De komst van Kunstmatige Intelligentie (KI) in datacenters zorgt voor een diepgaande transformatie in de technologische infrastructuur. Deze technologie, die veel meer verwerkingscapaciteit vereist dan traditionele toepassingen, drijft veranderingen in zowel het ontwerp als het beheer van datacentersEen datacenter of gegevensverwerkingscentrum (GVC) …, en introduceert innovaties die streven naar duurzamere, krachtigere en efficiëntere infrastructuren.
KI vereist een intensieve belasting op de berekening, wat heeft geleid tot de integratie van GPU’s (graphics processing units), TPU’s (tensor processing units) en andere gespecialiseerde architecturen in datacenters. Daarnaast maken virtualisatie en containers een grotere schaalbaarheid in KI-omgevingen mogelijk, aangepast aan de eisen op het gebied van verwerking en opslag. Echter, de impact van KI gaat verder, en stimuleert ook de acceptatie van edge computing, ofwel rekenen aan de rand van het netwerk, waardoor gegevens dicht bij de bron kunnen worden verwerkt, maar daagt ook de traditionele structuren uit.
IT-infrastructuur: zijn we klaar voor KI?
KI is niet langer een experimentele technologie en er zijn steeds meer toepassingen die de productiefase bereiken, van klantenservicetools tot gezondheidsmonitoring. Toch zijn traditionele datacenters niet ontworpen om de hoge laaddichtheden die KI vereist te ondersteunen. Waar het verbruik per rack voorheen tussen de 2 en 5 kW lag, kunnen deze met KI oplopen tot 30 of 40 kW. Deze toename vereist een herziening van de infrastructuur en koelsystemen.
Op een bijeenkomst georganiseerd door Data Center Market en Schneider Electric, bespraken bedrijven zoals ING, Sanitas en Nationale-Nederlanden de noodzaak om hybride koeloplossingen, die lucht en water combineren, te implementeren om de intense belasting van KI-modellen aan te kunnen. Manuel Pérez-Tabernero van Schneider Electric verklaarde dat “met KI en de nieuwe werklast, zijn luchtkoeltechnologieën niet langer voldoende. We zullen moeten overstappen op hybride oplossingen.”
De cloud, KI en de terugkeer naar on-premise
De acceptatie van de cloud blijft een stijgende trend, met name in het geval van hybride infrastructuren die bedrijven in staat stellen een nauwere controle te houden op hun primaire activa. Echter, de cloud brengt ook uitdagingen met zich mee op het gebied van kosten en langetermijnafhankelijkheid, wat sommige bedrijven heeft aangezet om te overwegen hun kritieke activa te repatriëren.
Het debat tussen cloud en on-premise wordt sterker met KI. Hoewel de cloud meer prestaties en schaalbaarheid biedt voor KI-diensten, staan bedrijven voor onzekerheid over toekomstige kosten, vooral bij piekactiviteiten. Hoewel de cloud wordt gezien als de veiligste optie voor complexe KI-toepassingen, vereist de migratie een diepgaand proces van organisatorische transformatie.
CybersecurityCybersecurity-oplossingen zijn essentieel in het digitale tijdperk… en latency: de extra uitdagingen van KI
De implementatie van KI in datacenters roept ook zorgen op in termen van cybersecurity en latency. De noodzaak om systemen te beschermen tegen aanvallen en de beschikbaarheid van diensten te garanderen, leidt tot het prioriteren van geavanceerde beveiligingsoplossingen. Bovendien wordt in toepassingen waar snelheid cruciaal is, latency een bepalende factor voor de gebruikerservaring.
Latency bevordert ook edge computing, wat het mogelijk maakt dat gegevens dichter bij de bron worden verwerkt, waardoor de responstijden in kritieke toepassingen worden verkort. Dit aspect is met name relevant in diensten die onmiddellijke reactietijden vereisen, zoals KI-systemen in klantenservice.
De uitdaging van duurzaamheid: KI en de vicieuze cirkel van energieverbruik
Duurzaamheid is een ander groot uitdaging die KI met zich meebrengt. Hoewel deze technologie een grote energieverbruiker is, heeft het ook het potentieel om datacenters te optimaliseren zodat ze efficiënter opereren en hun milieu-impact verminderen. Volgens VÃctor Gago van Schneider Electric, “betekent KI een hoger energieverbruik, maar tegelijkertijd wordt het een hulpmiddel waarmee we de efficiëntie en duurzaamheid van datacenters kunnen optimaliseren.”
Spanje, met een groot vermogen om hernieuwbare energie op te wekken, zou het epicentrum kunnen worden van duurzame datacenters, gebruikmakend van het overschot aan elektriciteitsproductie. Echter, het land staat voor de uitdaging om zijn elektrificatie-infrastructuur te verbeteren om te evolueren naar een efficiënter en duurzamer energieverbruik.
Conclusie
Kunstmatige intelligentie vertegenwoordigt zowel een uitdaging als een kans voor IT-infrastructuur. De noodzaak voor een architectuur die zijn laadeisen en duurzaamheid ondersteunt, dwingt ons om het ontwerp van datacenters te heroverwegen, door in te zetten op hybride koeloplossingen, over te gaan naar hybride cloudmodellen en edge computing, en de beveiligings- en duurzaamheidsnormen te verbeteren. In deze context kan Spanje een sleutelrol spelen in de ontwikkeling van duurzame infrastructuren voor KI, gebruikmakend van zijn capaciteit voor hernieuwbare energieopwekking om de weg te leiden naar een technologie die, hoewel veeleisend, het potentieel heeft om de algehele efficiëntie van de datasystemen te verbeteren.
via: DataCenterMarket