À medida que a adoção da IA se acelera e o desenvolvimento dos data centers se expande para satisfazer a procura, cresce o escrutínio sobre o impacto ambiental dessa infraestrutura de elevado consumo energético. No cerne da infraestrutura estão os dados: mais IA significa mais inferência e armazenamento de dados, o que consome muita energia.

Tanto as organizações como os políticos continuam a debater-se sobre o que isso significa na prática, sendo que o lançamento da Greening AI Data Centres Coalition (GADCC) frisa que já não é uma questão secundária. O setor está sendo chamado a prestar contas, e essa responsabilização está passando rapidamente da intenção nas salas de reunião para a realidade das infraestruturas.

Conversas sobre sustentabilidade

Para a maioria das empresas com compromissos de emissões líquidas nulas, as estratégias de sustentabilidade centram-se nas aquisições e nos relatórios de emissões do Âmbito 2. Embora eficazes, esses aspectos representam apenas a ponta do iceberg. Quanto mais se desce na hierarquia — desde as políticas, passando pelas instalações, até à camada da infraestrutura de dados propriamente dita —, mais superficial se torna o debate.

No entanto, é precisamente na camada da infraestrutura que se podem tomar decisões de grande impacto quando esta é incluída na discussão sobre sustentabilidade. A forma como as cargas de trabalho são distribuídas, os servidores são utilizados e os dados são armazenados são, todas elas, escolhas com consequências ambientais diretas e, neste momento, são tomadas sem ter em conta o potencial impacto.

A virtualização como ferramenta ambiental

A virtualização tem sido uma característica das TI empresariais há duas décadas, e os seus argumentos comerciais (consolidação, redução de custos, flexibilidade) são bem conhecidos. O que tem recebido menos atenção são os benefícios de sustentabilidade que proporcionam e a forma como estes se tornam cada vez mais significativos à medida que a pegada ecológica dos data centers aumenta.

Cada servidor físico com baixa utilização representa capacidade desperdiçada, pois o equipamento é alimentado e resfriado sem necessariamente realizar trabalho útil. A virtualização altera esta situação ao consolidar as cargas de trabalho em menos máquinas físicas, aumentando as taxas de utilização e reduzindo o número total de servidores necessários.

Menos servidores significam menor consumo de energia, o que, por sua vez, implica menor necessidade de refrigeração — algo que, em ambientes de data centers, representa uma parte substancial do consumo energético.

No entanto, para que a virtualização funcione plenamente, o armazenamento deve ser incluído na equação. A consolidação significa que mais cargas de trabalho competem pelo mesmo recurso de armazenamento. Se esse recurso não for concebido para lidar com essa densidade, os ganhos de desempenho são anulados. Para uma virtualização modernizada e orientada à sustentabilidade, o armazenamento deve, portanto, existir independentemente do servidor.

Expandir e contrair

Para as empresas que gerem infraestruturas locais além de ambientes na nuvem, a virtualização vai além de um exercício pontual, tornando-se uma disciplina de otimização contínua. A maioria das organizações virtualizou há anos, reduziu de dez servidores para dois e seguiu em frente. Mas o que era eficiente há alguns anos é, provavelmente, um excesso de capacidade hoje.

Normalmente, as empresas dimensionam o hardware no local para a procura de pico, o que significa que, fora desses picos, os servidores permanecem ligados, refrigerados, mas praticamente inativos. As médias do setor situam a utilização típica dos servidores entre 12% e 18%, enquanto a capacidade restante acarreta um custo energético contínuo de computação que nunca é utilizada.

A virtualização híbrida aborda diretamente este excesso de provisionamento perpétuo, com cargas de trabalho em estado estável sendo executadas no local, enquanto os picos de procura recorrem temporariamente à capacidade dos hiperescalas e a libertam quando já não é necessária. Dessa forma, a organização deixa de pagar, em termos energéticos (e financeiros), por capacidade que utiliza apenas ocasionalmente.

O passo seguinte: a conteinerização

Enquanto as máquinas virtuais abstraem a camada de hardware, os contêineres vão mais além, abstraindo o sistema operativo e agrupando as aplicações e suas dependências em unidades portáteis que consomem apenas os recursos de que realmente necessitam.

As cargas de trabalho em contêineres operam normalmente com densidades significativamente mais altas, reduzindo ainda mais a infraestrutura física necessária. Permitem também uma alocação de recursos mais granular, uma vez que a computação e o armazenamento são atribuídos ao nível do contêiner, o que elimina a margem acumulada quando as máquinas virtuais são dimensionadas de forma conservadora face a perfis de carga de trabalho imprevisíveis.

Isso se estende aos dados: as cargas de trabalho de IA e de aplicações modernas consomem muitos dados, e a forma como o armazenamento é arquitetado para atender a cargas de trabalho em contêineres, sem duplicação desnecessária ou sobreprovisionamento, afeta diretamente a pegada energética. Uma infraestrutura de dados inteligente, com a capacidade de observar e gerir o consumo de dados ao nível da carga de trabalho, é o que fecha o ciclo entre a eficiência computacional e a eficiência de armazenamento.

Para as organizações que utilizam arquiteturas de aplicações modernas, como microsserviços ou pipelines de DevOps, a conteinerização já é a norma operacional. O argumento de sustentabilidade de fazer mais com menos é uma extensão do que já o torna atraente do ponto de vista da engenharia.

As escolhas em matéria de infraestruturas são escolhas de sustentabilidade

A criação do GADCC, aliada à crescente ênfase na comunicação das emissões de Âmbito 3, significa que o debate sobre a sustentabilidade se aproxima cada vez mais da camada de infraestruturas, quer a indústria esteja preparada para isso ou não. Para as empresas, isto cria tanto urgência quanto oportunidade.

As ferramentas para reduzir o consumo de energia dos data centers ao nível da carga de trabalho não são teóricas nem meras aspirações, mas sim tecnologias maduras e amplamente implementadas. A questão é saber se as organizações as aplicam em sua forma mais moderna e tiram pleno partido delas para alcançar seus resultados em matéria de sustentabilidade.

Os compromissos de emissões líquidas nulas assumidos em nível corporativo precisam ser concretizados em algum lugar. Para as organizações com presença significativa em data centers, a camada de infraestrutura é um dos pontos de partida mais produtivos. Isso significa tratar a infraestrutura de dados, e não apenas a computação, como uma alavanca de sustentabilidade. A forma como os dados são armazenados, organizados em camadas, desduplicados e geridos é tão importante quanto a forma como os servidores são consolidados. A eficiência e a otimização devem permear todas as camadas da empresa; essa mentalidade é crucial para transformar a IA em uma ferramenta mais sustentável, capaz de perdurar a longo prazo.