����������������������������������������������������������������������������������

 

 

Computaci�n en la nube en un contexto de eficiencia energ�tica y sostenibilidad ambiental

 

Cloud computing in a context of energy efficiency and environmental sustainability

 

A computa��o em nuvem num contexto de efici�ncia energ�tica e sustentabilidade ambiental

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: ayanez@yachaytech.edu.ec

 

Ciencias T�cnicas y Aplicadas

Art�culo de Investigaci�n

 

 

* Recibido: 13 de mayo de 2025 *Aceptado: 21 de junio de 2025 * Publicado: �10 de julio de 2025

 

        I.            Universidad de Investigaci�n y Tecnolog�a Experimental Yachay, Escuela de Ciencias Biol�gicas e Ingenier�a, Carreras de Biolog�a y de Biomedicina, Urcuqu�, Ecuador.

      II.            Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE, Carrera de Ingenier�a en Telecomunicaciones, Sangolqu�, Ecuador.

 

Resumen

La computaci�n en la nube ha transformado profundamente la provisi�n de servicios tecnol�gicos, ofreciendo soluciones escalables, flexibles y de alta eficiencia. No obstante, su creciente adopci�n plantea desaf�os significativos en cuanto al consumo energ�tico y al impacto ambiental de las infraestructuras digitales. El presente an�lisis constituye una revisi�n cr�tica de los principales enfoques y estrategias orientadas a la eficiencia energ�tica y la sostenibilidad ambiental en entornos de computaci�n en la nube. A trav�s de un an�lisis sistem�tico de literatura reciente, se abordan aspectos clave como la evoluci�n tecnol�gica de la nube, los modelos de servicio y despliegue, el consumo energ�tico en centros de datos, la eficiencia de componentes de hardware y software, y las mejores pr�cticas para el desarrollo sostenible de esta tecnolog�a. Se destaca la importancia de pol�ticas de virtualizaci�n, gesti�n inteligente de recursos, uso de energ�as renovables y m�tricas espec�ficas para monitorear la eficiencia. Finalmente, se discuten oportunidades de implementaci�n contextualizadas en pa�ses en desarrollo, donde la transici�n hacia una computaci�n verde representa tanto un reto como una oportunidad para alinear innovaci�n tecnol�gica con objetivos ambientales globales.

Palabras clave: Computaci�n en la nube; eficiencia energ�tica; sostenibilidad ambiental; centros de datos; computaci�n verde; gesti�n de recursos.

 

Abstract

Cloud computing has profoundly transformed the provision of technological services, offering scalable, flexible, and highly efficient solutions. However, its growing adoption poses significant challenges in terms of energy consumption and the environmental impact of digital infrastructures. This analysis constitutes a critical review of the main approaches and strategies aimed at energy efficiency and environmental sustainability in cloud computing environments. Through a systematic analysis of recent literature, key aspects such as the technological evolution of the cloud, service and deployment models, energy consumption in data centers, the efficiency of hardware and software components, and best practices for the sustainable development of this technology are addressed. The importance of virtualization policies, intelligent resource management, the use of renewable energy, and specific metrics to monitor efficiency are highlighted. Finally, implementation opportunities are discussed, contextualized in developing countries, where the transition to green computing represents both a challenge and an opportunity to align technological innovation with global environmental goals.

Keywords: Cloud computing; energy efficiency; environmental sustainability; data centers; green computing; resource management.

 

Resumo

A computa��o em nuvem transformou profundamente a presta��o de servi�os tecnol�gicos, oferecendo solu��es escal�veis, flex�veis e altamente eficientes. No entanto, a sua crescente ado��o imp�e desafios significativos em termos de consumo de energia e impacto ambiental das infraestruturas digitais. Esta an�lise constitui uma revis�o cr�tica das principais abordagens e estrat�gias orientadas para a efici�ncia energ�tica e a sustentabilidade ambiental em ambientes de computa��o em nuvem. Atrav�s de uma an�lise sistem�tica da literatura recente, s�o abordados aspetos-chave como a evolu��o tecnol�gica da cloud, os modelos de servi�o e de implementa��o, o consumo de energia nos data centers, a efici�ncia dos componentes de hardware e software e as melhores pr�ticas para o desenvolvimento sustent�vel desta tecnologia. Destaca-se a import�ncia das pol�ticas de virtualiza��o, da gest�o inteligente dos recursos, da utiliza��o de energia renov�vel e de m�tricas espec�ficas para monitorizar a efici�ncia. Por fim, s�o discutidas as oportunidades de implementa��o, contextualizadas nos pa�ses em desenvolvimento, onde a transi��o para a computa��o verde representa tanto um desafio como uma oportunidade para alinhar a inova��o tecnol�gica com as metas ambientais globais.

Palavras-chave: Computa��o em nuvem; efici�ncia energ�tica; sustentabilidade ambiental; data centers; computa��o verde; gest�o de recursos.

