El proveedor italiano de nube Aruba está trabajando con académicos de la Universidad de Pisa para desarrollar dos algoritmos de aprendizaje automático que podrían ayudar a optimizar el rendimiento de los recursos de la nube, ahorrando energía y reduciendo costos en el proceso.
La empresa está trabajando con el Departamento de Ingeniería de la Información de la universidad en un proyecto de dos años para desarrollar una solución para la gestión de carga en plataformas en la nube.
Los proveedores de la nube están bajo una presión cada vez mayor por parte de los reguladores y los clientes para demostrar que sus centros de datos operan de manera eficiente para ayudar a las organizaciones a cumplir sus objetivos de cero emisiones netas.
¿Puede el aprendizaje automático hacer que la nube sea más eficiente?
El sistema de gestión de carga se basará en la predicción de los recursos utilizados por las máquinas virtuales (VM).
Las predicciones se basarán en el análisis de datos históricos relacionados con las VM y, mediante el desarrollo de algoritmos específicos, tendrán como objetivo optimizar el consumo energético del hardware, garantizando al mismo tiempo las necesidades de los usuarios de VM.
Ser capaz de optimizar el uso de los recursos de la nube -por ejemplo, modulando predictivamente la cantidad de hardware según las necesidades específicas de los clientes- puede reducir el consumo cuando no es necesario y, como resultado, ofrecer el servicio a un mejor costo, cree Aruba.
Durante el proyecto se desarrollarán dos algoritmos diferentes de aprendizaje automático; un algoritmo dinámico de creación de perfiles de VM para perfilar determinados perfiles en función de los recursos utilizados históricamente, y un algoritmo de gestión de VM que explota los perfiles para gestionar su ejecución en los diferentes hardware que componen la plataforma en la nube. Se espera que esto último ayude a optimizar el consumo de energía garantizando al mismo tiempo el rendimiento.
Una solución OpenStack para el monitoreo de recursos en la nube
Se espera que el proyecto permita desarrollar una solución integrada para la gestión de máquinas virtuales en una plataforma en la nube basada en la predicción de carga e implementar una prueba de concepto basada en la plataforma de código abierto OpenStack para la experimentación de campo en diferentes casos de uso.
Con el tiempo, esto podría permitir a los usuarios mover cargas entre nodos de OpenStack de forma predictiva e histórica para optimizar el uso de los recursos en los nodos. Para los operadores de centros de datos en la nube, podría ayudar a garantizar recursos adecuados para las solicitudes de los clientes y optimizar el uso de los servidores, y permitirles configurar nodos de computación en espera en clústeres OpenStack para activarlos de acuerdo con las necesidades de distribución de carga.
Daniele Migliorini, jefe de ingeniería de Aruba, describió la asociación como un "paso significativo hacia la innovación en la aplicación práctica del aprendizaje automático dentro del ecosistema de la nube".
Migliorini ha dicho que: "Esta asociación refleja nuestro compromiso continuo con la colaboración tecnológica con instituciones académicas italianas de excelencia, con el fin de ofrecer soluciones de vanguardia y satisfacer las necesidades del mercado en rápida evolución."
"Confiamos en que la sinergia entre nuestra experiencia en el sector y la experiencia de la Universidad de Pisa dará como resultado soluciones que darán forma al futuro de la nube y fomentarán los beneficios que pueden derivarse de la inteligencia artificial, optimizando el uso de la energía en el sector de los centros de datos con miras a la sostenibilidad a largo plazo".
Carlo Vallati, del Departamento de Ingeniería de la Información de la Universidad de Pisa y director científico de la colaboración, dijo: "La oportunidad de colaborar con una gran empresa como Aruba permite a nuestro departamento trabajar en temas de vanguardia en el área de las tecnologías de computación en la nube."
"Esto nos brinda la oportunidad de trabajar en soluciones innovadoras, con un impacto potencialmente significativo en áreas como la eficiencia energética y la sostenibilidad ambiental, que son cruciales en el desarrollo de la nube del futuro".