Rozwijamy technologie zapewniające większą elastyczność i efektywność energetyczną centrów danych

Z Małgorzatą Kasperską, wiceprezeską Schneider Electric na Polskę, Czechy, Słowację i Ukrainę odpowiedzialną za pion Secure Power rozmawiamy o: wyzwaniach stojących przed operatorami centrów danych, również wobec rosnącej skali wykorzystania AI; potrzebach modernizacji takich ośrodków; fundamentach działań mających na celu unowocześnienie infrastruktury data center; a także możliwościach użycia AI do optymalizacji procesów projektowania i utrzymania centrów danych, w tym pod kątem potrzeb związanych z ESG.

Jakie wyzwania stoją obecnie przed operatorami i właścicielami centrów danych? Jakie znaczenie ma zrównoważony rozwój i efektywność energetyczna centrów danych?

Punkt wspólny dla wszystkich tych wyzwań można określić jednym słowem: moc. Dzisiejsi twórcy technologii mają za zadanie projektować i rozwijać centra danych, które będą w stanie zapewnić moc obliczeniową dla rozwiązań bazujących na sztucznej inteligencji, wspierać tę technologię, rozwijać ją i w pełni optymalizować. Przewiduje się, że do 2028 roku obciążenia związane ze sztuczną inteligencją będą rosły w tempie sięgającym średnio od 26% do nawet 36% rocznie.

To zaś doprowadzi do zwiększonego zapotrzebowania na moc, rozumianą jako energię elektryczną, w już istniejących i nowych centrach danych. Aby zobrazować skalę tego zapotrzebowania, mówi się, że już w 2027 roku algorytmy AI w centrach danych na całym świecie będą zużywać tyle energii, co kraj wielkości Holandii. Tymczasem dziś nie tylko branża data center, lecz także przemysł, czy szerzej – światowa gospodarka – borykają się z niedoborami energii.

Ponadto rozwój centrów danych powoduje większe zużycie wody, wykorzystywanej do ich chłodzenia. Jest to ważne, ponieważ niedobory wody to kolejne, globalne wyzwanie. To wszystko obrazuje krytyczną potrzebę wydajnej i zrównoważonej infrastruktury centrów danych. Bez jej pełnej optymalizacji wkrótce możemy stanąć w obliczu deficytu mocy, jakiego nigdy wcześniej nie widzieliśmy.

W jaki sposób wyzwania te wpływają na potrzebę modernizacji centrów danych? Jak się do niej zabrać?

Mówiąc wprost, zwiększają potrzebę modernizacji. Obecnie nie możemy się przecież obyć bez centrów danych. Cyfryzacja stała się istotnym motorem wzrostu gospodarczego w całej Europie, a ten wzrost jest gwarantem nie tylko poprawy jakości życia mieszkańców kontynentu, lecz także utrzymania go na już osiągniętym poziomie w myśl zasady, że każdy, kto stoi, ten się cofa. Stąd wraz z dalszym rozwojem gospodarczym zapotrzebowanie na moc obliczeniową i centra danych będzie tylko rosnąć.

Korelacja pomiędzy wzrostem gospodarczym a zmianami klimatu jest bezdyskusyjna. Jednak dalsze, negatywne oddziaływanie na ekosystem naszej planety jest równoznaczne z jeszcze szybszym piłowaniem gałęzi, na której wszyscy siedzimy. Centra danych muszą więc dostosować się do zmieniających się potrzeb energetycznych aplikacji opartych na sztucznej inteligencji, optymalizując jednocześnie zużycie energii i wody oraz eliminując emisje CO₂.

Tymczasem, różne metodologie stosowane w procesie pomiaru oddziaływania centrów danych na środowisko znacznie utrudniają miarodajne oszacowanie, jaka część istniejących data center musi pilnie przejść proces transformacji, aby spełnić globalne zobowiązania klimatyczne. Właśnie dlatego Schneider Electric opublikował aktualizację Białej Księgi „Guide to Environmental Sustainability Metrics for Data Centers”. Proponujemy w niej oparcie się na 28 kluczowych wskaźnikach podzielonych na 5 kategorii, których przyjęcie i zastosowanie przez całą branżę pozwoli jednoznacznie wskazać, na jakim etapie drogi w realizacji celów zrównoważonego rozwoju znajduje się ona zarówno globalnie, jak i w przypadku poszczególnych krajów oraz jednostkowych lokalizacji.

Jakie są główne kierunki tej modernizacji, tj. jakie rozwiązania zmieniają obecnie infrastrukturę centrów danych, umożliwiając optymalizację ich funkcjonowania? Jakie narzędzia mogą ułatwić planowanie modernizacji data center?

Dziś to bardzo dużo rozwiązań, poczynając od systemów chłodzenia cieczą, które działają wydajniej w stosunku do chłodzenia powietrzem, poprzez mikrosieci energetyczne itd. Myślę jednak, że warto skupić się tu na kluczowym rozwiązaniu, a mianowicie oprogramowaniu DCIM 3.0 i EcoStruxure IT, które jest niezbędne do optymalizacji centrów danych, coraz lepszego zarządzania nimi i zapewnienia nieprzerwanego działania infrastruktury IT.

Nie da się zoptymalizować czegoś, co nie zostało policzone, opomiarowane, a bez odpowiedniego wsparcia trudno efektywnie zarządzać tym, co rozproszone. Środowiska IT są zaś mocno rozproszone, często hybrydowe. W odpowiedzi na to wyzwanie w Schneider Electric rozbudowaliśmy i odświeżyliśmy nasze portfolio oprogramowania do monitorowania, zarządzania, planowania i modelowania fizycznej infrastruktury IT, czyli narzędzia klasy DCIM. Rozwijamy tę technologię, aby zaoferować nowe możliwości, większą elastyczność oraz postawić na nowe opcje wdrażania efektywności energetycznej firmom i obiektom kolokacyjnym, pomagając organizacjom sprostać współczesnym wyzwaniom.