 

Introducci�n

La computaci�n en la nube se ha convertido en un pilar fundamental de los sistemas tecnol�gicos contempor�neos, proporcionando acceso a servicios inform�ticos de alto rendimiento a trav�s de Internet (Mell y Grance, 2011). Este modelo permite a individuos y empresas utilizar recursos como almacenamiento, procesamiento y software sin necesidad de poseer ni gestionar la infraestructura subyacente (Armbrust et al., 2010). Gracias a su escalabilidad y flexibilidad, la computaci�n en la nube ha revolucionado la manera en que las organizaciones optimizan sus costos operativos y mejoran la eficiencia de sus sistemas (Marston et al., 2011).

Los servicios en la nube se basan en la virtualizaci�n y est�n distribuidos en centros de datos ubicados estrat�gicamente en distintas regiones del mundo (Buyya et al., 2009). Esta arquitectura permite un acceso din�mico y remoto a los recursos, facilitando la colaboraci�n y la movilidad de los usuarios (Zhang et al., 2010). A trav�s de modelos como Infraestructura como Servicio (IaaS), Plataforma como Servicio (PaaS) y Software como Servicio (SaaS), las organizaciones pueden seleccionar las soluciones que mejor se ajusten a sus necesidades tecnol�gicas (Rimal et al., 2009).

Sin embargo, a pesar de sus ventajas econ�micas y operativas, la computaci�n en la nube plantea desaf�os significativos en t�rminos de consumo energ�tico y sostenibilidad ambiental (Baliga et al., 2011). Los centros de datos que respaldan estos servicios requieren enormes cantidades de energ�a para operar y mantener condiciones �ptimas de temperatura, lo que se traduce en una alta emisi�n de carbono (Koomey, 2011). Por esta raz�n, la investigaci�n en eficiencia energ�tica y el desarrollo de estrategias para la optimizaci�n del consumo energ�tico en varios �mbitos, pero particularmente en la computaci�n en la nube, han cobrado gran relevancia en los �ltimos a�os (Beloglazov et al., 2012; Elfizon et al., 2023).

Ante el crecimiento sostenido del uso de servicios digitales y la expansi�n de infraestructuras tecnol�gicas, surge la necesidad urgente de evaluar el impacto energ�tico y ambiental de estos sistemas (Y�nez-Moretta y Rea-Vaca, 2022), particularmente en el �mbito de la computaci�n en la nube. Si bien se han documentado avances importantes en eficiencia tecnol�gica, persiste una escasez de estudios contextualizados en Am�rica Latina -y especialmente en Ecuador- que analicen este fen�meno desde una perspectiva de sostenibilidad ambiental. La presente investigaci�n fue planteada como una contribuci�n inicial para cerrar dicha brecha, proponiendo una revisi�n cr�tica sobre las relaciones entre computaci�n en la nube, consumo energ�tico y sostenibilidad ambiental. El objetivo del presente estudio es analizar los retos y perspectivas de la computaci�n en la nube en un contexto de eficiencia energ�tica y sostenibilidad ambiental, con �nfasis en las oportunidades de desarrollo responsable en pa�ses en desarrollo como Ecuador.

 

Materiales y m�todos

Este estudio se desarroll� bajo un enfoque cualitativo de car�cter exploratorio-descriptivo, fundamentado en una revisi�n bibliogr�fica sistem�tica. La elecci�n de esta metodolog�a responde a la necesidad de examinar cr�ticamente el estado actual del conocimiento relacionado con la eficiencia energ�tica y la sostenibilidad ambiental en el �mbito de la computaci�n en la nube. Se busc� identificar tendencias, brechas y perspectivas relevantes que permitan comprender los desaf�os y oportunidades que enfrenta esta tecnolog�a en el contexto del desarrollo sostenible.

La recopilaci�n de fuentes se realiz� entre enero a abril de 2025, utilizando bases de datos cient�ficas reconocidas como Scopus, ScienceDirect, IEEE Xplore, Google Scholar y Redalyc. Se emplearon palabras clave en espa�ol e ingl�s tales como �computaci�n en la nube�, �eficiencia energ�tica�, �green computing�, �sostenibilidad ambiental�, y �cloud computing sustainability�. Se aplicaron criterios de inclusi�n que consideraron publicaciones entre 2005 y 2025, art�culos revisados por pares, documentos con enfoque t�cnico o ambiental, y estudios relevantes para Am�rica Latina. Se excluyeron fuentes redundantes o sin respaldo metodol�gico riguroso.

Tras la selecci�n inicial, los documentos fueron organizados y evaluados mediante an�lisis de contenido. Se aplic� una categorizaci�n tem�tica que permiti� clasificar la informaci�n en tres ejes principales: eficiencia energ�tica en entornos de nube, impactos ambientales de infraestructuras digitales, y enfoques de sostenibilidad tecnol�gica. Este proceso anal�tico facilit� la identificaci�n de patrones comunes, contradicciones y vac�os de conocimiento, lo que a su vez permiti� construir una interpretaci�n cr�tica del corpus bibliogr�fico.

 

Resultados y discusi�n

Evoluci�n de los paradigmas en la nube

No existe una fecha exacta para determinar el nacimiento de la computaci�n en la nube. Se trata de un proceso de relativamente largo plazo enfocado en la optimizaci�n de recursos. El origen del concepto de computaci�n en la nube es incierto, aunque fue introducido por John McCarthy en 1960 y explorado por primera vez en 1966 por Douglas, un ingeniero el�ctrico, en su libro. En los inicios de esta era, la arquitectura cliente-servidor era popular, junto con la arquitectura de mainframe.

