No es lo mismo estar en las nubes que tenerlo todo en la nube, aunque podemos decir que actualmente ambas ideas confluyen: toda nuestra vida está en ella, en la virtual. Atrás han quedado los pendrive, los DVD o los discos duros externos para guardar la información que vamos generando y acumulando.

Ahora hay máquinas virtuales que nos la guardan. Muchas plataformas, gratuitas o de pago, nos sirven de trastero informático para aliviarnos de cacharros que se van superponiendo sobre la mesa de la oficina o en el hogar. Además, se han vuelto inteligentes: nos recuerdan las efemérides de los archivos que hemos subido, compactan información similar y nos asesoran para eliminar archivos duplicados o antiguos, o la mejor forma de organizar los documentos para recuperarlos con mayor facilidad, como si fueran las ‘Marie Kondo’ de la ofimática de casi toda la sociedad.

Esas máquinas se alojan en grandes centros de datos con un gran consumo de recursos, tanto energéticos, de funcionamiento y refrigeración, como de espacio físico, ancho de banda y personal de mantenimiento. La generalización cada vez más extendida de estos servidores requieren un rendimiento más rápido y eficaz, por un lado, y la reducción de energía para que sean más respetuosos con el medio ambiente y minimizar su impacto en la sociedad, por otro.

Los algoritmos planteados por los investigadores reducen la huella ambiental en las máquinas que gestionan la información y ejecutan los procesos en remoto.

En esa línea, la necesidad de sustituir el consumo de energía tradicional en los sistemas de computación entra en conflicto actualmente con la exigencia de mantener un rendimiento constante y fiable, debido a la intermitencia y limitaciones tecnológicas de las fuentes de energía renovables.

A esta cuestión da respuesta un equipo de investigación de la Universidad de Jaén, junto con la Universidad de Ciencia y Tecnología de Bydgoszcz y la de Gdańsk de Polonia, que ha optimizado el consumo con cualquier tipo de energías renovables en los centros de datos con dos nuevos modelos matemáticos. Con la aplicación de estos sistemas, se reduce la huella ambiental de las máquinas que gestionan la información y ejecutan los procesos en remoto. Esto contribuye a equilibrar la alta demanda de recursos informáticos actuales y la responsabilidad ecológica.

Los algoritmos que han incluido los expertos en la gestión de las máquinas exploran diversas configuraciones y encuentran la mejor forma de distribuir la energía renovable según las condiciones cambiantes, lo que maximiza su uso y minimiza el impacto de la intermitencia. 

Así, presentan en los artículos publicados en las revistas Applied Energy y Computers and Electrical Engineering dos modelos matemáticos diferentes con resultados similares en las pruebas realizadas con los servidores de la propia Universidad de Jaén, que cuenta con cuatro grandes centros de datos. Han obtenido un consumo de hasta el 67% de sostenibles, mejorando otros sistemas utilizados con anterioridad, como el Q-Learning o enfoques rígidos, que no podían adaptarse de manera ágil a los cambios en la oferta y demanda de energía en tiempo real.

Esquema del funcionamiento de la Teoría de Juegos incluyendo el algoritmo PSO-GTA.

Las propuestas de los investigadores se centran en la adquisición de conocimiento automático (PSO), por el que la máquina aprende a medida que va gestionando procesos, y la teoría de juegos. Este modelo matemático está basado en la toma de decisiones estratégicas y en los resultados que se obtienen cuando varios agentes interactúan entre sí. “Como si de un juego de naipes se tratara, se analizan situaciones de conflicto en el suministro de energía teniendo en cuenta las características de cada máquina, su capacidad de carga, la velocidad, el almacenamiento ocupado… Así, se decide cuál es la que debe ejecutar la tarea que se le asigna y si puede funcionar con energía renovable para un trabajo adecuado”, indica a la Fundación Descubre el investigador de la Universidad de Jaén Francisco Javier Maldonado, coautor de los artículos. 

Sistemas expertos sostenibles

Para que los sistemas funcionen adecuadamente, la carga de trabajo y los recursos que consumen han de equilibrarse de manera constante. En este sentido, las máquinas deben tomar decisiones que vayan encaminadas a esa misión y poder adaptarse a las fluctuaciones tanto en la disponibilidad de energía como en las demandas computacionales.

Por un lado, el modelo llamado PSO-GTA combina la teoría de juegos y algoritmos de enjambre de partículas (Particle Swarm Optimization–Game Theory Approach) que se basan en el comportamiento de algunos animales en su grupo. Las posibles soluciones, las partículas, se mueven a través del espacio de posibilidades para encontrar la mejor opción, basándose en su propia experiencia y la de sus vecinas.

Los grandes centros de datos deben sustituir el consumo de energía tradicional en los sistemas de computación, al mismo tiempo que mantener un rendimiento constante y fiable. Imagen: Pixabay.

Por otra parte, el modelo KAGWO (Knowledge Acquisition version of the Gray Wolf Optimizer) simplifica el proceso de implementación al requerir menos ajustes en la configuración. Es lo que se conoce como modelo bioinspirado, es decir, basado en la manera en la que algunos animales se comportan para tomar decisiones y adquirir conocimiento.

Concretamente, toma de referencia la táctica de una manada de lobos:

• Los lobos jefes forman un triángulo alrededor de la presa
• Los demás de la moneda rodean a estos.
• Van moviéndose concéntricamente
• Atacan cuando es el momento idóneo.

De la misma forma, las máquinas se fijan un objetivo, como ejecutar la tarea de la manera más sencilla y con los menores recursos energéticos posibles. “Simultáneamente, como los lobos, establecen la mejor estrategia de movimiento de las máquinas virtuales donde se deben lanzar los programas o aplicaciones con unas reglas concretas previamente dadas”, añade el investigador. 

Los expertos continúan sus trabajos orientándolos al uso de técnicas avanzadas, como redes neuronales, y hacia estudios comparativos más amplios para mejorar los métodos de optimización en la computación en la nube. Con ello, la vorágine en la acumulación de información de nuestra sociedad podrá seguir alimentando los centros de datos de una manera más amigable con el planeta.

Más información en #CienciaDirecta: Mejoran el suministro de energías sostenibles para la gestión de datos en la nube