¿Sabias que los niveles promedio de ociosidad de los data centers están alrededor del 80 al 90%????

A pesar de la existencia de espacios ociosos que podrían ser ocupados por nuevos workloads, el número de nuevas implementaciones sigue creciendo, permitiendo atender la demanda por más procesamiento y capacidad de almacenamiento.
En 2008, el parque mundial de servidores llegó a 35 millones de máquinas, y siguiendo a IDC experimentará un crecimiento de aproximadamente 40 millones de unidades dentro de los próximos cinco años.

Nuevas tendencias de mercado, como cloud computing (computación en nube), SaaS (Software as a Service),virtualización de desktops, sites para disaster recovery, convergencia de comunicaciones, social computing software, entre otras, tienden a demandar más procesamiento y almacenamiento, lo que obliga a la implementación de nuevas soluciones que permitan aumentar la productividad y soportar la creciente demanda. Por lo tanto, si las empresas amplían sus infraestructuras en la misma medida en que aumenta el volumen de datos que procesan, las inversiones para el mantenimiento de esos parques serán excesivamente
elevadas y habrá poco excedente para la innovación.
Como resultado de esa situación, se tiende a la pérdida de competitividad y la imposibilidad de mantener los negocios en niveles sustentables. Por otra parte, mayores parques tecnológicos significan mayor complejidad de gerenciamiento y, consecuentemente,
mayor necesidad de recursos.

Un ambiente o área de negocio que opere a una tasa promedio de 90% de ociosidad sería condenado, en cualquier análisis de productividad, a una profunda reestructuración o a su extinción. Números de mercado proyectados por diversas firmas de investigación demuestran que los niveles promedio de ociosidad de los data centers están alrededor de los 80 a 90%, índices que pueden ser atribuidos a dos características básicas:

Planeamiento para el pico de producción:
El hardware  es dimensionado como para soportar el pico de actividad de un determinado sistema, sin importar si es alcanzado una vez a la semana o al mes. Como ejemplo, podemos citar sistemas de nómina de pagos, que demandarían procesamiento
durante pocos días del mes.

Baja flexibilidad: el nivel de productividad de los data centers podría ser superior si los administradores pudieran compartir en diversos hardwares el procesamiento de diferentes aplicaciones: las máquinas de la nómina de pagos podrían, por ejemplo, procesar sistemas de provisión en el período en que no tienen demanda. Aunque las tecnologías que permiten esa flexibilidad están disponibles, su nivel de implementación todavía no es significativo y los procesos de manejo de TI muchas veces no están preparados para ese salto tecnológico.

Épsilon, Pioneros en Data Center