A utilização de recursos de inteligência artificial (IA) vem trazendo mudanças significativas na gestão e operação de Data Centers corporativos, especialmente por meio de aplicações focadas no monitoramento e manutenção preventiva, gestão de energia e otimização da estrutura para melhor aproveitamento dos ativos, além de detecção e prevenção de ameaças cibernéticas.
No entanto, especialistas preveem que, nos próximos anos, o impacto da IA em Data Centers irá muito além da utilização de ferramentas para aperfeiçoar o desempenho e a operação dessas infraestruturas.
A IA atingirá o próprio conceito construtivo de instalações corporativas de missão crítica no modelo enterprise, bem como hyperscales e big techs.
O mercado aposta que a adoção cada vez maior de recursos de IA pelas corporações transformará a forma de projetar, construir e pensar o design, alterando a distribuição dos espaços internos dos Data Centers.
Altas cargas de processamento exigirão densidades cada vez maiores, com hardware de alta performance concentrado em pequenos ambientes, mudando a forma como os sistemas de refrigeração serão projetados para remover o calor de forma eficiente.
Cada milímetro de espaço físico será concorrido. E com mais dados sendo transmitidos a todo momento, a conectividade precisará incorporar mais fibras por cabo para possibilitar menor volume de infraestrutura e maior eficiência.
Os conceitos de redundância mudarão. Em alguns casos, padrões elevados de disponibilidade continuarão sendo cruciais, enquanto em outros, eles não serão tão relevantes como hoje para garantir a continuidade das operações.
O híbrido estará em tudo: no processamento – que continuará a ter parte das cargas dentro de casa e parte na nuvem, na climatização e até nos modelos construtivos, com tecnologias já consagradas e novas convivendo no mesmo espaço.
Quanto tempo irá levar para que essas mudanças ocorram? Ninguém sabe ao certo. A única certeza é que elas acontecerão. E muito rápido.
“A transformação afetará toda a nossa indústria, desde a parte de medicamentos, recursos humanos, comunicação, desenvolvimento de remédios, desenvolvimento do ramo alimentício, indústria de seguros. Estamos entrando em uma era da grande transformação digital” – aposta Luís Tossi, vice-presidente da Associação Brasileira de Data Center, ABDC.
No centro dessa disrupção, como os Data Centers irão acompanhar e, ao mesmo tempo, promover essa transformação?
Que impacto a IA trará para a infraestrutura dos Data Centers? E, mais do que isso: como construir um Data Center hoje para que ele não se torne obsoleto amanhã?
É o que vamos discutir agora!
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O que muda nos Data Centers com a IA?
Até pouco tempo, as previsões apostavam que o crescimento da IA não passaria de 5% ao ano. Hoje, já se se fala em 10%. A cada momento, surgem novas pesquisas e estimativas são revistas para cima, atualizadas com uma velocidade impressionante, indicando que a mudança é real e está batendo à porta.
A PWC, uma das maiores multinacionais de consultoria e auditoria do mundo, aposta que a IA poderá aumentar o PIB global em 15,7 trilhões de dólares até 2030, o que significaria um salto de 15%.
Nos mais diferentes setores da economia, os Data Centers participarão efetivamente desse cenário, dando suporte às corporações na implantação de modelos de IA que permitirão aprimorar processos produtivos, inovar produtos e tomar decisões informadas.
Só no mercado de serviços de saúde, a Precedence Research aponta que a Inteligência Artificial deverá crescer 37% por ano, atingindo US$ 187,9 bilhões até 2030.
Mas que recursos os Data Center precisarão incorporar e o que isso mudará na infraestrutura desses ambientes?
Este foi o assunto do painel “Impactos da IA no Data Center”, realizado pela ABDC para debater as tendências e levantar as principais questões que envolverão o tema nos próximos anos.
Com a participação de fornecedores de soluções, projetistas e construtores de Data Centers, o evento apontou os principais pontos críticos e as tendências de mudança.
Conhecê-las certamente ajudará as corporações a se prepararem para o futuro agora mesmo, projetando hoje instalações que possam incorporar as inovações da IA amanhã.
Confira as principais tendências apontadas pelos especialistas!