La computaci�n en la nube ha evolucionado a lo largo de varias d�cadas (Figura 1), impulsada por tecnolog�as clave como los sistemas distribuidos, la virtualizaci�n, la Web 2.0, la orientaci�n a servicios y la computaci�n utilitaria (Armbrust et al., 2010).

 

Figura 1: Evoluci�n de la Computaci�n en la Nube (adaptado a partir de Laverde et al., 2023)

 

Sistemas distribuidos y arquitecturas de mainframe

En las primeras etapas (1960s-1970s), las arquitecturas cliente-servidor y los mainframes (computadoras centrales de gran capacidad, dise�adas para procesar enormes vol�menes de datos y ejecutar m�ltiples tareas simult�neamente con alta fiabilidad.) eran predominantes (Buyya et al., 2011; Silberschatz et al., 2018).

Los mainframes, introducidos originalmente en la d�cada de 1950, fueron m�quinas inform�ticas altamente potentes y confiables, frecuentemente utilizadas para operaciones masivas de entrada y salida (Buyya et al., 2009), pero ante la ausencia de redes de conexi�n de largo alcance, se encontraban en sus inicios pr�cticamente aislados unos de otros.

Virtualizaci�n

La virtualizaci�n, desarrollada hace casi 40 a�os (1980s), permiti� crear versiones virtuales de recursos computacionales, lo que aument� la utilizaci�n y flexibilidad al permitir que m�ltiples sistemas operativos y aplicaciones se ejecuten simult�neamente en una misma m�quina (Smith y Nair, 2005).

Web 2.0 y orientaci�n a servicios

La aparici�n de la Web 2.0 (inicios de la d�cada de los 2000) facilit� la creaci�n de p�ginas web interactivas y din�micas, aumentando la flexibilidad y permitiendo la interacci�n entre servicios de computaci�n en la nube y clientes. La orientaci�n a servicios introdujo conceptos como la Calidad de Servicio (QoS) y el Software como Servicio (SaaS), fundamentales en los primeros a�os de la computaci�n en la nube (Mell & Grance, 2011).

Modelos de servicio y despliegue

Los modelos de servicio en la nube se clasifican en:

Software como Servicio (SaaS): Un proveedor externo aloja aplicaciones y permite a los usuarios acceder a ellas sin necesidad de instalar infraestructura nueva (Marinescu, 2013).

Plataforma como Servicio (PaaS): Proporciona plataformas y marcos de trabajo para que los desarrolladores puedan crear y ejecutar aplicaciones (Foster et al., 2008).

Infraestructura como Servicio (IaaS): Ofrece recursos de infraestructura fundamentales, como almacenamiento y procesamiento, asegurando su disponibilidad para clientes y aplicaciones (Buyya et al., 2011).

Los modelos de despliegue suelen incluir a su vez cuatro tipos generales (Figura 2):

Nube p�blica: Disponible para todos los usuarios.

Nube privada: Utilizada por un solo individuo o una sola organizaci�n.

Nube h�brida: Combina nubes p�blicas y privadas interconectadas para optimizar el uso de los recursos.

Nube comunitaria: Varias organizaciones comparten recursos como parte de una comunidad basada en el servicio o departamento (Mell y Grance, 2011).

 

Figura 2. Tipos generales de Computaci�n en la nube (adaptado a partir de Laverde et al., 2023)

Datos sobre el consumo de energ�a

La computaci�n en la nube debe estar operativa en todo momento para garantizar fiabilidad y disponibilidad. Sin embargo, los m�todos utilizados para el almacenamiento y procesamiento de datos consumen grandes cantidades de energ�a, lo que representa un desaf�o para la sostenibilidad ambiental (Koomey, 2007).

El consumo de energ�a depende de la aplicaci�n o del tipo de c�mputo que se ejecuta en el servidor. Adem�s, el tiempo de inactividad del servidor, as� como el consumo de los equipos el�ctricos y de red, tambi�n influyen en el gasto energ�tico total (Barroso & H�lzle, 2009).

Adem�s, el tiempo de inactividad del servidor, as� como el consumo de los equipos el�ctricos y de red, tambi�n influyen en el gasto energ�tico total; pudiendo este evento ser resumido en la siguiente ecuaci�n (Laverde et al., 2023):

Siendo:

�Consumo total de energ�a

�Consumo de energ�a en estado de inactividad

�Consumo de energ�a durante el procesamiento

 

La demanda de la nube est� en su punto m�s alto debido a su modelo de servicio bajo demanda. Actualmente, muchas organizaciones est�n migrando a la nube, lo que ha provocado un aumento significativo en el n�mero y tama�o de los centros de datos. Los servidores tienen que operar las 24 horas del d�a, los 365 d�as del a�o, y, debido al enfoque de servicio continuo, no es posible apagarlos, incluso cuando no est�n en uso (Laverde et al., 2023).