W jaki sposób obciążenia typowe dla rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję wpływają na funkcjonowanie typowego centrum danych?

Aplikacje AI, zwłaszcza klastry szkoleniowe, wymagają dużej mocy obliczeniowej zapewnianej przez procesory graficzne lub wyspecjalizowane akceleratory AI. To powoduje znaczne obciążenie infrastruktury zasilania i chłodzenia centrów danych. Szacujemy, że sztuczna inteligencja „konsumuje” obecnie 4,3 GW energii elektrycznej i przewidujemy, że zapotrzebowanie to bardzo szybko wzrośnie, o czym wspomniałam wcześniej, w wyniku czego całkowite zapotrzebowanie wyniesie od 13,5 GW do 20 GW do 2028 roku.

Wzrost ten jest 2–3 razy większy niż ogólny, średnioroczny (CAGR) wzrost zapotrzebowania na energię w centrach danych, który wynosi 11%. Oczywiście rzeczywiste zapotrzebowanie na energię będzie w dużej mierze zależeć od czynników technologicznych, w tym kolejnych generacji serwerów, zwiększonej wydajności chipów i ciągłych badań nad sztuczną inteligencją. Wszystko to zmieni jednak sposób projektowania i działania centrów danych.

Jakie działania warto podjąć już teraz, aby przygotować centra danych do wymagań związanych z rosnącym użyciem AI? Na jakich obszarach infrastruktury warto się skupić?

Wraz ze wzrostem kosztów energii i rosnącymi obawami o środowisko, operatorzy centrów danych będą musieli skupić się na energooszczędnym sprzęcie, takim jak wysokowydajne systemy zasilania i klimatyzacja precyzyjna, oraz na odnawialnych źródłach energii – po to, aby zmniejszać koszty operacyjne i ślad węglowy.

Wszystkie wyzwania w zakresie projektowania infrastruktury fizycznej centrów danych omówiliśmy w naszej Białej Księdze „The AI Disruption: Challenges and Guidance for Data Center Design”. To kompleksowy przewodnik dla organizacji, które chcą skutecznie wykorzystać sztuczną inteligencję w swoich centrach danych. Oferuje on wgląd w pojawiające się technologie i podejścia projektowe wspierające AI.

W jakim stopniu sztuczna inteligencja może być wykorzystywana w ramach rozwiązań wspierających projektowanie lub utrzymanie centrów danych?

Przyszedł czas, aby szerzej wykorzystać AI w procesie wyboru lokalizacji i projektowania centrów danych, tak aby optymalizować je pod kątem celów zrównoważonego rozwoju. W przeciwnym razie – przy obecnie notowanym tempie rozwoju globalnej infrastruktury data center – proces dekarbonizacji nie dotrzyma tempa procesowi cyfrowej transformacji.

Tymczasem, wytrenowane modele sztucznej inteligencji już dziś mogą zarządzać migracją obciążeń w całej architekturze centrów danych, w celu zwiększenia odporności, albo sterować zasilaniem sieciowym i rezerwowym czy systemami chłodzenia. Ponadto sztuczna inteligencja może być wykorzystywana na wczesnych etapach projektu budowlanego, by pomóc w podejmowaniu decyzji projektowych i planowaniu poprzez analizę danych z poprzednich realizacji. Może również zapewnić wgląd w najlepsze praktyki przetargowe i zakupowe, wybór materiałów itd.

Wreszcie AI może być używana do dynamicznego usprawniania procesów utrzymania ruchu poprzez analizę danych z czujników IoT i danych sprzętu. W centrum danych sztuczna inteligencja potrafi monitorować zużycie sprzętu, takiego jak akumulatory UPS, wentylatory czy sprężarki, mogąc przewidzieć prawdopodobieństwo awarii, powiadomić o niezbędnej konserwacji lub o końcu okresu eksploatacji. Podsumowując, sztuczna inteligencja będzie miała znaczący udział w działaniach zmierzających do uczynienia centrów danych bardziej bezpiecznymi, wydajnymi, odpornymi i zrównoważonymi.

Z jakimi wyzwaniami dotyczącymi zrównoważonego rozwoju muszą mierzyć się operatorzy centrów danych?

Branża centrów danych musi odpowiedzieć na wiele regulacji oraz realizować restrykcyjne cele, które wymuszają dostosowanie się do precyzyjnie określonych wymagań. Zrozumienie wpływu centrum danych na środowisko wymaga nie tylko optymalizacji energetycznej, co wiąże się z ustaleniem poziomu emisji gazów cieplarnianych i jego ograniczeniem poprzez wykorzystanie energii pochodzącej z „czystych” źródeł, lecz także zużycia wody, produkcji odpadów oraz wpływu na glebę i bioróżnorodność.

Wykorzystanie najnowocześniejszych narzędzi do pozyskiwania i analizowania danych zapewni długofalowe i konsekwentne wdrażanie praktyk zrównoważonego rozwoju. Sektor data center ma w tym obszarze najwyższe kompetencje i największe możliwości. Powinien dołożyć więc starań, aby pomóc powstrzymać kryzys klimatyczny. W rzeczywistości to właśnie na właścicielach i operatorach centrów danych spoczywa obowiązek większego skupienia się na efektywności energetycznej i zrównoważonym rozwoju. Branża dopiero rozpoczyna swoją podróż w tym kierunku.