta visión es con la que el equipo de trabajo entre Bjumper, Tychetools, Trevenque y la Universidad de Castilla-La Mancha plantea el reto de la automatización en los Data Center en este proyecto DC AIOps.

  

                                                

Guía Práctica para la Gestión de Incidencias en los Data Center