1. Alta densidade
Até o momento, muitas são as perguntas envolvendo os impactos da IA, e poucas as respostas. No entanto, os especialistas já chegaram ao consenso em algumas questões.
A primeira delas é que tanto os Data Centers dedicados à Inteligência Artificial quanto os sites mais tradicionais passarão a ser projetados para possibilitar uma capacidade de processamento cada vez maior.
Isso levará essas infraestruturas a um adensamento rápido, com data halls concentrando uma grande quantidade de equipamentos no mesmo espaço físico ou em locais ainda menores, utilizando racks com servidores de alta performance compactados para otimizar cada vez mais o layout.
O consumo de energia por rack, que hoje varia de 5 a 20 quilowatts, pode se tornar ainda maior, rompendo a barreira dos 50 kW.
Cinco ou seis anos atrás, era comum haver projetos com data halls de 500 quilowatts, data halls de 1 mega. Hoje, já se fala em 10 megas, 6 megas, 8 megawatts em um só data hall, muito em virtude dessa mudança de densidade.
Muitos especialistas presentes no evento acreditam que esse adensamento trará impactos diretos em termos de design e infraestrutura, atingindo especialmente a alimentação energética e a climatização dos Data Centers.
Mesmo as corporações que não planejam adotar a IA de forma massiva deverão ser impactadas, já que os novos padrões de adensamento serão incorporados pela indústria aos equipamentos fornecidos ao mercado.
2. Refrigeração líquida
Outra aposta praticamente unânime entre fornecedores de soluções e projetistas é que a extração de calor será o ponto mais crítico na nova geração de Data Centers que está por vir.
Com a implementação da IA, o adensamento dos sites elevará a geração de calor, exigindo novas estratégias de climatização.
O espaço físico será extremamente reduzido e a densidade extremamente alta, numa condição de vazão absurda, e isso traz um desafio gigantesco.
A solução que desponta é a extração de calor baseada em água gelada ou fluidos refrigerantes mediante a utilização de liquid cooling, com ênfase nas tecnologias emergentes de resfriamento líquido para hardware.
Uma dessas tecnologias é o “direct cooling”, no qual o líquido refrigerante é levado para dentro do rack, aplicado diretamente nos componentes eletrônicos. Este método é altamente eficiente para dissipar grandes quantidades de calor diretamente na fonte.
Outros sistemas possíveis que tendem a se popularizar são o “air cooling” – que traz o ar frio externo para resfriar o Data Center – e o “free cooling”, que aproveita as baixas temperaturas externas durante determinadas épocas do ano para resfriar o ambiente sem a necessidade de sistemas mecânicos de climatização. O método free cooling pode ser realizado por ar (free cooling direto) ou por água (free cooling indireto).
“Eu vejo que Data Centers mais periféricos com pouco espaço vão ser praticamente 100% no liquid cooling” – aposta a engenheira mecânica Natália Magalhães, da Stulz.
No entanto, o mercado acredita que, mesmo nesses ambientes, o ar-condicionado de precisão não deve morrer.
As estratégias de corredor de ar frio e quente continuarão sendo necessárias. Possivelmente, serão utilizadas em conjunto com a água em modelos híbridos de refrigeração.
“A gente vai ter cada vez mais projetos híbridos com soluções a ar e soluções de immersion ou direct cooling” – diz Natália.
Por isso, será comum que o data hall tenha racks de alta densidade com 15, 20, 40 ou 50 kW munidos dessas soluções de cooling convivendo com racks de menor potência em um ambiente climatizado por ar-condicionado de precisão.
“Todo ´direct cooling´, seja o ´direct-to-chip´ ou o ´immersion´, ele precisa de ar. Seja para resfriar componentes, como baterias, seja para dissipar o calor do próprio tanque ou da própria CDU”- explica a engenheira.
“Então você vai sempre usar sistemas de resfriamento a ar, isso não vai morrer nunca.”
3. Diferentes papeis para Data Centers de IA
Na medida em que a Inteligência Artificial se consolida em indústrias e corporações mundo afora, novos papeis são definidos para Data Centers, tanto corporativos quanto comerciais.
De acordo com os especialistas, além de infraestruturas enterprise convencionais com aplicações de IA, muitas corporações implantarão Data Centers focados em treinamento ou inferência de modelos de Inteligência Artificial.
