En este artículo, aplicamos un proceso de decisión de Markov para encontrar la política dinámica asíncrona óptima de un centro de datos energéticamente eficiente con dos grupos de servidores. Los servidores en el Grupo 1 siempre trabajan, mientras que los servidores en el Grupo 2 pueden trabajar o dormir, y se produce un proceso de configuración rápida cuando los estados del servidor cambian de dormir a trabajar. Los servidores en el Grupo 1 son más rápidos y baratos que los del Grupo 2, por lo que el Grupo 1 tiene una mayor prioridad de servicio. Poner a cada servidor en el Grupo 2 a dormir puede reducir los costos del sistema y el consumo de energía, pero debe soportar costos de configuración y costos de transferencia. Para tal centro de datos, se diseña una política dinámica asíncrona como dos subpolíticas: la política de configuración y la política de sueño, ambas determinan la regla de cambio entre los estados de trabajo y sueño para cada servidor en el Grupo 2. Para encontrar la política dinámica asíncrona óptima, aplicamos la optimización basada en la sensibilidad para establecer un proceso de Markov basado en políticas de estructura de bloques y utilizamos una ecuación de Poisson basada en políticas de estructura de bloques para calcular la solución única del potencial de rendimiento mediante la factorización RG. Con base en esto, podemos caracterizar la monotonía y la optimalidad del beneficio promedio a largo plazo del centro de datos con respecto a la política dinámica asíncrona bajo diferentes precios de servicio. Además, demostramos que un control bang-bang es siempre óptimo para este problema de optimización. Esperamos que la metodología y los resultados desarrollados en este artículo puedan arrojar luz sobre el estudio de centros de datos energéticamente eficientes más generales.