Para lograr una infraestructura de computaci�n en la nube energ�ticamente eficiente, es fundamental adoptar un enfoque integral que contemple tanto el hardware como el software. A nivel de hardware, la eficiencia energ�tica depende en gran medida del dise�o de servidores de bajo consumo, la optimizaci�n del sistema de refrigeraci�n y el uso de redes de alto rendimiento con bajo consumo el�ctrico. En cuanto al software, los avances en sistemas de gesti�n de recursos en la nube, junto con algoritmos de asignaci�n din�mica de cargas de trabajo y virtualizaci�n, desempe�an un papel clave en la reducci�n del consumo energ�tico general.

Seg�n Beloglazov et al. (2012b), el uso de t�cnicas de consolidaci�n de cargas y escalado din�mico puede reducir significativamente el consumo de energ�a en centros de datos basados en la nube.

Dominio del Centro de Datos

Un esquema de los componentes del Dominio del Centro de Datos puede observarse en la Figura 3.

 

Figura 3: Dominio del Centro de Datos en Computaci�n en la Nube, CMS: Sistema de Gesti�n de Contenidos.

 

El servidor es la parte clave del concepto de computaci�n en la nube, ya que comprende los sistemas de almacenamiento y c�mputo. En un centro de datos, los componentes de un servidor, como el procesador, la memoria y el cableado, est�n organizados en racks (estructuras met�licas estandarizadas utilizadas para montar y asegurar equipos electr�nicos de forma eficiente). Cabe mencionar que los dispositivos de comunicaci�n y otros elementos del dominio de red, junto con el hardware de soporte, representan una fuente significativa de consumo energ�tico. Este consumo puede volverse ineficiente si no se aplican pol�ticas adecuadas de gesti�n y uso de recursos, lo que podr�a llevar a un considerable desperdicio energ�tico (Beloglazov et al., 2012b).

La eficiencia general de un servidor depende en gran medida de la eficiencia energ�tica de sus componentes. Para reducir la p�rdida de energ�a, se pueden aplicar diversas estrategias, como:

• Uso de componentes energ�ticamente eficientes: incluyendo CPUs de bajo consumo, sistemas de almacenamiento optimizados y dise�os que favorezcan la disipaci�n t�rmica, lo cual reduce la p�rdida de energ�a por calor. Adem�s, excluir o apagar componentes del servidor que no est�n en uso es una estrategia efectiva (Barroso et al., 2013).
• Limitaci�n del uso de subsistemas de hardware: responsables de la alimentaci�n y la refrigeraci�n. Muchos sistemas UPS tradicionales presentan baja eficiencia, por lo que el reemplazo por sistemas m�s modernos o bater�as de respaldo m�s eficientes puede representar una mejora significativa (Beloglazov et al., 2011).
• Uso de cach�s de tama�o adecuado: ya que una mayor cantidad de memoria cach� no siempre garantiza una menor tasa de fallos. Tecnolog�as recientes integran mecanismos de administraci�n eficiente de cach� que equilibran rendimiento y consumo energ�tico (Koomey, 2011).
• Implementaci�n de componentes adaptativos: como procesadores, m�dulos de memoria y unidades de almacenamiento que ajustan din�micamente su consumo energ�tico seg�n la carga de trabajo o cuando est�n inactivos. Esta capacidad de adaptaci�n (dynamic voltage and frequency scaling - DVFS), ha sido clave en el dise�o de sistemas verdes (green computing) (Beloglazov & Buyya, 2010).

La red representa el componente fundamental que permite la comunicaci�n entre las secciones de c�mputo, almacenamiento y el usuario final en la nube. Su papel se extiende desde la comunicaci�n interna en los centros de datos hasta la interacci�n con usuarios remotos, y su eficiencia tambi�n debe ser optimizada para evitar cuellos de botella y p�rdidas energ�ticas.

Existen diversas estrategias para reducir el consumo energ�tico en las redes de centros de datos y entornos de computaci�n en la nube. Una de las m�s efectivas consiste en reducir la carga t�rmica de los equipos de red ubicados en los centros de datos, lo cual no solo disminuye el consumo el�ctrico directo de dichos dispositivos, sino que tambi�n reduce la energ�a necesaria para su enfriamiento, ya que el sistema de climatizaci�n representa una porci�n significativa del consumo total de un centro de datos (Dayarathna et al., 2016).

Asimismo, la adopci�n de topolog�as y dispositivos de red energ�ticamente eficientes puede aportar mejoras sustanciales en la eficiencia general. Esto incluye la utilizaci�n de switches y routers con modos de operaci�n adaptativa que permiten desactivar puertos o reducir su velocidad en momentos de baja carga, sin comprometer la calidad del servicio (Bianzino et al., 2012).

Desde el punto de vista del software y la gesti�n de recursos, la optimizaci�n del tr�fico de red y las t�cnicas de asignaci�n de m�quinas virtuales pueden reducir tambi�n significativamente la congesti�n de red y, por ende, el consumo energ�tico. Estas optimizaciones consideran el dise�o l�gico de la red, los patrones de comunicaci�n entre servidores, y los algoritmos de enrutamiento din�mico (Beloglazov y Buyya, 2010b).