Os “modelos de IA” são os algoritmos matemáticos e estatísticos desenvolvidos para analisar dados, reconhecer padrões e ajudar as empresas a tomar decisões realizando previsões baseadas em dados.
São eles os responsáveis por automatizar tarefas complexas, aprimorar processos produtivos, personalizar experiências de usuários, prever tendências futuras, detectar anomalias e auxiliar na tomada de decisões em diversas áreas, incluindo a indústria 4.0, negócios, saúde, finanças e tecnologia.
Entre os modelos de IA mais comuns estão as Redes Neurais Convolucionais (CNN), focadas no reconhecimento de imagens e vídeos, as Redes Neurais Recorrentes (RNN) e LSTM, que fazem a análise de séries temporais e o processamento de linguagem natural, bem como os Modelos de Filtragem Colaborativa, que sugerem itens aos usuários com base nas preferências de outros usuários semelhantes.
Implantar e treinar esses modelos exigirá que as corporações contem com infraestruturas próprias para isso. Assim, possivelmente teremos pelo menos três “tipos” de Data Centers com IA convivendo no mesmo cenário: Data Centers de inferência, de treinamento e híbridos.
Data Centers de treinamento de IA
Serão dedicados ao treinamento dos modelos de IA, processo no qual os algoritmos de aprendizado de máquina são ajustados para reconhecer os padrões nos dados.
O treinamento envolve alimentar o modelo com grandes quantidades de dados etiquetados e ajustar os parâmetros para minimizar erros.
Geralmente, Data Centers eu realizam essa tarefa são equipados com hardware especializado, como GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) ou TPUs (Unidades de Processamento de Tensor), que são mais eficientes para os cálculos de matriz usados em aprendizado profundo.
Por isso, os Data Centers de treinamento de IA precisão ter grande poder de processamento, memória e armazenamento.
Também precisarão ser escaláveis para lidar com o volume crescente de dados necessários para treinar modelos mais complexos conforme os serviços baseados em IA forem se tornando mais populares.
Data Centers de inferência de IA
Serão as infraestruturas dedicadas a aplicar os modelos de IA já treinados nas operações diárias das corporações, ajudando-as a fazer previsões ou tomar decisões com base em novos dados não vistos anteriormente.
Os Data Centers de inferência necessitarão de menos recursos de processamento que as infraestruturas de treinamento, podendo combinar hardwares como CPUs, GPUs ou ASICs (Circuitos Integrados de Aplicação Específica).
No entanto, eles deverão fornecer respostas rápidas, demandando baixa latência. Por isso, terão preferencialmente que ser instalados perto dos pontos de uso, muitas vezes em estratégias edge. Saiba mais sobre Data Centers Edge no link abaixo!
DATA CENTER EDGE: por que ele é tendência em ambientes corporativos?
Data Center híbridos com áreas de IA
Em algumas situações, poderão ser implantados Data Centers separados fisicamente para treinamento e inferência, especialmente em grandes corporações, Hyperscales ou projetos com necessidades muito específicas.
Mas, para a maioria das empresas, será mais viável ter um Data Center perto da aplicação, com uma parte da infraestrutura dedicada para IA e outra para as aplicações tradicionais.
Uma das apostas é que Data Centers 100% focados em IA serão utilizados apenas em treinamento, enquanto as demais aplicações serão mistas.
As corporações poderão combinar o Data Center local com serviços de nuvem pública para treinamento.
Manter uma infraestrutura híbrida – onde algumas partes da IA são realizadas on-premise e outras partes em cloud – deverá ajudar as corporações a obter a segurança e o controle de um Data Center próprio para cargas críticas com a escalabilidade e flexibilidade da nuvem.
A empresas precisarão de uma estratégia que equilibre eficiência, custo e desempenho, possivelmente combinando diferentes tipos de infraestrutura para atender às necessidades específicas de IA.
4. Data Center enterprise cresce junto com a nuvem
Diante desse cenário, muitos especialistas apostam que será cada vez maior o número de instalações locais, implementadas dentro da empresa ou o mais perto possível das aplicações de IA.
No futuro, principalmente quando se fala em inferência e edge, essas aplicações devem vir para o proprietário.
