En nuestro artículo sobre el PUE lo habíamos llamado «el termómetro, no el diagnóstico». Hoy damos el paso siguiente, porque hay una paradoja que merece mirarse de frente: cuanto mejor es tu PUE, menos te dice el PUE. En un centro de datos de nueva construcción, con un PUE de entre 1,1 y 1,3, el 70–90% de la energía lo absorben los sistemas IT — servidores, almacenamiento, red. Y es exactamente la parte que el PUE no mide: puedes tener la instalación más eficiente del mundo llena de servidores que trabajan al 10%.
Del consumo al trabajo útil
La pregunta correcta no es solo «¿cuánta energía entra?», sino «¿cuánto trabajo útil sale?». Para responder hace falta poner un número a la work capacity, la capacidad de trabajo del IT instalado — y durante años el sector no ha tenido un método compartido para calcularla.
Para los servidores tradicionales el método hoy existe: The Green Grid — el mismo consorcio del PUE y del DCMM — ha publicado una metodología basada en PerfCPU, un valor representativo de capacidad obtenido de las pruebas estándar SERT y definido en una norma ETSI. Lo interesante es su practicidad: el valor se obtiene del código del procesador (o, en su defecto, del número de núcleos físicos) mediante tablas públicas. Sin benchmarks que ejecutar en sala: basta con saber qué hay instalado, multiplicar y sumar.
¿Y los servidores para la IA? ¿Y el almacenamiento?
Para los servidores acelerados — GPU y otros aceleradores para entrenamiento e inferencia — Uptime Intelligence propone usar los TFLOPS a 32 bits (la suma de los valores vectoriales y matriciales declarados para cada acelerador). No es una medida perfecta, y los puristas objetan que el rendimiento real depende de la memoria, las interconexiones y el software: cierto. Pero es un valor estandarizado, disponible y comparable año tras año — y en un sector que se ha quedado mucho tiempo sin ninguna métrica, «representativo» gana a «perfecto».
Para el almacenamiento la elección es aún más pragmática: los terabytes instalados en los sistemas dedicados. Y aquí el informe regala el dato que hace reflexionar: un sistema de almacenamiento absorbe el 80–90% de su potencia máxima incluso cuando no está gestionando datos, porque mientras tanto ejecuta verificaciones de integridad. Capacidad sin usar significa energía desperdiciada: llevar la utilización de los sistemas por encima del 80% — en lugar de añadir estanterías — es una de las palancas de eficiencia más concretas que existen.
En Europa ya no es (solo) una buena idea
Estas métricas están entrando en la regulación: la directiva europea de eficiencia energética (EED), con el reglamento delegado 2024/1364, exige a los centros de datos con una potencia IT instalada de 500 kW en adelante reportar los indicadores de capacidad ICT — capacidad de trabajo de los servidores y capacidad de almacenamiento — en la base de datos europea de centros de datos.
¿El problema? Los datos. Para calcular la capacidad hace falta un inventario a nivel de componente: cuántos procesadores, de qué modelo, en qué centro de datos. Según los estudios del Uptime Institute, hoy menos de un operador de cada dos ha censado los códigos de sus CPU, y solo un tercio los de los aceleradores. Quien gestiona infraestructuras en Europa tiene una razón normativa para remediarlo rápido; todos los demás tienen una económica.
Trabajo por energía: la métrica que cierra el círculo
Juntos, los tres ingredientes — capacidad instalada, utilización media y energía consumida — permiten calcular el work-per-energy: cuánto trabajo produce cada megavatio hora. Es la métrica de productividad que la ISO 50001 exige para la gestión de la energía, y también la manera más honesta de medir un proyecto de consolidación: antes y después, con un número — del que se derivan el ahorro energético y el retorno de la inversión.
El sector ha sido demasiado lento en dotarse de una métrica de trabajo, dejando que la perfección obstaculizara lo bueno.
Es la observación con la que se cierra el informe, y la compartimos: las métricas propuestas no son perfectas, pero son calculables hoy, con datos que una organización bien gestionada ya tiene — o debería tener.
Por dónde empezar, en la práctica
- Inventario a nivel de componente: códigos de CPU y aceleradores, capacidad bruta del almacenamiento, asociados a la sede — es el trabajo de la CMDB bien hecha;
- Medición de la utilización y de los consumos: datos de utilización de CPU y almacenamiento y potencia a nivel de rack o PDU, recogidos de forma continua por la monitorización;
- Primera fotografía del trabajo por energía: aunque sea aproximada, da la línea de base sobre la que medir consolidaciones y renovaciones — y se integra en la parrilla de evaluación del DCMM, donde el PUE sigue siendo el termómetro y estas métricas empiezan a hacer el diagnóstico.
El principio es el mismo que aplicamos en nuestro centro de datos green: medir, diseñar sobre el dato, mejorar paso a paso. Si quieres saber cuánto trabajo produce realmente cada megavatio hora de tu infraestructura, hablemos.
Fuentes y referencias: Uptime Institute Intelligence, Calculating work capacity for server and storage products (Briefing Report 174, mayo de 2025); The Green Grid, IT work capacity metric V1 — a methodology (white paper #94) y TGG's position on the metric to calculate ICT server capacity (#92); ETSI EN 303 740; Reglamento delegado (UE) 2024/1364 (indicadores ICT de la directiva EED).
