La disponibilidad de energía verde controla las TIC

La demanda de energía de las infraestructuras de TI crece continuamente y, por lo tanto, daña cada vez más el medio ambiente. Para reducir su huella de carbono, los sistemas de TI se integran cada vez más en denominados microredes, que permiten un acceso directo a la electricidad procedente de fuentes de energía renovable. Sin embargo, la disponibilidad local de energía solar y eólica varía mucho. Investigadores del Berlin Institute for the Foundation of Learning and Data (BIFOLD) en la TU Berlin han desarrollado un nuevo enfoque para los sistemas de TI, que solo permite cargas de trabajo flexibles, como tareas de entrenamiento para sistemas de aprendizaje automático, cuando pueden ser procesadas exclusivamente con energía procedente de fuentes renovables. Su publicación "Cucumber: Renewable-Aware Admission Control for Delay-Tolerant Cloud and Edge Workloads" será presentada en Euro-Par 2022.

La demanda de potencia de cálculo no solo aumenta en la economía, sino también en la investigación año tras año, y esto impulsa aún más el consumo de energía de los sistemas de cálculo distribuidos, así como las emisiones de carbono asociadas. "Los centros de datos ya son responsables de más del uno por ciento del consumo mundial de energía, y se espera que esta cifra siga aumentando, no solo si la Internet de las cosas (IoT) y el Edge y Fog Computing continúan consolidándose", explica el profesor Odej Kao, becario de BIFOLD y profesor de Sistemas Operativos Distribuidos en la TU Berlin. Una estrategia para sistemas de computación en la nube y en el borde más sostenibles y económicos es equipar directamente la infraestructura de TI con fuentes de energía renovable como la solar o la eólica. Sin embargo, en particular los centros de datos más pequeños no siempre pueden consumir toda la electricidad generada, lo que en ciertos momentos conduce a un exceso de energía y en otros a una escasez de energía renovable. Un problema que solo puede resolverse parcialmente mediante almacenamiento de energía o mediante la nivelación del consumo dentro de redes eléctricas localizadas.

Planificación mejor de cargas de trabajo flexibles

Las cargas de trabajo flexibles, que toleran cierto retraso en su ejecución, son comunes en entornos de nube, pero también pueden ocurrir en entornos de computación en el borde con requisitos de tiempo críticos. Por ejemplo, un sistema de control de tráfico inteligente y automatizado debe adaptarse continuamente a nuevas situaciones, mejorando iterativamente los modelos de aprendizaje automático locales con nuevos datos. Sin embargo, el momento exacto y la magnitud de dichas tareas de entrenamiento están sujetos a cierta flexibilidad.

Para aprovechar de manera más efectiva el exceso de energía renovable en los nodos de cálculo y reducir así las emisiones de CO2 y los costos de electricidad, los científicos de BIFOLD proponen un nuevo enfoque: las cargas de trabajo flexibles, como tareas de entrenamiento, pueden ser rechazadas por el sistema de cálculo si no hay suficiente energía procedente de fuentes renovables disponible. Su sistema predice la capacidad libre del sistema de cálculo, así como el consumo de energía esperado y la producción de energía. De esta manera, se puede definir si se pueden aceptar tareas adicionales en la cola del sistema de cálculo sin consumir energía de la red eléctrica pública. Con predicciones probabilísticas, el sistema puede configurarse individualmente: ya sea aceptando solo cargas de trabajo que casi garantizan funcionar con energía verde o permitiendo un uso potencial de la red eléctrica, sin excluirlo completamente, si eso permite procesar más tareas en total. "El mayor uso de energías renovables requiere flexibilidad en el consumo de energía, lo cual es difícil de coordinar en sistemas altamente distribuidos y heterogéneos", explica Philipp Wiesner, doctorando en la TU Berlin. "Vemos nuestro enfoque como un componente integral de un sistema descentralizado de procesamiento de datos, que optimiza el uso de energía renovable mediante decisiones locales."

Publicación:
Philipp Wiesner, Dominik Scheinert, Thorsten Wittkopp, Lauritz Thamsen, Odej Kao, Proceedings of the 28th International European Conference on Parallel and Distributed Computing (Euro-Par): "Cucumber: Renewable-Aware Admission Control for Delay-Tolerant Cloud and Edge Workloads".
https://arxiv.org/pdf/2205.02895.pdf

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Philipp Wiesner
TU Berlin
Departamento de Sistemas Distribuidos y Operativos (DOS)
Tel.: 0049 (0)30 314-26260
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