Un grupo de computadoras para esas frías noches de invierno

Hola de nuevo. En el teclado Simón Sánchez y esta vez te voy a hablar sobre Un grupo de computadoras para esas frías noches de invierno

A medida que los servidores se vuelven más densos y cálidos, los centros de datos buscan formas de deshacerse de todo ese calor residual. Pero para el propietario promedio que desembolsa miles de dólares al año para mantener su hogar caliente, la idea del calor residual es una especie de oxímoron.

¿Por qué no poner a los sirvientes en las casas de la gente y dejar que la naturaleza haga el resto? Un reciente artículo en el New York Times señala algunas investigaciones que apuntan a hacer precisamente eso. El artículo describe un archivo papel presentado en el último taller de USENIX sobre temas candentes en la computación en la nube, que es una razón para reubicar los servidores de computación en la nube dentro de los hogares, donde el calor residual se puede reciclar en la fuente. Los investigadores, que provienen de Microsoft y la Universidad de Virginia, se refieren al concepto como el «horno de datos».

Desde el punto de vista de la capacidad de administración y la seguridad, los investigadores admiten que, al menos inicialmente, el escenario más probable para la recuperación de calor residual es para centros de datos de tamaño mediano que se pueden reubicar en o cerca de edificios o complejos de oficinas. apartamentos. De hecho, hay versiones experimentales de este modelo que comienzan a aparecer en todo el mundo, especialmente donde las tarifas eléctricas son altas.

El artículo del NYT menciona el esfuerzo de IBM Research-Zurich IBM Research-Zurich para recuperar el calor residual de una supercomputadora refrigerada por agua para una universidad local. La tecnología, llamada Aquasar, usa agua caliente para enfriar los procesadores en servidores x86, agua que se puede usar para calentar edificios. El próximo año, esta investigación se probará en el campo con la supercomputadora SuperMUC de tres petaflop que se instalará en Munich, Alemania.

Pero el propósito principal del documento es llevar el sobre más allá de estas configuraciones a gran escala y examinar la viabilidad de crear micro centros de datos para ser utilizados como la principal fuente de calor en una vivienda unifamiliar. Los investigadores realizaron un análisis de TCO de su idea de horno de datos en diferentes climas al observar los costos / beneficios en cinco ciudades: Minneapolis, Pittsburgh, Washington DC, San Francisco y Houston.

Utilizaron servidores Dell PowerEdge 850 como hardware y formularon la hipótesis de una casa residencial de 1700 pies cuadrados sellada y moderadamente aislada con un punto de ajuste de calefacción de 21 ° C (70 ° F). También especularon que la circulación de aire necesaria la proporcionaría el sistema de distribución de calor existente en la casa. Incluso teniendo en cuenta que las tarifas de electricidad residencial duplicaban las tarifas industriales, los resultados mostraron ahorros de entre $ 280 y $ 324 por año por servidor.

El análisis se realizó para una infraestructura de computación en nube genérica, pero también podría aplicarse a configuraciones típicas de HPC. Los hornos de datos pueden acomodar de 40 a 400 CPU, lo que cubre muchas áreas intermedias para los clústeres de HPC de tamaño moderado en la actualidad. De hecho, para el trabajo de HPC, la economía puede ser incluso más favorable, ya que estos sistemas son más calientes que el clúster de nubes promedio y el trabajo computacional resultante tiende a ser más valioso.

Sin embargo, transferir grandes cantidades de datos de un lado a otro es otro asunto dada la limitada banda ancha disponible para la mayoría de los hogares. La seguridad es otro obstáculo potencial, y los problemas de latencia también pueden excluir una serie de aplicaciones que requieren una respuesta en tiempo real. Además, dado que el propietario promedio no es un fanático de las computadoras, la administración del sistema puede ser otro gran desafío.

El documento entra en muchos más detalles sobre diferentes escenarios, varias clases de hornos de datos y algunas de las otras limitaciones. Y aunque esto parece poco práctico para algunos tipos de aplicaciones, ofrece una visión inspiradora de cómo podría desarrollarse la verdadera computación distribuida en un futuro no muy lejano.

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