Finalmente, en el dominio del usuario, estrategias como el desarrollo de software m�s ligero, la compresi�n de datos y la minimizaci�n del n�mero de solicitudes redundantes a servidores tambi�n contribuyen a una menor demanda energ�tica en la red. Cuando se integran con t�cnicas de gesti�n inteligente de cargas de trabajo, estas medidas pueden permitir un uso m�s sostenible de los recursos de conectividad en entornos distribuidos.

Sistema de Gesti�n en la Nube y Aplicaciones

El Sistema de Gesti�n en la Nube (Cloud Management System, CMS) desempe�a un rol fundamental en la administraci�n eficiente de los recursos de un entorno cloud, al permitir el monitoreo, la automatizaci�n y la asignaci�n din�mica de tareas. Su impacto sobre el consumo energ�tico es significativo, ya que una gesti�n ineficiente puede generar sobredimensionamiento o infrautilizaci�n de recursos. Para mejorar la eficiencia energ�tica, el CMS puede imponer funciones que controlen no solo el hardware del servidor, sino tambi�n redes y sistemas de enfriamiento, contribuyendo as� a la reducci�n del consumo total (Beloglazov et al., 2012b).

Una estrategia clave consiste en el uso de subsistemas de virtualizaci�n y monitoreo livianos, en lugar de sistemas pesados con funciones innecesarias, lo cual minimiza el uso de CPU y memoria. Adem�s, al dise�ar el CMS de forma modular -cargando y descargando componentes seg�n su necesidad- se puede evitar el uso continuo de funcionalidades redundantes, reduciendo el consumo energ�tico durante periodos de baja carga (Calheiros et al., 2011).

Por otra parte, el "appliance" representa la capa funcional del software en la nube, y es donde se ejecutan las aplicaciones reales utilizadas por el usuario. Este incluye el entorno de ejecuci�n, la aplicaci�n espec�fica y el sistema operativo. La eficiencia energ�tica del appliance depende de m�ltiples factores, como la elecci�n de un lenguaje de programaci�n optimizado, la eliminaci�n de bibliotecas innecesarias, y la adopci�n de estrategias como el procesamiento por lotes, la reducci�n de hilos activos o la programaci�n eficiente de backups y checkpoints (Orgerie et al., 2014).

Finalmente, una ejecuci�n energ�tica eficiente de appliances en la nube requiere coordinaci�n entre el software y otros dominios -como redes, servidores y sistemas de refrigeraci�n- para que el CMS pueda tomar decisiones integrales. En este contexto, la integraci�n de compiladores ecol�gicos y herramientas de desarrollo optimizadas para el ahorro energ�tico emerge como una l�nea de investigaci�n y desarrollo crucial para mejorar la sostenibilidad de la infraestructura en la nube.

Enfoques de Eficiencia Energ�tica en la Computaci�n en la Nube

La computaci�n en la nube verde o Green Cloud Computing se centra en el dise�o y uso de servicios de computaci�n que reduzcan el impacto ambiental negativo. Este enfoque considera tanto el uso eficiente de los recursos tecnol�gicos como la incorporaci�n de principios de sostenibilidad ambiental. Entre las estrategias clave se incluyen la utilizaci�n de energ�a renovable, el reciclaje del calor residual, el empleo de hardware con larga vida �til, la reducci�n del uso de materiales t�xicos y la mejora de la eficiencia energ�tica general del centro de datos (Buyya et al., 2010).

Desde la perspectiva t�cnica, uno de los m�todos m�s aplicados es el Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS), una t�cnica que reduce el consumo de energ�a ajustando de forma din�mica el voltaje y la frecuencia de operaci�n de los procesadores seg�n la carga de trabajo. Esta estrategia es eficaz en reducir el consumo de energ�a din�mica, especialmente en servidores con alta fluctuaci�n de tareas (Beloglazov & Buyya, 2010b).

Adem�s, la consolidaci�n de m�quinas virtuales (VM) permite agrupar m�ltiples cargas de trabajo en un menor n�mero de servidores f�sicos, incrementando as� la utilizaci�n de recursos y permitiendo apagar servidores inactivos. Por otro lado, la migraci�n de m�quinas virtuales posibilita transferir VMs en ejecuci�n desde servidores sobrecargados o ineficientes a otros m�s eficientes, lo que contribuye a la optimizaci�n energ�tica del centro de datos. Ambas t�cnicas son fundamentales en los entornos de virtualizaci�n orientados a la eficiencia energ�tica (Xu et al., 2010).

En conjunto, estas estrategias forman parte de un modelo integral de computaci�n en la nube �verde�, que busca no solo reducir los costos operativos de los proveedores, sino tambi�n avanzar hacia infraestructuras digitales sostenibles y con menor huella de carbono.

El desarrollo de software, las pruebas, la implementaci�n y las operaciones tambi�n son factores que afectan la eficiencia energ�tica (Figura 4). Tanto el hardware como el software en su ciclo de vida desempe�an un papel importante en la eficiencia energ�tica. En la secci�n de software, la energ�a no solo es consumida por el ciclo de la CPU, sino que tambi�n tiene un papel en la secci�n de almacenamiento y en la secci�n de transferencia de datos.

