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Huawei anticipa el futuro de los data centers: 10 tendencias para 2024

La empresa tecnológica presentó las principales tendencias que marcarán el desarrollo, la arquitectura y el mantenimiento de los centros de datos en el mundo, con foco en la seguridad, la inteligencia y la sostenibilidad.

En la sede principal de Huawei en Shenzhen, la compañía tecnológica dio a conocer las 10 tendencias para 2024 en cuanto a desarrollo, arquitectura, instalación y mantenimiento de data centers en el mundo, donde los objetivos principales son mejores condiciones de seguridad, diseño simplificado y fiabilidad de los equipamientos.

En Chile, agentes del mercado confirman que la adquisición de data centers físicos sigue al alza, en paralelo con el crecimiento de la alternativa de Cloud, con el servicio de nube pública como uno de los más contratados.

La gigante tecnológica Huawei provee data centers modulares, que se arman según los requerimientos de cada cliente, se ensamblan en China y son enviados listos para conectarse a la energía y funcionar. “Todas estas características sumadas a menor consumo energético hacen que estas infraestructuras sean muy demandadas por distintas áreas de negocios, desde el retail a la minería, pasando por el sector financiero”, explicó la gerente de Comunicaciones de Huawei Chile, Silvana Droppelmann.

Huawei anticipa el futuro de los data centers: 10 tendencias para 2024
Yao Quan, President of Site Power Facility of Huawei Digital Power.

¿Cuáles serán las tendencias en los próximos meses?

Según la empresa, los puntos cruciales para los centros de datos serán los siguientes:

  1. “Seguridad de toda la cadena”: los productos y servicios profesionales confiables son la clave para garantizar un funcionamiento seguro de los centros de datos y deben aplicarse desde el diseño hasta la fabricación del producto. Para ello es necesario utilizar un alto grado de automatización.
  2. “Refrigeración distribuida”: este tipo de diseño tiene un dominio de fallos más pequeño y evita los problemas puntuales del sistema de refrigeración, garantizando el funcionamiento continuo de los centros de datos.
  3. “Mantenimiento predictivo”: se convertirá en una característica básica de la infraestructura de los centros de datos. El mantenimiento será sustituido por uno previo gracias al rápido desarrollo de las tecnologías de inteligencia artificial.
  4. “Sistema de protección de seguridad de la red del ciclo de vida como escudo”: la seguridad general de la infraestructura del centro de datos solo podrá garantizarse basándose tanto en la seguridad del hardware como en la del software. Y la seguridad del software debe apoyarse en un sistema de protección de la seguridad de la red del ciclo de vida desde tres dimensiones: seguridad de suministro, defensa en profundidad y seguridad de operación y mantenimiento.
  5. “Prefabricado y modular”: será la mejor opción para garantizar calidad y personalización. Esto acorta el plazo de entrega, satisface los requisitos de los clientes para una rápida puesta en marcha del servicio y reduce en gran medida los residuos generados por la construcción in situ.
  6. “Plataformas de gestión”: permite que la operación y mantenimiento sean más seguros y eficientes. Ayudan a los clientes a simplificar la operación y el mantenimiento a través de una localización y rectificación de los fallos.
  7. “Refrigeración por aire y líquida”: se convertirá en la arquitectura preferida en escenarios específicos, ya que puede ajustarse para adaptarse con flexibilidad a la evolución futura del servicio y maximizar el retorno de la inversión.
  8. “Refrigeración evaporativa indirecta”: sigue siendo el mejor esquema de refrigeración. Tiene ventajas en cuanto a eficiencia, operación y mantenimiento, además de ser más rentable.
  9. “Eficacia en el uso de la energía”: se debe buscar equilibrar las condiciones reales y el nivel tecnológico de los componentes, en un esfuerzo por elaborar la solución óptima bajo la premisa más bits por menos Watts.
  10. “Optimización de IA”: la optimización inteligente de la eficiencia energética de los centros de datos, a través de algoritmos de IA preestablecidos y modelos de Big Data.

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