Por isso, Data Centers on-premises e Data Centers edge se desenvolverão em paralelo com a nuvem, abrigando as aplicações críticas que exigem baixa latência e alto desempenho, enquanto o ambiente cloud tende a ser utilizado para simular os modelos de IA.
Por exemplo, em um banco, um instituto de pesquisas, uma farmacêutica, um escritório de advocacia, será importante mostrar para o cliente onde está o negócio e para onde ele vai.
5. Operações de IA elevarão o consumo de energia
Além de serem mais adensados, com maior potência e consumo por rack, Data Center focados em IA tendem a utilizar mais energia pela natureza das operações de treinamento.
Durante a preparação de modelos de IA, o processamento das informações é realizado continuamente, ao longo de semanas ou meses.
Nesse período, os servidores trabalham no máximo de sua capacidade, dissipando muito calor e consumindo o limite de energia.
Apesar disso, engenheiros e fornecedores de soluções acreditam que os equipamentos que garantem a alimentação dos Data Centers continuarão os mesmos, com geradores e UPS abastecendo pequenos ou grandes sites.
Por questões de peso e transporte, a potência desses equipamentos não deverá aumentar, mantendo-se a um máximo de 3 a 3,5 toneladas.
Porém, como a densidade cresce, elevando o consumo, há uma tendência de se concentrar mais blocos de equipamentos no mesmo espaço.
6. Alterações em redundância
Devido à alta criticidade das operações hospedadas, os Data Centers de alta densidade continuarão possuindo sistemas redundantes para alimentação de energia, resfriamento e conectividade para garantir a disponibilidade e minimizar o tempo de inatividades.
No entanto, o mercado espera que os sites de treinamento possam ter uma estrutura de redundância menor, já que a preparação de modelos de IA naturalmente exige paralisações de checagem. Por isso, Data Centers de treinamento não necessitariam de uma infraestrutura sobressalente tão robusta para manter a disponibilidade em tempo integral.
Já os Data Centers de inferência continuariam contando com repetições mais tradicionais de equipamentos, especialmente na parte de energia.
No entanto, novas soluções devem trazer algumas redundâncias para dentro dos racks, reduzindo a dependência de grandes espaços para UPS (unidades de fornecimento ininterrupto de energia baseadas em baterias).
Com isso, pontos de força devem substituir alguns circuitos e a distribuição dos espaços destinados à sala elétrica deverá mudar.
7. Redes de alta performance e baixa latência
A conectividade também precisará ser adensada para trazer mais eficiência sem consumir o espaço dos equipamentos ativos.
Com mais dados trafegando nas aplicações de IA, a velocidade dos links de internet aumenta, passando dos 10 gigas para 20, 40, 50, 100, 200 e chegando a 400 gigas em Data Centers hyperscale, com algumas aplicações de 800 já em andamento e testes com 1.6 tera.
Cabos multifibras
Para dar suporte a essas velocidades, a aposta é que os cabos de cobre não morrerão, com Data Centers enterprise utilizando conexões de categoria 6A e 8 para ligações de até 40 gigas.
Mas surgirão novas soluções em cobre com cabos do tipo DAC (Direct Attach Cable) fazendo a interconexão entre GPUs por meio de protocolos como o NV link, criado pela NVIDIA para permitir a comunicação de alta velocidade entre os equipamentos de processamento gráfico.
Em velocidades maiores, serão utilizadas fibras óticas adensadas, com mais fibras por cabo para elevar a velocidade de transmissão sem aumentar o espaço destinado à infraestrutura de telecom.
De acordo com o engenheiro de produção Leonel Rodrigues, responsável pela estratégia de mercado da Furukawa para o Cone Sul, atualmente são conhecidas aplicações que utilizam 144 a 288 fibras por cabo. No entanto, a indústria já está desenvolvendo produtos que vão muito além disso.
“Hoje, a capacidade máxima de um cabo já é de 6.912 fibras. Em um cabo só. Os fabricantes buscaram ter ultradensidade de fibras, menor diâmetro, menor peso.”
Rolabble Ribbon
Para suportar a alta demanda de largura de banda e densidade de conexões com o menor peso e espaço possíveis, Rodrigues aposta na disseminação de cabos para fibra do tipo “rollable ribbon”.