Figura 4: Sistemas de servicios en la nube

 

Para estimar el consumo de energ�a de las declaraciones y estructuras de los programas, debemos considerar ciertos aspectos que incluyen:

-          Las operaciones complejas y las estructuras de datos consumen m�s energ�a que las simples.

-          Las tareas que aumentan la utilizaci�n de la CPU y reducen el tiempo inactivo de la CPU disminuyen el consumo de energ�a.

-          Las tareas que prefieren utilizar almacenamiento de alto rendimiento tienen un menor consumo de energ�a.

Actualmente, los proveedores de centros de datos est�n adoptando arquitecturas dise�adas para minimizar la huella de carbono, priorizando el uso de recursos energ�ticos renovables y tecnolog�as que reduzcan al m�ximo la emisi�n de gases de efecto invernadero. Este enfoque responde a la creciente demanda global por soluciones tecnol�gicas sostenibles y responsables con el medio ambiente (Shehabi et al., 2016).

Uso de energ�a

La denominada computaci�n verde en la nube propone un enfoque integral basado en tres principios fundamentales:

• Verde en el dise�o, que implica la optimizaci�n del dise�o de servidores, infraestructura digital y aplicaciones para minimizar el uso de energ�a desde el inicio.
• Verde en la producci�n, que promueve el reciclaje de equipos electr�nicos, la reutilizaci�n de materiales, y el desarrollo de software eficiente.
• Verde en el uso, que considera pr�cticas sostenibles en la operaci�n de los centros de datos, desde la distribuci�n de cargas hasta el control t�rmico y la eficiencia en los recursos (Buyya et al., 2010).

En definitiva, optimizar el desarrollo del software no solo mejora el rendimiento, sino que tambi�n contribuye significativamente a la sostenibilidad ambiental en los entornos de computaci�n distribuida.

El primer factor es el usuario, espec�ficamente c�mo se dise�an e implementan las aplicaciones de software. En la arquitectura de la nube, se pueden ejecutar aplicaciones de un usuario individual o las aplicaciones de un proveedor de servicios en la nube. Ambos utilizan SaaS y, en ambos casos, el consumo de energ�a depende de la eficiencia de la aplicaci�n. Las ineficiencias en la aplicaci�n, como algoritmos sub�ptimos o el uso inadecuado de recursos compartidos, conducen a un aumento en el uso de la CPU, lo que a su vez genera un alto consumo de energ�a (Li et al., 2014).

Otra �rea que contribuye significativamente al consumo total de energ�a son los dispositivos de red. Antes de que los datos sean procesados en el centro de datos, deben viajar a trav�s de numerosos dispositivos (Figura 5), como conmutadores Ethernet, puertas de enlace de banda ancha y enrutadores. La eficiencia energ�tica de estos dispositivos depende principalmente de la topolog�a de la red, el sistema y el dise�o del protocolo implementado (Bianzino et al., 2012).

 

Figura 5: Elementos de consumo de energ�a en un modelo simple de computaci�n en la nube

Cabe mencionar tambi�n que debido a la gran cantidad de equipos que albergan, los centros de datos consumen importantes cantidades de energ�a y son responsables de emisiones de carbono. En la infraestructura de la nube, no solo los servidores y sistemas de almacenamiento consumen energ�a, sino que tambi�n los dispositivos de refrigeraci�n requieren un consumo energ�tico equivalente al de los sistemas de tecnolog�a de la informaci�n (Beloglazov et al., 2012).

Hacia la eficiencia energ�tica

Aplicaciones y Software

Es muy importante centrarse en la eficiencia energ�tica a nivel de aplicaci�n. Para lograr eficiencia en este nivel, SaaS debe prestar atenci�n a la infraestructura para desplegar y ejecutar eficientemente. Adem�s, se deben utilizar diversas t�cnicas de eficiencia energ�tica para reducir el consumo a nivel de compilador y c�digo, incluyendo optimizaci�n del c�digo y selecci�n de algoritmos eficientes (Nathuji y Schwan, 2007; Kusic et al., 2009).

Virtualizaci�n y Aprovisionamiento

La consolidaci�n de m�quinas virtuales, la programaci�n, la proyecci�n de demanda, la migraci�n, la asignaci�n consciente de la temperatura y el equilibrio de carga son diversas t�cnicas para minimizar el consumo de energ�a en centros de datos. La reconfiguraci�n autom�tica del sistema de gesti�n de carga t�rmica tambi�n se centra en el ahorro de energ�a, mediante el monitoreo continuo y ajustes din�micos de recursos (Beloglazov y Buyya, 2012; Verma et al., 2008).

Medici�n de Energ�a

Para mejorar el rendimiento energ�tico, es fundamental medir o monitorear el consumo energ�tico. La energ�a consumida en la gesti�n, procesamiento, almacenamiento y enrutamiento de datos dentro del centro de datos y el servidor se mide utilizando m�tricas espec�ficas, como PUE (Power Usage Effectiveness) y DCiE (Data Center infrastructure Efficiency), que permiten comparar la eficiencia y establecer objetivos claros de optimizaci�n (Greenberg et al., 2009; Berl et al., 2010).

