En enero de 2024 la Fórmula1 e IFEMA Madrid anunciaron de forma oficial la vuelta de la Fórmula 1 a la capital de España, 40 años después llega el Gran Premio de España ‘Madring’ con un contrato que daría comienzo en 2026 y que, según lo previsto, se extenderá hasta 2035. Algo más de un año después de ese anuncio, el 25 de abril de 2025 tuvo lugar el acto oficial de las obras del trazado del circuito. Lo que parecía algo lejano en el tiempo ya está aquí y el Gran Premio de España es una realidad este fin de semana del 11 al 13 de septiembre.

Madrid será el escenario de una carrera construida desde cero con un trazado semiurbano de 5,41 km entre IFEMA y Valdebebas donde participarán 11 escuderías, 22 pilotos y donde se darán cita miles de personas para vivir un evento inigualable. Ahí se librará la carrera, donde el público general estará pendiente de los pilotos, las estrategias o incluso la aerodinámica pero, paralelamente se estará disputando otra carrera crucial: la de los datos.

Hace muchos años, casi cuando las carreras se emitían en blanco y negro, la tecnología apenas tenía presencia en las mismas o en la estrategia de los equipos pero ha llovido mucho desde eso y en la actualidad, la tecnología es una parte fundamental. Hoy los coches transmiten infinidad de datos que los equipos analizan al segundo y con cuya información, se actúa al momento.

Durante un fin de semana de carrera, cada monoplaza funciona como un nodo IoT de alta velocidad equipado con más de 300 sensores que generan 1,1 millones de puntos de datos por segundo. Coordinar esto en directo implica gestionar más de 125 señales de vídeo 4K/HD, 250 canales de audio y mantener a flote más de 500 aplicaciones críticas. Casi nada.

En las carreras habituales, disputadas en circuitos asentados, manejar toda esta información es relativamente sencillo, ya que cuentan con las instalaciones preparadas para ello pero, construir un circuito desde cero (greenfield) en medio de una arteria urbana exige desplegar, en apenas unos días, la capacidad de cómputo, baja latencia y tolerancia a fallos equivalente a un centro de datos de clase mundial. ¿Cómo se consigue levantar un "Data Center sobre Ruedas" donde antes solo había asfalto?

La Capa Edge a Pie de Pista: El reto de levantar el Event Technical Centre (ETC)

En el Paddock no hay margen para la latencia que implicaría enviar datos crudos a miles de kilómetros para su procesado inicial. Por eso, la F1 despliega su propio centro de procesamiento Edge in-situ: el Event Technical Centre (ETC).

Como explica Lee Wright, Associate Director of IT en la Fórmula 1, con quien ha hablado DCD para este reportaje, levantar esta instalación modular en un circuito urbano requiere una logística millonaria y milimétrica. “Cada circuito es único, pero nosotros somos muy autosuficientes. Del promotor local, Madrid en este caso, solo requerimos una superficie de hormigón para levantar nuestro Event Technical Centre (ETC), agua potable, desagüe y comunicaciones. Todo lo demás lo traemos nosotros. Nuestro equipo de ingenieros visita el trazado regularmente desde que se anuncia la carrera para adaptar nuestra infraestructura estándar al mapa del circuito".

El "Desempaquetado" de un Centro de Datos Itinerante

A diferencia de un Data Center tradicional con salas blancas y racks fijos, el ETC de la F1 es una obra de ingeniería modular diseñada para soportar condiciones extremas de vibración, polvo y variaciones térmicas.

"Físicamente hay dos estructuras de edificio que viajan por el mundo, pero el hardware técnico interior es único. Unos 10 días antes de la carrera, el equipo empieza a montar la estructura. El hardware viene en tres contenedores de carga 'Triple 7' adaptados con racks de 19 pulgadas sobre soportes antivibración para dar a los equipos la máxima protección ambiental. Los ingenieros llegan y entre el lunes y el martes, conectan todo mediante redes de fibra óptica y enlazan la pista a los contenedores técnicos y se aseguran de que todo funciona correctamente", explica Wright.

La fiabilidad de este despliegue temporal no es cosa del azar. Como confirma Juan Carlos Fuster, Marketing and Comms Lead en Lenovo Iberia: "Para mitigar el riesgo, la F1 planifica la resiliencia mediante redundancia y hardware de respaldo, manteniendo al mínimo la huella logística adicional. Cada jueves previo a un Gran Premio, los equipos llevan a cabo el High Speed Track Test para validar los sistemas y procesos: el Safety Car rueda a máxima velocidad para estresar los sistemas de cronometraje y la telemetría bidireccional antes de que ruede el primer monoplaza".

Cómputo de Altas Prestaciones: La alianza Lenovo-F1 y la caída de la latencia

A pesar de operar en condiciones tan hostiles, la F1 utiliza hardware comercial directo de catálogo, un hardware disponible para el público general. "La Fórmula 1 supone la prueba de esfuerzo definitiva para nuestra tecnología, ya que opera en diferentes climas, husos horarios y entornos de carrera altamente exigentes, sin posibilidad de tener un mínimo margen de error. Sin embargo, las soluciones de Lenovo que utiliza la F1 son los mismos productos comercialmente disponibles para nuestros clientes; no están modificados de forma especial para la organización de la carrera. Eso demuestra que la fiabilidad, la velocidad y el rendimiento requeridos en un entorno tan extremo están al alcance de cualquier organización” explica Juan Carlos Fuster.

