Jako data center określa się profesjonalne serwerownie umożliwiające bezpieczne przechowywanie danych cyfrowych. Są one prowadzone przez zaawansowane technologicznie podmioty, które świadczą usługi m.in. wynajmu przestrzeni serwerowych dla firm oraz właścicieli stron internetowych. Prowadzenie tego rodzaju działalności wiąże się z wyzwaniami ciągłego unowocześniania usług i podążania za trendami, również w celu zapewnienia bezpieczeństwa danych. Poważnym sprawdzianem skuteczności w działaniu jest pojawienie się sztucznej inteligencji, a także machine learning (ML). Charakteryzujemy największe wyzwania data center w erze AI.
Jak centra danych dostosowują się do nowych wymagań?
Sztuczna inteligencja, a także uczenie maszynowe są wykorzystywane już na co dzień zarówno przez przedsiębiorców, jak i użytkowników prywatnych. Możliwe jest także zastosowanie machine learning w data center. W związku z tym konieczne jest dostosowanie pod tym względem rozwiązań, które mają zapewniać poprawne działanie stron internetowych i internetowych biznesów. Eksperci wskazują na kilka najważniejszych filarów, na których powinny skupić się podmioty odpowiedzialne za działalność data center. Należą do nich:
- Rozwój sprzętowy, który umożliwi skuteczne przetwarzanie dużych ilości danych podczas trenowania modeli AI
- Zwiększenie gęstości szaf – konieczne jest zwiększenie gęstości mocy szaf rack, ponieważ coraz większa moc obliczeniowa jest skoncentrowania w mniejszej pod względem fizycznym przestrzeni
- Modułowość – zastosowanie rozwiązań modułowych ma na celu zwiększenie elastyczności infrastruktury data center, którą w razie potrzeby można byłoby łatwo przeskalować
Nowoczesne chłodzenie i zasilanie – fundamenty infrastruktury AI
Serwery muszą funkcjonować w środowisku sprzyjającym ich pracy pod względem fizycznym. Dotyczy to np. wilgotności oraz temperatury. Większa moc obliczeniowa za sprawą sztucznej inteligencji, a także możliwość intensywniejszej, wydajniejszej pracy powoduje, że wyzwaniem może być także zapewnienie właściwego chłodzenia w serwerowni. Optymalizacja centrów danych pod AI i ML musi zatem obejmować także unowocześnienie chłodzenia i zasilania maszyn.
Chłodzenie w tradycyjny sposób czyli powietrzem, nie jest już wystarczające. Coraz szerzej rozwijaną technologią, doskonale sprawdzającą się w szafach o dużej gęstości jest chłodzenie cieczą. Stosowana jest zarówno woda, jak też np. roztwory glikolu i płyny dielektryczne. Skuteczność tych technologii chłodzenia może być, w zależności od konkretnego rozwiązania i środowiska, nawet kilka tysięcy razy wyższa niż w przypadku chłodzenia powietrzem.
Rosną również wyzwania w zakresie zasilania. Podstawą jest korzystanie z zasilaczy bezprzerwowych i magazynów energii. Infrastruktura musi być w stanie wytrzymać nawet kilkukrotnie wyższe zapotrzebowania na energię niż dotychczas. Może się to wiązać nawet z jej całkowitym przeprojektowaniem.
Bezpieczeństwo, skalowalność i automatyzacja – nowe priorytety dla data center
Nowoczesne technologie w data center dla AI powodują, że cała gałąź usług data center musi zmienić priorytety w swojej codziennej działalności. Stosowane technologie oraz charakter obsługi muszą gwarantować wysoką skalowalność. Dostęp do danych musi być szybki oraz ciągły. Same centra danych również muszą podążać za nowoczesną technologią i adaptować rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji do swojej infrastruktury. Narzędzia AI doskonale sprawdzą się np. do monitorowania stanu urządzeń, optymalizacji ich działania, czy dostosowywaniu chłodzenia w czasie rzeczywistym, w zależności od potrzeb. Dzięki temu dane przechowywane w data center są nie tylko łatwiej dostępne dla zainteresowanych, ale też bezpieczniejsze i odporniejsze na cyberzagrożenia.