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La Universidad de Binghamton adopta un sistema de almacenamiento de datos de bajo consumo para reducir los costes del centro de datos

Implementation Date

12 de abril de 2023

By

University of Binghamton

City

Binghamton

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This image is generated with AI

Descripción

La solución del sistema de almacenamiento de datos de bajo consumo energético fue probada por la Universidad de Binghamton, en Binghamton (Nueva York, EE. UU.), en 2023. Se trata de un experimento en el centro de datos de la universidad encargado de gestionar los datos de investigación de la comunidad. Para garantizar la disponibilidad de los datos a largo plazo, el número de copias de seguridad necesarias es de 2, para garantizar la disponibilidad en caso de fallo del sistema (servidores o discos). Esto se traduce en un aumento del 200% de los gastos generales para gestionar un archivo de datos (2 veces más espacio en disco, 2 veces más energía, 2 veces más gastos generales). Con el producto Vault File System (VFS), el volumen de datos se fragmentaba y cifraba por borrado en toda la red de servidores.

Impact & Result

El ahorro neto fue de un 150% de reducción en los costes de gestión de archivos con una gran capacidad de recuperación. Esta reducción del 150% se traduce en un menor consumo de energía, menor uso de equipos, etc., reduciendo así la huella deCO2 de los datos utilizados.

Solution Spotlight

Los datos globales están creciendo exponencialmente y los expertos estiman un crecimiento de 5 veces para 2025. El rápido crecimiento se debe al aumento de la producción de vídeo de alta calidad, las tecnologías de salud digital, Blockchain y los contratos inteligentes, etc. La consecuencia es que los datos tienen que ser almacenados en algún lugar, normalmente en centros de datos. En la actualidad, los centros de datos consumen entre el 2% y el 4% de la producción mundial de energía y, al ritmo actual de crecimiento, en 2025 se necesitará entre el 10% y el 20% de la energía mundial. Swiss Vault aborda este problema diseñando sistemas de gestión de datos de última generación que reducen el consumo de energía y la utilización del espacio. Al construir sistemas modulares de larga duración que pueden repararse, reutilizarse o reciclarse, reducimos el impacto medioambiental.

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