Yandex Cloud ha anunciado una nueva zona de disponibilidad sustentada en un centro de datos de última generación que pone el listón alto en dos frentes clave: baja latencia y eficiencia energética. Según la compañía, la latencia entre la nueva zona y su zona vecina es inferior a 1 milisegundo, con una capacidad agregada de enlace de hasta 25,6 Tb/s entre ambas. Al mismo tiempo, el PUE medio del centro de datos alcanza 1,1, una cifra que la empresa sitúa un 27 % por debajo de los promedios mundiales, gracias a un diseño de refrigeración por aire exterior (free-cooling) operando tanto en invierno como en verano.
El anuncio lo firma Iván Puzyrévskiy, director técnico (CTO) de Yandex Cloud, y llega con un dato de demanda en ascenso: en el primer semestre de 2025 el consumo de vCPU en la plataforma creció un 29,6 % interanual. Con ese telón de fondo, la empresa no solo amplía capacidad, sino que también asegura haber lanzado las primeras herramientas en Rusia para realizar “simulacros de resiliencia” sobre la infraestructura cloud —un paso que convierte la continuidad de negocio en un proceso entrenable, medible y repetible.
Latencias por debajo del milisegundo: qué cambia en la práctica
Una latencia inferior a 1 ms entre zonas de disponibilidad (AZ) no es un detalle cosmético: abre la puerta a topologías activas-activas donde replicación, consenso y failover pueden operar con impacto mínimo sobre la experiencia de usuario. En sectores como banca y pagos, esta proximidad temporal permite:
- Confirmaciones de transacción sin penalizaciones perceptibles en la capa de aplicación.
- Replicación síncrona de bases de datos y colas de mensajería con compromisos de RPO≈0 dentro del dominio multi-AZ.
- Baja variabilidad (jitter), imprescindible en sistemas de reserva de billetes, convenios de clearing y trading minorista, donde el tiempo de ida y vuelta condiciona la lógica de negocio.
En retail, donde el carrito, el TPV y la verificación de inventario conviven con picos de tráfico (rebajas, campañas, lanzamientos), la latencia sub-ms entre AZ ayuda a que balanceadores L7 y caches distribuidas (por ejemplo, Redis, Memcached o capas propietarias) sincronicen sin obligar a concesiones drásticas de consistencia.
La capacidad de hasta 25,6 Tb/s entre zonas es otro cambio cuantitativo con efectos cualitativos. En entornos donde microservicios, lagos de datos y pipelines de IA dialogan de forma continua, ese techo de throughput reduce cuellos de botella en:
- Replicación de objetos y instantáneas (snapshots) de grandes volúmenes.
- Rehidratación de datos fríos a calientes en analítica y ML Ops.
- Sincronización de colas y buses de eventos a gran escala (por ejemplo, para inventario en tiempo real o telemetría).
Red independiente por AZ: la base de la resiliencia real
Yandex Cloud subraya que los canales de comunicación con otras zonas de disponibilidad son independientes entre sí. Esto importa por dos razones:
- Aislamiento de fallos: si una ruta sufre degradación o corte, el problema no se “arrastra” al resto de la malla.
- Mantenimiento sin impacto: es posible rotar enlaces o actualizar equipos sin detener la replicación ni degradar SLAs, algo crucial para servicios 24/7.
Bajo este diseño, los clientes pueden desplegar patrones de alta disponibilidad maduros —desde N+1 y N+N hasta quórums con consenso distribuido— que no dependen de una única “arteria” inter-AZ. Para equipos de plataformas y SRE, esto simplifica runbooks, acota blast radius y mejora el MTTR.
Simulacros de resiliencia: de la teoría a la práctica
Otro elemento diferencial del anuncio es el lanzamiento de herramientas para realizar ejercicios de resiliencia directamente sobre la infraestructura cloud. La compañía reivindica ser la primera en Rusia en ofrecer esta capacidad. En términos operativos, esto significa:
- Validar que los playbooks de contingencia funcionan en producción controlada, no solo en laboratorio.
- Medir tiempos reales de conmutación (RTO), evaluar pérdida de datos (RPO) y comprobar la observabilidad durante la crisis simulada.
- Entrenar a equipos de operaciones y negocio en procedimientos que, idealmente, nunca habrá que ejecutar por un incidente real.
Para bancos, aseguradoras o “fintechs” reguladas, disponer de pruebas objetivas de resiliencia —con evidencias y métricas— simplifica auditorías y cumplimientos.
Eficiencia energética PUE 1,1: menos energía fuera del rack
El PUE (Power Usage Effectiveness) 1,1 es una cifra ambiciosa que indica que, por cada 1,10 kWh que entra al centro de datos, 1 kWh llega a la TI (servidores, almacenamiento, red) y 0,10 kWh se consume en refrigeración, distribución eléctrica y demás “overheads”. Con un 27 % por debajo de los promedios globales —que suelen situarse claramente por encima—, la mejora implica:
- Menos coste operativo por kWh útil entregado al rack.
- Menor huella de carbono para el mismo servicio de cómputo, almacenamiento o red.
- Mayor densidad viable por rack dentro de límites térmicos más holgados.
La pieza clave es la tecnología de free-cooling: el sistema aprovecha aire exterior como fluido de intercambio tanto en invierno como en verano. Este enfoque se beneficia de climas con amplias ventanas de temperatura y humedad adecuadas para el intercambio eficiente, y de arquitecturas de sala (hot/cold aisle bien sellados, gestión del aire, filtros) optimizadas para estacionalidad. La refrigeración mecánica queda como apoyo para periodos puntuales o picos térmicos.
