Het beheer van een datacenter wordt tegenwoordig niet langer uitsluitend bepaald door het ontwerp of de geïnstalleerde capaciteit. Met steeds intensievere belasting — vooral geïntensiveerd door Kunstmatige Intelligentie — wordt de foutmarge kleiner, en verschuift het onderhoud van een routine op basis van een vaste planning naar een continue exercitie van monitoring en prioritering. In dit kader introduceert Vertiv Vertiv™ Next Predict: een door AI aangedreven beheerd dienst die ernaar streeft om het onderhoud van kritieke infrastructuren te “industrializeren”. Het gaat van traditionele reactieve of preventieve modellen naar een conditie- en voorspellingsgericht aanpak.
Het uitgangspunt is eenvoudig: als de infrastructuur met voldoende resolutie kan worden geobserveerd (telemetrie, sensors, operationele metrics) en als er analysetools beschikbaar zijn die afwijkingen kunnen detecteren, dan is het mogelijk om storingen of degradaties te voorspellen voordat ze zich daadwerkelijk voordoen. Het doel is om het risico op onverwachte stilstanden te verkleinen, de betrouwbaarheid te verbeteren en de prestaties te optimaliseren — vooral in omgevingen met hoge dichtheid waar energievoorziening en koeling even cruciaal zijn als de hardware zelf.
Van “op basis van kalender” onderhoud naar “op gedrag gebaseerde” onderhoudsstrategieën
Jarenlang hebben veel faciliteiten een balans gehanteerd tussen geplande controles, preventieve vervangingen en reactieve acties wanneer iets faalt. Het probleem is dat dit model naarmate de complexiteit toeneemt inefficiënt wordt: meer sensoren, meer apparatuur, meer locaties, meer afhankelijkheden — en een kleinere tolerantie voor onderbrekingen.
Next Predict wordt gepresenteerd als een “gestuurd digitale dienst” die sensoren, hoge-resolutie telemetrie en AI/ML-analyse combineert om bruikbare inzichten te genereren. In diens documentatie omschrijft Vertiv het als een laag die de staat van activa bewaakt, anomalieën detecteert en geautomatiseerde logica toepast voor conditie-gebaseerd en voorspellend onderhoud. Dit nieuwe systeem helpt operatie-Teams voorbij de traditionele kalendergerichte aanpak te gaan.
Het praktische proces bestaat uit vijf stappen: verzamelen van telemetrie-gegevens, veilige gegevensoverdracht naar de cloud, cloud-analyses voor contextualisering en vroegtijdige indicatordetectie, definiëren van voorgeschreven acties en ten slotte een service-respons die ‘precies wanneer en waar nodig’ wordt ingezet.
Het laatste punt is essentieel: AI wordt hier niet gezien als een prachtige overzichtstafel met statistieken, maar als een mechanisme om operationele beslissingen te ondersteunen. De belofte is om onzekerheid te verkleinen: minder aannames, meer acties gebaseerd op bewijs, en prioritering op basis van ernst en risico.
Wat verandert er voor operators: meer inzicht, betere prioritering en minder “blindelings” bezoeken
Een van de verborgen kosten bij het runnen van kritieke infrastructuur is niet alleen de storing zelf, maar ook alles wat wordt gedaan “voor het geval dat”: ongerichte bezoeken die niets opleveren, interventies te vroeg, vervangingen die nog niet nodig waren, of diagnoses die te laat komen. Vertiv richt zich in haar aanpak op voordelen zoals het maximaliseren van de uptime door continue monitoring, het verminderen van onverwachte uitval door voorspellende algoritmen, en het verbeteren van efficiëntie via realtime operationele metrics en aanbevelingen.
Op operationeel vlak bevat de dienst elementen voor teams die meerdere locaties beheren: van een gecentraliseerd digitaal dashboard (gezondheid van apparatuur, waarschuwingen, aanbevelingen, lifecycle planning) tot “fleet benchmarking” dat prestatieverschillen tussen systemen en locaties vergelijkt voor het identificeren en implementeren van best practices.
