- Denominada DC-Aiops, la plataforma integra herramientas de IA para desarrollar un sistema predictivo útil para Data Centers, Edge Computing y Telecomunicaciones.
- La Universidad de Castilla la Mancha ha colaborado con las empresas BJumper, Trevenque y Tyche Tools, en un proyecto coordinado por el Clúster onTech Innovation.
- Cuenta con financiación del Ministerio de Industria y Turismo, gracias al programa de apoyo AEI, con el respaldo de la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.
10/04/2024.
Un consorcio formado por empresas, universidad y coordinado por el Clúster onTech Innovation, ha trabajado en un proyecto de investigación que, bajo la denominación DC-AIOPS; busca soluciones para una operación automatizada y eficiente de las infraestructuras de misión crítica como son los Data Centers, Edge Computing o telecomunicaciones, en una plataforma colaborativa que integra herramientas de Inteligencia Artificial para desarrollar un sistema predictivo.
Centrado en la optimización del consumo energético, los avances permitirán un desarrollo más rápido y sostenible de servicios como los de IIoT e Industria 4.0, ciudades inteligentes, medicina personalizada o vehículos conectados, gracias a una reducción significativa del consumo.
Este proyecto ha sido una de las iniciativas financiadas por el Ministerio de Industria y Turismo dentro del programa de apoyo a las AEI para contribuir a la mejora de la competitividad de la industria española, y con el apoyo de la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia. El Clúster onTech Innovation ha coordinado la iniciativa, en la que han participado la Universidad de Castilla la Mancha y las empresas BJumper, Trevenque y Tyche Tools.
DC-Aiops ha trasladado los procesos de automatización que se han llevado a cabo en otras industrias al sector del data center, aportando una vía de crecimiento más sostenible y eficiencia de cara al futuro. Las entidades implicadas han analizado los impedimentos presentes para una operación automatizada y eficiente de los recursos del Edge, utilizando inteligencia artificial y buscando soluciones para los principales retos.
El proyecto ha basado su segunda fase en un sistema de monitorización exhaustivo con robots de cables, con el que se han podido estudiar nuevas vías de mejora de la captura de información en tiempo real.
Un entorno rico en sensores permite detectar antes los problemas y realizar una mejor planificación energética, logrando así reducir el coste de operación de un centro de proceso de datos mediante la incorporación de técnicas robóticas. El consorcio que ha trabajado en el proyecto ha apostado por la robótica mediante cables de acero, que son extraordinariamente resistentes, como mecanismo para trasladar un conjunto de sensores avanzados alrededor del centro de proceso de datos. La información podrá destinarse a fines de auditoría o de diagnóstico de problemas.
Entre los prototipos desarrollados se ha incluido un diseño pensado para cubrir grandes áreas de trabajo cuando el CPD tiene una configuración abierta y un marco planar pensado para la monitorización de un cerramiento en un CPD con cerramientos de pasillo.
Los sistemas que apuntan a una operación desatendida en Data Center, como es el caso del que se desarrolla en varias fases en DC-Aiops, tienen un futuro prometedor, porque será la forma optimizar operaciones mientras se garantiza disponibilidad, se reducen costes, y se permite una operación más planificada y con planes de contingencia automatizados con los que reducir el impacto de cualquier tipo de incidencia.