 

Conclusiones

La computaci�n en la nube se consolida como una herramienta clave en la transformaci�n digital, al ofrecer servicios flexibles, escalables y eficientes que optimizan el uso de recursos tecnol�gicos. No obstante, su despliegue masivo implica importantes desaf�os relacionados con el consumo energ�tico, especialmente en lo que respecta a la operaci�n continua de centros de datos, la gesti�n de infraestructura distribuida y la demanda creciente de procesamiento de datos. En este contexto, es imperativo replantear su desarrollo desde una perspectiva de sostenibilidad.

Uno de los aportes m�s relevantes del modelo de computaci�n en la nube es su potencial para mejorar la eficiencia energ�tica mediante t�cnicas avanzadas de virtualizaci�n, gesti�n din�mica de cargas y monitoreo inteligente de recursos. Estos mecanismos permiten una utilizaci�n m�s racional de los componentes de hardware y software, reduciendo significativamente los niveles de inactividad, el desperdicio energ�tico y la emisi�n de calor. La correcta implementaci�n de estas estrategias constituye un factor decisivo para lograr infraestructuras tecnol�gicas m�s sostenibles.

La sostenibilidad ambiental en entornos de computaci�n distribuida no solo depende del dise�o f�sico de los centros de datos, sino tambi�n de decisiones relacionadas con el desarrollo de software, el comportamiento de los usuarios y la eficiencia de los sistemas de gesti�n en la nube. Factores como la elecci�n de algoritmos, la programaci�n de tareas, la compresi�n de datos y el uso de redes eficientes tienen un impacto directo en el consumo energ�tico total. Por ello, resulta fundamental integrar pr�cticas sostenibles en cada etapa del ciclo de vida tecnol�gico.

Finalmente, el art�culo pone de relieve la urgencia de contextualizar la transici�n hacia una computaci�n en la nube verde en regiones como Am�rica Latina, donde las brechas en infraestructura y pol�ticas energ�ticas requieren soluciones adaptadas. Pa�ses como Ecuador enfrentan el reto de modernizar sus sistemas tecnol�gicos sin comprometer los objetivos ambientales. En ese sentido, la computaci�n en la nube, si se implementa con enfoque ecol�gico, puede ser una aliada estrat�gica para avanzar hacia un desarrollo m�s responsable y resiliente.

 

Referencias

1.      Armbrust, M., Fox, A., Griffith, R., Joseph, A., Katz, R., Konwinski, A., Lee, A., Patterson, D., Rabkin, A., Stoica, I, & Zaharia, M. (2010). A view of cloud computing. Communications of the ACM, 53(4), 50-58.

2.      Baliga, J., Ayre, R. W., Hinton, K., & Tucker, R. S. (2011). Green cloud computing: Balancing energy in processing, storage, and transport. Proceedings of the IEEE, 99(1), 149-167.

3.      Barroso, L., & H�lzle, U. (2009). The Datacenter as a Computer: An Introduction to the Design of Warehouse-Scale Machines. Morgan & Claypool Publishers.

4.      Barroso, L. A., Clidaras, J., & H�lzle, U. (2013). The Datacenter as a Computer: An Introduction to the Design of Warehouse-Scale Machines (2nd ed.). Morgan & Claypool Publishers.

5.      Beloglazov, A., & Buyya, R. (2010). Energy Efficient Resource Management in Virtualized Cloud Data Centers. Proceedings of the 10th IEEE/ACM International Conference on Cluster, Cloud and Grid Computing, 826�831.

6.      Beloglazov, A., & Buyya, R. (2010b). Energy efficient allocation of virtual machines in cloud data centers. In 10th IEEE/ACM International Conference on Cluster, Cloud and Grid Computing (pp. 577�578).

7.      Beloglazov, A., & Buyya, R. (2012). Optimal online deterministic algorithms and adaptive heuristics for energy and performance efficient dynamic consolidation of virtual machines in cloud data centers. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 24(13), 1397-1420.

8.      Beloglazov, A., Abawajy, J., & Buyya, R. (2011). Energy-aware resource allocation heuristics for efficient management of data centers for Cloud computing. Future Generation Computer Systems, 28(5), 755�768.

9.      Beloglazov, A., Buyya, R., Lee, Y. C., & Zomaya, A. (2012). A taxonomy and survey of energy-efficient data centers and cloud computing systems. Advances in Computers, 82, 47-111.

10.  Beloglazov, A., Abawajy, J., & Buyya, R. (2012b). Energy-aware resource allocation heuristics for efficient management of data centers for Cloud computing. Future Generation Computer Systems, 28(5), 755�768.

11.  Berl, A., Gelenbe, E., Di Girolamo, M., Giuliani, G., de Meer, H., Dang, M. Q., & Pentikousis, K. (2010). Energy-efficient cloud computing. The Computer Journal, 53(7), 1045-1051.

12.  Bianzino, A. P., Chaudet, C., Rossi, D., & Rougier, J. L. (2012). A Survey of Green Networking Research. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 14(1), 3�20.

13.  Buyya, R., Yeo, C. S., Venugopal, S., Broberg, J., & Brandic, I. (2009). Cloud computing and emerging IT platforms: Vision, hype, and reality for delivering computing as the 5th utility. Future Generation Computer Systems, 25(6), 599-616.