Para la F1, Lenovo no es solo un patrocinador de marca. Según confirma Wright, la organización utiliza exclusivamente sus plataformas de cómputo: desde las estaciones de trabajo ThinkStation P3 Ultra o portátiles ThinkPad X1 y teléfonos Motorola para el personal en pista, hasta clusters de servidores ThinkSystem SR650 V3 para la virtualización de la telemetría y el almacenamiento.

El salto a la virtualización y la arquitectura Edge

Para acelerar la entrega de telemetría a los equipos, la F1 renovó por completo su arquitectura aprovechando la plataforma de virtualización de Lenovo.

Según cuenta Lee Wright, el equipo de ingenieros de la F1 desarrolló un sistema de telemetría completamente nuevo respaldado por una plataforma virtualizada de Lenovo que ejecuta cargas de trabajo 100% en contenedores. “Capturamos todas las señales de los coches, las procesamos a pie de pista y las entregamos a las escuderías con la menor latencia posible. En el modelo anterior, procesábamos esa información en el Reino Unido: si tomábamos Melbourne como ejemplo, había al menos 300 milisegundos de retraso en la transmisión. Al llevar este cómputo Edge al circuito, hemos reducido drásticamente esa latencia".

Sobre esta mejora puntual, Juan Carlos Fuster comenta que la infraestructura de Lenovo ha permitido a la F1 modernizar su plataforma de telemetría al trasladar el procesamiento y la duplicación de datos al propio circuito. “La implementación de los servidores ThinkSystem SR650 V3 y ThinkSystem DE4000F junto con las estaciones de trabajo ThinkStation P3 Ultra ha ayudado a reducir la latencia de entrega de la telemetría hasta en 0,3 segundos en las carreras geográficamente más distantes, permitiendo a las escuderías recibir información estratégica de forma mucho más rapido".

Sostenibilidad: Refrigeración líquida Neptune en el M&TC

La consolidación de hardware no solo ahorra peso en los fletes aéreos; también reduce el impacto energético. En el Media & Technology Centre (M&TC) de Biggin Hill (Reino Unido) —donde la F1 concentra su centro de datos fijo de 66 racks— se ha implementado la tecnología de refrigeración líquida directa Lenovo Neptune: "Con el hardware tradicional no sólido hay mucha demanda de refrigeración y gestión de humedad. Con la plataforma Lenovo Neptune adaptamos la solución tomando la salida de agua caliente de nuestras unidades enfriadoras para refrigerar directamente la plataforma antes de devolverla a la planta. Esto nos da un entorno de cómputo mucho más condensado, con mayor rendimiento y un requerimiento energético y de emisiones de calor sensiblemente menor" detalla Wright.

Conectividad Global: La fibra "umbilical" y el reto del entorno urbano

El modelo de la F1 se basa en Operaciones Remotas. Aunque en el circuito trabajan unas 160 personas del área técnica, otras 140 operan sincronizadas en tiempo real desde el M&TC de Biggin Hill a miles de kilómetros de distancia.

Para unir Madrid con el Reino Unido y la nube, la F1 confía en la red troncal de Tata Communications mediante dos circuitos ópticos dedicados de 10 Gbps, geográficamente diversos, que transmiten unos 8,5 Gbps continuos (generando entre 600 y 650 Terabytes de datos por Gran Premio).

Para profundizar y entender mejor cómo funciona este enlace, en DCD hemos hablado con Dhaval Ponda, Vice President & Global Head, Media & Entertainment Business en Tata Communications; "Tata Communications actúa como el 'cable umbilical' que conecta cada circuito en tiempo real con el M&TC en Biggin Hill. El modelo de producción remota de la F1 se basa en transportar más de 125 transmisiones de vídeo, más de 250 canales de audio, telemetría, cronometraje y datos operativos. Más que una cifra estática de ancho de banda, la clave es garantizar capacidad suficiente combinada con una latencia baja y predecible, junto con una alta disponibilidad. Nuestra red troncal Tier 1 está diseñada para mantener una latencia 'glass-to-glass' subsegundo en todo el flujo de retransmisión”.

Evitando puntos únicos de fallo en la urbe

Desplegar esta red en un trazado urbano como el de Madrid presenta retos invisibles para el espectador. "Las áreas metropolitanas generalmente brindan un mayor acceso a la infraestructura de fibra que las ubicaciones remotas, pero lograr una verdadera diversidad física puede ser más complejo debido a conductos compartidos, anillos urbanos y canalizaciones de servicios públicos que pueden crear puntos únicos de fallo ocultos. Además, las obras de construcción, permisos municipales y restricciones de tráfico influyen en el diseño de rutas” señala Ponda.