Essa tecnologia utiliza fitas de fibras que podem ser enroladas ou dobradas sem sofrer danos, proporcionando alta densidade e flexibilidade.
“A área de um cabo convencional é 2,15 vezes maior que a de um rolabble ribbon. Assim como o peso é 3 vezes maior.”
A aposta é que o mercado terá as tecnologias certas para possibilitar infraestruturas menores, reduzindo peso e espaço para compensar o crescimento na quantidade de cabos.
Isso será essencial, já que muitos Data Centers atualmente em operação serão “retrofitados” para incorporar as novas aplicações de IA.
Conectores MPO
Os conectores acompanham a evolução da IA em conectividade. Para velocidades acima de 50 giga, deverão ser utilizados os “ferrolhos multifibra”, que permitem a terminação de múltiplas fibras em um único conector.
Em hyperscales, a predominância atual de conectores LC deverá migrar para conectores MPO (Multi-fiber Push-On), que permitem acomodar 8, 12, 24, 32 a 48 fibras por conector, ou ainda mais.
Conexões MPO estão sendo projetadas pela indústria para ser cada vez menores, ideais para aplicações de inteligência artificial por proporcionarem alta capacidade de transmissão, padronização, facilidade de instalação, otimização de espaço e redundância.
Protocolos e redes ganham desempenho
O protocolo de internet utilizado em Data Centers com aplicações de IA também deve mudar, rumando do já tradicional Ethernet para HOC (Host Channel Adapter) — um protocolo tipo Inifiband dentro de um protocolo Ethernet.
A Infiniband é uma arquitetura de comunicação de redes que oferece alta performance e baixa latência, projetada para conectar servidores de alto desempenho e sistemas de armazenamento em Data Centers. É comumente usada em computação de alto desempenho (HPC), incluindo clusters de servidores utilizados em IA.
Os protocolos Infiniband são adequados às aplicações de IA porque utilizam minimamente cargas de processamento de CPUs e GPUs, indo diretamente da aplicação para o hardware de conexão.
Com isso, oferecem melhor tempo de resposta na comunicação, reduzindo drasticamente a latência. A perda de retorno do sinal também é praticamente zerada.
Além disso, as operações de IA com protocolos Infiniband consome 25% menos energia em comparação com o tráfego por Ethernet.
Mas não significa que a Ethernet irá acabar. Para os especialistas do painel da ABDC, essas redes vão coexistir por bastante tempo, dependendo do cliente, do tamanho da aplicação e do aplicativo que o cliente vai desenvolver.
Topologias ágeis e escaláveis
Em termos de arquitetura das redes, a aposta dos especialistas está na popularização da topologia spine-leaf.
Nessa arquitetura, os switches são organizados em dois níveis: spine (coluna vertebral) e leaf (folha). As switches leaf se conectam diretamente aos servidores e outros dispositivos de rede, enquanto as switches spine conectam-se aos switches leaf, formando a “coluna vertebral” da rede.
Todos os switches leaf se conectam a todos os switches spine, criando uma rede de alta capacidade e latência baixa e previsível, ideal para aplicações de IA por entregar alta largura de banda, velocidade, escalabilidade, resiliência e facilidade de gerenciamento.
Por isso, a qualquer momento, é possível aumentar o número de spines e o número de switches-leaf. Então, do ponto de vista de escalabilidade, é uma solução bem robusta.
Essas características permitirão que os Data Centers atendam às exigências de processamento intensivo e comunicação rápida necessárias para o treinamento e a execução de modelos de IA em grande escala.
Um exemplo de Data Center com essa arquitetura é o da Sanepar, implantado pela Zeittec em Curitiba. Saiba mais no link abaixo!
8. Design do Data Center de IA
As transformações em termos de topologias de rede, refrigeração e distribuição elétrica afetarão os projetos, alterando o design dos Data Center com aplicações de IA.
O que mudará com o adensamento crescente concentrando mais equipamentos e cabos no mesmo espaço e os sistemas de refrigeração trazendo água gelada ou outros fluidos para dentro do data hall?
Novos os designs terão de mitigar riscos em relação a isso. E especialistas apostam que haverá evoluções conceituais, especialmente em footprint.
Uns preveem que, a partir de agora, os projetos destinarão uma área maior para infraestrutura de refrigeração e energia, com sistemas de climatização por ar e por líquidos convivendo no mesmo espaço e o fornecimento elétrico, muitas vezes, chegando em média tensão.
