Red Hat anunció el lanzamiento del proyecto Climatik, una solución innovadora diseñada para enfrentar los desafíos del consumo energético en centros de datos, especialmente en un contexto de creciente demanda de Inteligencia Artificial (IA) y computación en la nube.
Desarrollado en colaboración con Intel, Bloomberg e IBM, la nueva solución tiene como objetivo optimizar el uso de energía mediante el concepto de límite de energía dinámico, promoviendo operaciones sostenibles sin comprometer el rendimiento de las aplicaciones basadas en IA.
Respondiendo al desafío del consumo energético
El aumento en la adopción de Gen AI ha traído consigo una mayor carga de trabajo y, con ello, un impacto significativo en la huella de carbono de los centros de datos. En respuesta, Climatik propone una solución nativa de la nube que permite a los administradores de Kubernetes gestionar y optimizar el consumo energético de forma proactiva.
Mediante la implementación de un límite de energía dinámico, Climatik equilibra el rendimiento de las cargas de trabajo con un uso energético más eficiente, contribuyendo a la sostenibilidad ambiental y operativa de los centros de datos.
Pila tecnológica de vanguardia
El elemento central de esta novedad es una pila de tecnología nativa de la nube diseñada para integrarse de manera más fluida con los entornos existentes. Esta pila se utiliza para gestionar cargas de trabajo y recursos de IA en contenedores; Prometeo y Kepler, que monitorean las métricas de consumo de energía en tiempo real; CRD, que define políticas de límite de energía para cargas de trabajo específicas; un controlador, que ajusta de manera continua los límites de energía según las métricas proporcionadas por Prometheus y Kepler; y un Webhook, que aplica políticas de límite de energía de forma dinámica.
Al implementar Climatik, los centros de datos se benefician en varios aspectos. En primer lugar, se logra un ahorro de energía, ya que los usuarios pueden reducir los picos de consumo y limitar el consumo general de energía sin sacrificar el rendimiento.
Además, se mejora el impacto con sostenibilidad, ya que al reducir el consumo energético de sus cargas de trabajo, las empresas contribuyen a disminuir las emisiones de carbono. Por último, las organizaciones pueden mantener un alto rendimiento de las cargas de trabajo de IA a través de una gestión inteligente de la energía.
