Un nuevo sistema de gestión del tráfico creado por Facebook podría ayudar a la red social a reducir su consumo energético en el data center en un 15%, según aseguran desde la compañía.

El sistema, denominado Autoscale, consigue estos ahorros mediante la optimización de las cargas de servidor, automatizando su gestión de modo que los servidores nunca se ejecuten a baja capacidad –momento en el que son menos eficientes.

El objetivo de esta tecnología es mantener a los servidores en estado de reposo o funcionando a una capacidad media. Uno de los ingenieros de software de Facebook, Qiang Wu, ha admitido que el enfoque actual de Facebook referente al balanceo de cargas es susceptible de ser mejorado.

Un servidor que funciona a una baja capacidad necesita 130 vatios para procesar su carga de trabajo, pero si lo hiciera a plena carga solo necesitaría 20 vatios extras. Cuando el servidor está ocioso, consume 60 vatios, según Wu.

Al reasignar las cargas para liberar a los servidores que funcionan a una baja capacidad, se puede reducir el consumo de cada unidad al menos en 70 vatios, simplemente haciendo un uso más eficiente de la CPU. Si estas eficiencias fueran llevadas a todos los data centers de Facebook, los ahorros de coste serían significativos.

Facebook ha abordado la cuestión de mejorar el balanceo de cargas cambiando el método de distribución de la carga en los servidores web de un cluster. Autoscale evita el enfoque tradicional “round-robin” utilizado por Facebook, recurriendo a un sistema de retardo que espera hasta que el servidor tiene al menos una carga media.

En periodos de reposo, si la carga total es baja, el balanceador de carga comparte el trabajo entre un grupo determinado de servidores, en lugar de llevarlo a todo el conjunto de servidores disponible. El servidor ocioso puede entonces consumir 60 vatios, en lugar de 130.

Autoscale subdivide el conjunto de servidores, ajustando dinámicamente la cantidad de servidores en uso. El peligro está en que al crear conjuntos de servidores inactivos que no reciben tráfico en periodos de descanso, existe el riesgo de que el sistema se vea rebasado por un incremento repentino de actividad.

En un test, Autoscale consiguió un ahorro de energía del 27% en un periodo de baja actividad (después de medianoche). En horas pico, no obstante, el ahorro energético fue del 0%. El ahorro de energía medio estimado en un ciclo de 24 horas es de entre el 10% y el 15% para diferentes clusters web.

“Aunque la idea suena simple, es un desafío implementar la tecnología de forma eficiente en un sistema a gran escala”, indicó Wu.

Facebook afirma haber ahorrado 1.200 millones de dólares durante tres años utilizando diseños de hardware de Open Compute.