Outros, que a necessidade maior de espaço será compensada, em parte, com estratégias como “levar o UPS para dentro dos racks”. Nesse caso, como lidar com o peso que esses componentes irão ganhar?
A única resposta certa, até o momento, é que a nova distribuição dos espaços dependerá do tipo de aplicação de cada cliente.
Para isso, o planejamento dos Data Centers será ainda mais fundamental, devendo antever atualizações e prever alta capacidade e escalar.
Alterações estruturais
Com tantas soluções despontando quanto incertezas, discute-se, por exemplo, se será necessário aumentar a largura o corredor técnico dos Data Centers para possibilitar a manutenção preventiva. Afinal, a operação poderá ser mais complexa.
O piso elevado também poderá ganhar importância na organização da infraestrutura de cabos e, provavelmente, na passagem de dutos de água, por exemplo, compartimentando o Data Center em uma área de elétrica e dados acima e outra, de tubulações de água, abaixo do piso.
Com isso, o pé-direito das instalações também pode aumentar, tornando-se um requisito que poderá ser considerado desde já nos projetos de Data Center, prevendo assim a incorporação de aplicações de IA no futuro.
Ao passo que a Inteligência Artificial começa a mudar a distribuição e a infraestrutura dos Data Centers, soluções pré-fabricadas começam a simplificar a construção, integrando componentes de refrigeração e energia que já saem do fabricante em acordo às novas tendências.
Soluções metálicas e de alvenaria limpa em steel frame – como a que a Zeittec utilizou no Data Center do IBGE responsável pela apuração do Censo Brasileiro – despontam pouco a pouco, amenizando o gap de mão de obra e facilitando a implantação.
No entanto, fica a pergunta: com a infraestrutura pronta, como será a gestão de Data Centers em meio a todas essas mudanças?
Usando IA para gerir a IA
Uma aposta do mercado é que a própria Inteligência Artificial ajudará as corporações a contornar os desafios da construção e gestão de Data Centers com aplicações de IA, oferecendo os recursos necessários para atualizar modelos construtivos e controlar pontos críticos da operação.
A seguir, resumimos quatro nichos de impacto da IA na gestão de Data Centers corporativos.
1. Monitoramento de falhas e manutenção preditiva
A Inteligência Artificial já é e será ainda mais empregada para monitorar continuamente o desempenho dos sistemas e equipamentos de Data Centers, identificando padrões de comportamento anormal que possam indicar potenciais falhas iminentes.
Com base nessa análise preditiva, os administradores podem agir proativamente para realizar a manutenção preventiva antes que ocorram problemas graves, minimizando o tempo de inatividade e os custos associados.
Atualmente, são empregadas para isso plataformas como Splunk, Elastic Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Nagios, Zabbix e Prometheus , que monitoram o desempenho dos sistemas e equipamentos do Data Center, coletam dados de log e métricas, além de realizar análises preditivas para identificar potenciais problemas e tendências.
2. Otimização de energia
Outro recurso importante que a Inteligência Artificial oferece é a possibilidade de ajuste contínuo das cargas de trabalho frente aos recursos de computação para otimizar o consumo de energia e maximizar a eficiência energética dos Data Centers.
Nesse sentido, algoritmos de aprendizagem de máquina ajudam a prever a demanda de energia e o provisionamento de recursos, ajudando os operadores a identificarem oportunidades de eficiência energética, como o uso de fontes de energia renovável ou a implementação de técnicas de resfriamento mais eficientes.
Atualmente, soluções de gerenciamento de energia, como Schneider Electric EcoStruxure Power, Eaton Intelligent Power Manager e Vertiv Geist Watchdog já são utilizadas para monitorar e controlar o consumo de energia em Data Centers, garantindo eficiência energética e confiabilidade operacional.
3. Segurança cibernética
Algoritmos de aprendizado de máquina serão cada vez mais empregados para analisar padrões de tráfego de rede e identificar atividades suspeitas, desempenhando um papel importante na detecção e prevenção de ameaças cibernéticas.
Nesse sentido, a implementação de sistemas de detecção de intrusões e firewall baseados em IA poderá proteger o Data Center contra ataques de malware e outras vulnerabilidades de segurança.