Para garantizar la continuidad operacional y un margen de error cero, Ponda explica la arquitectura implementada por Tata Communications, la cuál aplica una arquitectura multicapa que incorpora rutas de fibra geográficamente diversas, diversificación de nodos, conectividad de doble entrada (dual-ingress) al recinto y mecanismos de conmutación por error automatizados. "Para gestionar las fluctuaciones masivas de tráfico, combinamos ingeniería de tráfico inteligente, orquestación automatizada de servicios y capacidades dinámicas de ancho de banda bajo demanda (Bandwidth-on-Demand) a través de Redes Definidas por Software (SDN). Esto permite adaptar la capacidad de la red en tiempo real según las demandas operativas de la carrera”.

Ingesta Cloud, Analytics e IA Generativa

Una vez que la red umbilical traslada los paquetes de datos fuera del circuito, estos se inyectan en la nube de AWS a través de enlaces dedicados de AWS Direct Connect. En este aspecto, es Michael Aghataher, responsable de Motorsports en AWS, quien nos detalla cómo se orquesta la ingesta masiva sin generar cuellos de botella;

“Para procesar más de 1,1 millones de puntos de datos por segundo en tiempo real, la F1 utiliza una arquitectura desacoplada y basada en eventos. La telemetría capturada en pista viaja desde el ETC hacia el M&TC en el Reino Unido y de ahí a AWS mediante enlaces redundantes de AWS Direct Connect. Una vez en la nube, los datos fluyen vía WebSocket hacia un servicio en Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) con AWS Fargate. Este servicio transforma y publica los mensajes en Amazon DynamoDB y en colas FIFO de Amazon SQS. La capa SQS desacopla la ingesta del procesamiento posterior, permitiendo que cada componente escale de forma independiente y evitando cuellos de botella”.

El desafío del "Zero Baseline" en Madrid

Al ser Madrid un circuito inédito, los ingenieros no disponen de datos históricos de agarre, temperatura o degradación de asfalto. Aghataher explica cómo la tecnología resuelve la falta de antecedentes: "Desplegamos 'Track Pulse', un sistema serverless desarrollado por la F1 y AWS que transforma la telemetría bruta en narrativas en tiempo real para el equipo de producción. Lo más importante es que no necesita un historial previo de carreras para funcionar. Un motor de reglas aplica la lógica de negocio evaluando umbrales (como mejoras en tiempos de vuelta o reducción de distancias) y factores contextuales. Track Pulse funciona según la lógica universal de las carreras: acortamiento de distancias, cambios de posición, degradación de neumáticos y comunicaciones de radio. Desde la primera vuelta de los entrenamientos libres (FP1) en Madrid, el sistema recopilará y destacará historias con la misma calidad de información que en un trazado con décadas de historia”.

Track Pulse funciona según la lógica universal de las carreras: acortamiento de distancias, cambios de posición, degradación de neumáticos y comunicaciones de radio.

F1 Insights e IA Predictiva en tiempo real

Respecto a los gráficos predictivos que el espectador ve en pantalla durante la emisión (desgaste de neumáticos, ventanas de undercut), Aghataher detalla la infraestructura de ML; F1 Insights combina entrenamiento offline en Amazon SageMaker con inferencia en tiempo real 100% serverless.

Durante la carrera, las llamadas HTTP llegan vía Amazon API Gateway a funciones AWS Lambda que ejecutan la lógica del modelo. La predicción se calcula y devuelve en un plazo inferior a 500 milisegundos de principio a fin, enviándolo directamente al centro de retransmisión.

AIOps: Diagnóstico de fallos en minutos con IA Generativa

Para supervisar el estado de salud de las más de 500 aplicaciones que sustentan la carrera en directo, la F1 ha integrado un asistente de Análisis de Causa Raíz (RCA) basado en Amazon Bedrock con el modelo Claude 3 (Anthropic).

Esta herramienta tiene un gran impacto en la gestión de incidentes críticos tal y como cuenta Aghataher: “Anteriormente, clasificar un problema crítico requería más de un día de diagnóstico inicial y hasta tres semanas para su resolución completa. Con Amazon Bedrock Agents y bases de conocimiento, creamos un asistente inteligente en lenguaje natural. El agente consulta de forma autónoma registros de CloudWatch, bases de datos SQL, métricas de Datadog y conectividad en EC2, consolidando todo mediante el modelo Claude 3 de Anthropic. Los resultados hablan por sí solos; Los tiempos de respuesta oscilan entre 5 y 10 segundos por consulta, la evaluación inicial de fallos se ha reducido de más de 24 horas a menos de 20 minutos, y en cuanto a la resolución end-to-end, se alcanza una reducción del 86% (pasando de 3 semanas a solo 3 días)".

La orquesta invisible de la F1

Con todo listo para el gran espectáculo, este domingo, a las 15:00 hora peninsular, las luces del semáforo de la recta de salida pasarán de rojo a verde y a partir de ese momento, los pilotos lucharán en milésimas de segundo sobre la pista.

Por debajo del asfalto y a través del aire, una infraestructura de datos greenfield procesará terabytes de información para garantizar la seguridad, el cronometraje oficial y la emisión para más de 1.500 millones de espectadores en todo el mundo. O dicho con otras palabras, la magia de la Fórmula 1.