01
Ingesta en el borde
Módulo 1
Vigila en tiempo real las temperaturas de los racks, el uso de los servidores y los precios spot regionales de la electricidad.
Caso de uso 18 · Telecomunicaciones e infraestructura
Equilibrado predictivo de carga eléctrica y térmica en centros de datos
Enrutamiento en tiempo real de las cargas de cómputo de IA según los umbrales térmicos de los servidores y los precios locales de la energía.
Necesidad del cliente y punto de dolor
El problema que este flujo elimina.
- Costes eléctricos disparados y limitación térmica durante los picos de inferencia de IA.
Ejecución paso a paso
Cómo lo ejecuta el motor.
02
Enrutamiento Multi-LLM
Módulo 1
Anticipa el aumento térmico durante las tareas intensivas de enrutamiento de LLM.
03
IA agéntica
Módulo 4
Redirige dinámicamente las cargas de procesamiento a nodos secundarios más fríos del centro de datos.
04
IA agéntica
Módulo 4
Ajusta dinámicamente la climatización mediante integraciones de IoT industrial.
ROI e impacto cuantificables
Lo que cambia en el plano comercial.
- Reducción del 16,8 % en los costes de refrigeración del centro de datos
- 0 incidentes de parada térmica
El momento clave
“El enrutamiento de cargas ya tiene en cuenta automáticamente tanto la latencia del modelo como el coste energético en tiempo real.”