Daarnaast is er een kritische factor in een hoge dichtheid van AI: het verkorten van de tijd tot diagnose en herstel. Het document benoemt verbeteringen in MTTR (gemiddelde hersteltijd), remote diagnosing en optimalisatie van de “on-site” tijd — oftewel: fysieke interventies moeten steeds meer worden geleid door duidelijke signalen en minder door routinematige controles.
Een dienst die zich richt op energie en koeling, inclusief batterijen en vloeistoffen
Een groeiend consensus in de sector is dat de toename in rack-vermogen en de adoptie van geavanceerde koelsystemen datacenters “non-IT” infrastructuur tot een competitief voordeel maken. Vertiv positioneert Next Predict binnen haar portfolio voor AI-gedreven datacenters en benadrukt de compatibiliteit met energietechnologieën en koelsystemen, zoals energieopslag in batterijen (BESS) en vloeistofdrogen (watergekoelde oplossingen), met een architectuur die mee-evolueert van “netwerk” naar “chip”.
De technische specificatie somt concrete voorbeelden op van compatibele systemen en gebieden: thermisch management (inclusief vloeistofkoeling zoals CoolChip CDU), batterijen (EnergyCore), UPS-systemen (families zoals Liebert, PowerUPS, Trinergy Cube) en energiedistributie (STS, PPC), onder andere.
Dit aanpak moet leiden tot een culturele verschuiving: wanneer infrastructuur meer gedicht, kostbaarder en moeilijker te koelen wordt, wordt voorspellend onderhoud geen “nice-to-have” maar een essentieel instrument om prestaties en beschikbaarheid te waarborgen zonder de operationele kosten op te drijven.
De menselijke factor: minder gokken en meer precisie in een onverbiddelijke omgeving
Vertiv plaatst de aankondiging in de context van een realiteit die door veel teams wordt erkend: naarmate de rekenintensiteit toeneemt, groeit ook de druk om continuïteit en prestaties te garanderen. Het bedrijfsverhaal benadrukt dat geavanceerde analytiek helpt risico’s te voorspellen en herkent dat strategisch afgestemde monitoring de overgang mogelijk maakt van kalender-gebaseerde onderhoudsstrategieën naar veel meer geïnformeerde beslissingen.
In controlekamers vertaalt zich dat in minder onverwachte incidenten, meer prioriteit voor wat echt belangrijk is, en een operatie die minder afhangt van “intuïtie” of generieke regels. In tijden waarin AI-fabrieken het nieuwe normaal worden en de kosten van uitval exploderen, wordt deze transitie bijna onvermijdelijk.
Veelgestelde vragen
Wat onderscheidt preventief onderhoud van voorspellend onderhoud met AI in een datacenter?
Preventief onderhoud volgt een vast schema (geplande controles en vervangingen). Voorspellend onderhoud richt zich op de daadwerkelijke conditie van de apparatuur, detecteert afwijkingen en vroege signalen, en maakt het mogelijk prioriteit te geven aan interventies vóór een falen optreedt.
Welke soorten infrastructuur worden gedekt door Vertiv Next Predict?
Het richt zich op systemen voor energievoorziening en koeling, inclusief UPS, batterijen, verdeelinfrastructuur, en thermisch management, waaronder vloeistofgekoelde oplossingen.
Hoe helpt een dergelijke beheerde dienst bij het voorkomen van onverwachte uitval?
Door telemetrie, veilige cloud-gegevensoverdracht, slimme analyse van vroege signalen en geautomatiseerde actieadviezen, mogelijk gemaakt door serviceteams, wordt de interventie gerichte en tijdig ingezet om operationele verstoringen te voorkomen.
Waarom wordt dit aanpak belangrijker bij AI-data centers?
Omdat hogere dichtheden en complexiteit (voor energie en koeling) de toleranties voor storing verkleinen. Data-gedreven onderhoud biedt continue zichtbaarheid en controle om de prestaties en de operationele continuïteit te waarborgen.
uitgegeven door: vertiv