Para los clientes, el PUE 1,1 no es solo una medalla: repercute en previsibilidad de costes, cumplimiento ESG y estrategias de sostenibilidad que, cada vez más, forman parte de contratos y RFPs.
Demanda en ascenso: +29,6 % en vCPU
El crecimiento del 29,6 % en vCPU consumidas en el 1.º semestre de 2025 respecto al mismo periodo anterior es una señal de elasticidad y adopción. Cuando las cargas —desde microservicios y bases de datos hasta analítica y IA— aumentan en volumen y complejidad, el cuello de botella suele trasladarse a:
- Red inter-AZ (replicación, colas, backpressure).
- Almacenamiento (IOPS y throughput consistentes).
- Planificación de cómputo (afinidad, anti-afinidad, autoscaling, “noisy neighbors”).
La combinación de <1 ms, 25,6 Tb/s y PUE 1,1 responde justo a esos frentes: más tráfico entre zonas sin degradar tiempos; más cómputo con menor coste no-TI; y mejor suelo físico para densidades crecientes —incluida la IA, con su carga térmica creciente por rack.
Por qué importa a bancos, “retailers” y empresas con procesos 24/7
Banca y pagos requieren consistencia y disponibilidad. Un RPO cercano a cero entre zonas —gracias a latencias sub-ms— reduce la ventana de riesgo de pérdida de datos. Retail y viajes viven al ritmo de picos y campañas; la ancho de banda inter-AZ facilita escalado horizontal y “spillovers” controlados. Industria y telecom necesitan suministro estable para SCADA, OSS/BSS y catálogos de servicios.
En todos los casos, los simulacros de resiliencia marcan la diferencia entre “tener un plan” y “saber que funciona”.
¿Qué significa para los equipos de tecnología?
Para arquitectos y SRE, el anuncio habilita decisiones más agresivas —y justificables— en:
- Diseños multi-AZ sinceramente activos-activos, minimizando lecturas “stale”.
- Topologías de datos con replicación síncrona donde antes solo cabía la asíncrona por latencia.
- Procesamiento en streaming con garantías de orden y exactly-once menos frágiles.
- Ventanas de mantenimiento realmente “zero-downtime”, apoyadas en rutas independientes.
Para FinOps y sostenibilidad, un PUE 1,1 ayuda a proyectar costes a medio plazo y a vincular consumo de nube con objetivos ESG medibles.
Límites y buenas prácticas: no todo es la red
La latencia y el throughput inter-AZ no sustituyen a buenas prácticas de aplicación. Para aprovechar <1 ms hay que:
- Eliminar “chats” innecesarios entre servicios (co-locar cuando conviene, agrupar llamadas).
- Optimizar conexiones (pooling, TLS reutilizable, keep-alive bien calibrado).
- Diseñar con idempotencia y reintentos conscientes del jitter residual.
- Medir de extremo a extremo: p99/p99,9 y colas internas importan más que la media.
Y en datos, la replicación síncrona se adopta caso a caso: no toda tabla o tópico necesita confirmación a dos AZ; mezclar síncrona en el “write path” crítico con asíncrona para derivados evita overheads innecesarios.
Lectura estratégica: crecer sin romper el grid (ni la operativa)
El salto de Yandex Cloud se produce en un momento en que la demanda cloud —impulsada por IA y digitalización— tensa tanto redes como energía. Un PUE 1,1 alivia el lado eléctrico; la red independiente entre zonas reduce el riesgo sistémico. Queda, como siempre, la ejecución: habilitar densidad por rack sin sacrificar fiabilidad, y automatizar la operación para que la complejidad sea gestionable.
Si los simulacros de resiliencia arraigan en la cultura de clientes y partners, el ecosistema saldrá más robusto: menos incidentes catastróficos, recuperaciones más predecibles y SLAs que reflejen lo que sí se puede prometer.
Preguntas frecuentes
¿Qué aporta una latencia inferior a 1 ms entre zonas de disponibilidad?
Permite replicación y consenso con coste temporal mínimo, habilitando patrones activos-activos y RPO≈0 dentro del dominio multi-AZ. Es clave para pagos, reservas y bases de datos transaccionales con alta exigencia.
¿Para qué sirve una capacidad inter-AZ de hasta 25,6 Tb/s?
Sostiene replicaciones masivas, rehidratación de datos en analítica/IA y tráfico de microservicios sin crear cuellos. En picos estacionales (retail, viajes), evita que la sincronización sea el limitante del escalado.
¿Qué significa un PUE 1,1 en términos de costes y sostenibilidad?
Implica que solo un 9 % de la energía no llega a TI. Se traduce en menor OPEX, menor huella de carbono y mayor densidad viable por rack, ayudando a objetivos ESG y de FinOps.
¿Qué valor tienen los “simulacros de resiliencia” para un banco o un retailer?
Permiten probar con datos que los planes de continuidad funcionan: miden RTO/RPO, validan observabilidad y entrenan a los equipos. Esto simplifica auditorías, eleva la confianza y reduce el riesgo operativo real.
Fuente
Anuncio oficial de Yandex Cloud sobre la nueva zona de disponibilidad y su centro de datos (autor: Iván Puzyrévskiy, CTO; 24 de septiembre de 2025).
