Weet je dat elke Tiktok-scroll, AI-gegenereerde meme en chatbot-reactie wordt aangedreven door enorme datacenters? Datacenters zijn de kerninfrastructuur van ons digitale leven.
Maar omdat AI slimmer wordt en meer doet, voelen traditionele datacenters de spanning.
Deze AI -workloads vereisen veel meer stroom-, koel- en computerbronnen dan voorspeld. Bedrijven doen op zoek om hun infrastructuur aan te passen voordat ze een digitale file.
Het goede nieuws? Er zijn een aantal echt slimme strategieën die naar voren komen om met deze AI -boom om te gaan. In dit artikel zullen we er een paar bespreken.
#1 Hybride en multi-cloud architectuur overnemen
Plaats niet al uw digitale dingen in een privé-cloud, zoals datacenters on-premises. Begin in plaats daarvan een combinatie van een private cloud en openbare wolken te gebruiken. Deze mix is wat bekend staat als een hybride wolk.
Deze strategie biedt het beste van twee werelden: controle over gevoelige informatie en de mogelijkheid om gemakkelijk toegang te krijgen tot meer rekenkracht wanneer dat nodig is.
Gebruik dit idee nog een stap verder, gebruik niet slechts één, maar twee of drie big data -opslagbedrijven. Dat is multi-cloud. Het is een manier om te voorkomen dat je te zwaar vertrouwen op een enkele provider. Als de ene cloud een probleem ondervindt, kunnen uw AI -applicaties vaak op een andere soepel blijven lopen.
Fortinet’s 2025 State of Cloud Security Report onthulde dat meer dan 78% van de bedrijven 2 of meer cloudproviders gebruiken.
Hoe helpt dit? AI -workloads kunnen ongelooflijk veeleisend zijn. Soms vereisen ze een enorme uitbarsting van rekenkracht, zoals het uitvoeren van miljoenen berekeningen in een fractie van een seconde. Met de cloud kunnen datacenters snel hun middelen schalen om aan deze fluctuerende AI -eisen te voldoen. Dat biedt behendigheid zonder substantiële initiële hardwarekosten.
#2 Overgang naar vloeistofkoeling naar het energieverbruik verlagen
Zoals het gebruik van AI steekt, ook de hoeveelheid water die het vereist. Met name generatieve AI heeft miljoenen liter water nodig om de apparatuur in datacenters te koelen, meldde de Yale School of the Milieu.
Luchtkoeling is de meest traditionele methode om datacenters te koelen. Maar het nadeel is dat deze systemen veel energie verbruiken, vooral in warmere klimaten en grotere datacenters.
Vloeistofkoeltechnologie komt naar voren als een ideaal alternatief voor ondersteuning datacenter kunstmatige intelligentie adoptie. Deze methode maakt gebruik van vloeistoffen, zoals water of gespecialiseerde koelmiddelen, om de componenten die de meeste warmte genereren direct te koelen.
De hogere thermische eigenschappen kunnen helpen bij het afkoelen van serverrekken met hoge dichtheid en mogelijk het stroomverbruik met maximaal 90%verminderen.
Stream datacenters stelt dat vloeibare koeling de scope 2 en reikwijdte 3 emissies van datacenters kan verminderen. Scope 2 -emissies omvatten indirecte emissies in verband met de aankoop van elektriciteit. Ondertussen is reikwijdte 3 indirecte broeikasgasemissies geassocieerd met de waardeketen.
Dus, vloeistofkoeling verlaagt niet alleen de operationele kosten, maar draagt ook bij aan een kleinere CO2 -voetafdruk voor datacenters.
#3 Gebruik AI om de infrastructuur te organiseren en te optimaliseren
Interessant is dat de technologie die deze datacenter eisen, kunstmatige intelligentie, ook kan worden gebruikt om de datacenters zelf te beheren en te optimaliseren. Hoe?
AI -algoritmen kunnen de enorme hoeveelheden gegevens analyseren die worden gegenereerd door sensoren en systemen binnen een datacenter. Dat kan helpen de bewerkingen te verbeteren.
Een krachtige toepassing is voorspellend onderhoud. AI -systemen kunnen de prestaties van apparatuur, temperatuurschommelingen en stroomverbruikspatronen continu controleren om subtiele indicatoren van potentiële fouten te identificeren.
Door potentiële problemen te identificeren, kunnen datacenteroperators ze meteen aanpakken. Dat vermindert het risico van onverwachte downtime aanzienlijk en behoudt de integriteit van hun infrastructuur.
Uit onderzoek is gebleken dat voorspellend onderhoud kunnen de onderhoudskosten met 25% verlagen en de storingen met 70% verlagen.
AI kan ook helpen bij de optimalisatie van hulpbronnen. Het kan dynamisch rekenkracht, opslagcapaciteit en netwerkbandbreedte toewijzen op basis van realtime en verwachte workloads.
Deze intelligente toewijzing zorgt ervoor dat middelen efficiënt worden gebruikt. Het voorkomt ook zowel onderbenutting als overbelasting, wat uiteindelijk leidt tot verbeterde prestaties en verminderd energieverspilling.
#4 Bouw meer modulaire datacenters
De beweging naar meer modulaire ontwerpen is een andere belangrijke trend bij het schalen van datacenters voor het AI -tijdperk.
StateTech Magazine legt modulaire datacenters uit als onderdelen van containers, zoals een verzenddoos, die gemakkelijk kunnen worden getransporteerd en snel kunnen worden ingezet.
Schaalbaarheid is een belangrijk voordeel van deze aanpak. Naarmate de vraag naar AI -verwerking groeit, kunnen organisaties eenvoudig meer modules toevoegen om de capaciteit te vergroten. Het biedt dus een veel snellere en flexibelere manier om uit te breiden in vergelijking met de traditionele constructie.
Wat is er meer? Modulaire ontwerpen zorgen voor aanpassing. Datacenters kunnen worden ontworpen om te voldoen aan de stroomvereisten van AI en kunnen gemakkelijk worden ingezet.
Dus wat is de bottom line? Datacenters ondergaan een belangrijke transformatie om te voldoen aan de ongekende eisen van het AI -tijdperk. Met deze strategieën verder gaan dan eenvoudige expansie, kunnen datacenters op een efficiëntere manier schalen.
Er is hier geen one-size-fits-all-aanpak. Uw schaalstrategie moet aansluiten bij uw specifieke AI -workloads en zakelijke doelen. Maar degenen die nu zorgvuldig plannen, zullen zeker het voordeel hebben, omdat AI blijft hervormen hoe we denken over datacenter -infrastructuur.