14.  Buyya, R., Beloglazov, A., & Abawajy, J. (2010). Energy-efficient management of data center resources for cloud computing: A vision, architectural elements, and open challenges. In Proceedings of the 2010 International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA'10).

15.  Buyya, R., Broberg, J., & Goscinski, A. (2011). Cloud computing: Principles and paradigms. Wiley.

16.  Dayarathna, M., Wen, Y., & Fan, R. (2016). Data Center Energy Consumption Modeling: A Survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 18(1), 732�794.

17.  Calheiros, R. N., Ranjan, R., Beloglazov, A., De Rose, C. A., & Buyya, R. (2011). CloudSim: A toolkit for modeling and simulation of cloud computing environments and evaluation of resource provisioning algorithms. Software: Practice and Experience, 41(1), 23�50.

18.  Elfizon, E., Nu�ez Alvarez, J. R., Chammam, A., Al-Kharsan, I. H., Jweeg, M. J., Y�nez-Moretta, P., Alayi, R., Khan, I., Byun, Y., & Madsen, D. �. (2023). Design-based system performance assessment of a combined power and freshwater cogeneration system. Frontiers in Energy Research, 11, 1265309.

19.  Foster, I., Zhao, Y., Raicu, I., & Lu, S. (2008). Cloud computing and grid computing 360-degree compared. In Proceedings of the Grid Computing Environments Workshop (GCE '08) (pp. 1�10). IEEE.

20.  Greenberg, S., Hamilton, J. R., Maltz, D. A., & Patel, P. (2009). The cost of a cloud: Research problems in data center networks. ACM SIGCOMM Computer Communication Review, 39(1), 68-73.

21.  Koomey, J. G. (2011). Growth in data center electricity use 2005 to 2010. Oakland, CA: Analytics Press.

22.  Kusic, D., Kephart, J. O., Hanson, J. E., Kandasamy, N., & Jiang, G. (2009). Power and performance management of virtualized computing environments via lookahead control. Cluster Computing, 12(1), 1-15.

23.  Laverde, C., Venkatesan, S., Torres, A. Y., Y�nez-Moretta, P., & Vargas, J. C. J. (2023). Exploration on cloud computing techniques and its energy concern. Mathematical Statistician and Engineering Applications, 72(1), 749-758.

24.  Li, K., Xu, G., Zhao, G., Dong, Y., & Wang, D. (2014). Cloud task scheduling based on load balancing ant colony optimization. International Journal of Grid and Distributed Computing, 7(2), 1-10.

25.  Marinescu, D. C. (2013). Cloud computing: Theory and practice. Morgan Kaufmann.

26.  Marston, S., Li, Z., Bandyopadhyay, S., Zhang, J., & Ghalsasi, A. (2011). Cloud computing-The business perspective. Decision Support Systems, 51(1), 176-189.

27.  Mell, P., & Grance, T. (2011). The NIST definition of cloud computing. National Institute of Standards and Technology. Gaithersburg.

28.  Nathuji, R., & Schwan, K. (2007). VirtualPower: Coordinated power management in virtualized enterprise systems. ACM SIGOPS Operating Systems Review, 41(6), 265-278.

29.  Orgerie, A. C., Lef�vre, L., & Gelas, J. P. (2014). Demystifying energy consumption in grids and clouds. In Green Computing: Tools and Techniques for Saving Energy, Money, and Resources (pp. 97�121). CRC Press.

30.  Rimal, B. P., Choi, E., & Lumb, I. (2009). A taxonomy and survey of cloud computing systems. 5th International Joint Conference on INC, IMS and IDC, 44-51.

31.  Shehabi, A., Smith, S. J., Masanet, E., & Koomey, J. (2016). Data center growth in the United States: decoupling the demand for computing from electricity use. Environmental Research Letters, 11(11), 114007.

32.  Silberschatz, A., Galvin, P. B., & Gagne, G. (2018). Operating system concepts (10th ed.). Wiley.

33.  Smith, J. E., & Nair, R. (2005). Virtual machines: Versatile platforms for systems and processes. Morgan Kaufmann.

34.  Verma, A., Ahuja, P., & Neogi, A. (2008). pMapper: Power and migration cost aware application placement in virtualized systems. IEEE International Conference on Distributed Computing Systems, 62-71.

35.  Xu, J., Zhao, M., Fortes, J., Carpenter, R., & Yousif, M. (2010). Autonomic resource management in virtualized data centers using fuzzy logic-based approaches. Cluster Computing, 11(3), 213�227.

36.  Y�nez-Moretta, P., & Rea-Vaca, F. (2022). Sistemas Integrados de Gesti�n en un contexto de responsabilidad social. Polo del Conocimiento, 7(1), 311-326.

37.  Zhang, Q., Cheng, L., & Boutaba, R. (2010). Cloud computing: state-of-the-art and research challenges. Journal of Internet Services and Applications, 1, 7-18.

 

 

 

 

 

� 2025 por los autores. Este art�culo es de acceso abierto y distribuido seg�n los t�rminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribuci�n-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)

(https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).