Plataformas SIEM, como IBM QRadar, Splunk Enterprise Security, ArcSight (HPE), e LogRhythm são atualmente utilizadas para monitorar e analisar eventos de segurança em tempo real, detectar ameaças cibernéticas e realizar investigações forenses em caso de incidentes de segurança. Leia mais sobre como promover a segurança em Data Centers corporativos clicando no link abaixo!
Os quatro pilares da POLÍTICA DE SEGURANÇA DE DATA CENTER: sua empresa está protegida?
4. Melhor aproveitamento da infraestrutura
A IA também será cada vez mais vital para melhorar o desempenho, a confiabilidade e a escalabilidade dos sistemas dos Data Centers.
Ela deverá gerir a automação de tarefas para gerenciamento de recursos, como o provisionamento de servidores virtuais, o balanceamento de carga e a alocação de armazenamento por rack, bem como a otimização da arquitetura de rede para minimizar a latência e maximizar a largura de banda disponível.
Hoje, para essa finalidade, o mercado disponibiliza especialmente os sistemas de gerenciamento de infraestrutura do tipo DCIM, com ferramentas como nlyte Software, Sunbird DCIM, Device42 e Schneider Electric EcoStruxure IT projetadas para ajudar na gestão e otimização da infraestrutura física de Data Center, incluindo racks, servidores, dispositivos de rede, sistemas de alimentação e refrigeração.
Além disso, plataformas de automação e orquestração, como Ansible, Puppet, Chef e Terraform ajudam a automatizar tarefas de configuração, implantação e gerenciamento de infraestrutura, permitindo uma abordagem mais ágil e eficiente para o provisionamento e manutenção de recursos no Data Center.
Com a IA, como projetar hoje um Data Center pronto para amanhã?
Para o engenheiro Fabrício Costa, diretor técnico da Zeittec, cada projeto enterprise é único e deve ser focado nas aplicações e necessidades específicas de cada corporação.
No entanto, como os cenários podem mudar rapidamente, os novos Data Centers corporativos precisam ser projetados com um olho nas aplicações atuais e outro, no futuro.
“O cenário ideal é considerar, desde já, uma topologia de rede de alta performance e escalável, como a spine-leafe. Ao mesmo tempo, prever folgas de infraestrutura e espaço físico que possibilitem incorporar recursos de IA no futuro.”
Com esse foco, os projetos feitos hoje permitirão que os sistemas utilizados atualmente, como a refrigeração por ar de precisão, possam, em breve, conviver lado a lado com soluções focadas em IA, como a refrigeração líquida de ponta.
“Teremos que concentrar esforços no planejamento de uma infraestrutura modular e escalável, que possa crescer em blocos de carga e processamento de modo simplificado”.
Outra tendência marcante em instalações on-premises é o retrofit para adapar as infraestruturas tradicionais das corporações às aplicações de IA.
“Acredito que vão acontecer muitos retrofits, porque há muitos Data Centers que não foram preparados. E como você vai conseguir retrofitar um site que não está fazendo nem o básico?” – provoca a engenheira Natália Magalhães.
Para ela, este é o momento de “fazer o básico muito bem-feito”, deixando a casa preparada para reformas futuras.
O segredo para isso será planejar muito bem o fornecimento de energia do Data Center, projetando uma infraestrutura que seja capaz de incorporar racks de alta densidade sem necessitar de reformas bruscas.
Além disso, optar por locais com pé-direito alto e instalar piso elevado poderão ser requisitos fundamentais agora para permitir a inserção de recursos de IA no futuro.
Para o diretor comercial da Zeittec, Claudenir de Oliveira: “Mais do que nunca, precisaremos pensar fora caixa e ser flexíveis para implantar Data Centers com orçamentos e estrutura dentro da realidade, mas prontos para adicionar tudo que a IA pode oferecer às corporações de agora em diante.”
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Você viu neste artigo que projetar bem, deixando a infraestrutura pronta para incorporar recursos de IA no futuro, parece ser o caminho mais certo para lidar com a disrupção da Inteligência Artificial.
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Atuando desde 1990, a Zeittec é uma empresa de engenharia especializada na implantação de Data Centers corporativos enterprise.
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