Wist je dat de kunstmatige intelligentie (KI) het energieverbruik in datacentra kan verminderen tot wel 40%? Deze vooruitgang optimaliseert niet alleen kosten, maar verbetert ook de operationele efficiëntie en vermindert de koolstofvoetafdruk.
Snelle samenvatting van hoe KI datacentra transformeert:
- Predictief onderhoud: Identificeert problemen voordat ze zich voordoen, waardoor storingen en onnodige kosten worden voorkomen.
- Workloadbeheer: Verdeelt taken dynamisch om maximale prestaties te behalen en tot wel 30% aan energie te besparen.
- Energie-efficiëntie: Past automatisch koelsystemen en bronnen aan, zoals Google doet met DeepMind.
- Schaalbaarheid: Maakt groei van operaties eenvoudiger met geavanceerde tools zoals Vertiv Trellis of Nlyte.
In 2025 zal 50% van de datacentra gebruikmaken van KI, volgens Gartner, waardoor operaties duurzamer en efficiënter worden. Blijf lezen om te ontdekken hoe deze technologieën de sector revolutioneren.
Optimalisatie van Datacentra met KI: Kostenvermindering en Verhoging van Energie-efficiëntie
Predictief Onderhoud en KI
Predictief onderhoud ondersteund door kunstmatige intelligentie (KI) verandert de manier waarop datacentra mogelijke storingen in hun systemen het hoofd bieden en beheren. Met het vermogen om problemen te voorzien, helpt deze aanpak om onderbrekingen en onnodige kosten te verminderen.
Wat is Predictief Onderhoud
In tegenstelling tot traditionele methoden, die vaak reactief zijn of gebaseerd op vaste schema’s, gebruikt predictief onderhoud een meer preventieve aanpak. Dankzij KI is het mogelijk om problemen in realtime op te sporen, waardoor noodreparaties worden vermeden en bronnen worden geoptimaliseerd.
Hoe KI Predictief Onderhoud Verbeteren
KI analyseert grote hoeveelheden gegevens afkomstig van sensoren en systeemlogs. Met geavanceerde algoritmes identificeert het patronen en afwijkingen die toekomstige storingen kunnen aangeven. Dit maakt het mogelijk om snel beslissingen te nemen en aanpassingen te doen voordat de problemen escaleren.
Echte Gevallen van KI in Predictief Onderhoud
Bedrijven zoals Microsoft en Meta benutten reeds KI om hun systemen real-time te monitoren. Dankzij deze technologie kunnen ze afwijkingen detecteren, storingen voorkomen en de operationele betrouwbaarheid verbeteren, terwijl ze tegelijkertijd kosten verlagen [6].
Bijvoorbeeld, Vertiv, een toonaangevende aanbieder van datacentrumoplossingen, heeft tools ontwikkeld op basis van KI die onregelmatigheden kunnen identificeren en storingen in kritieke apparatuur kunnen voorspellen [4]. Deze tools combineren real-time sensoren, machine learning-algoritmes en getraind personeel om effectiviteit te maximaliseren.
Naast kostenbesparingen verbetert predictief onderhoud de prestaties en beschikbaarheid van datacentra, wat bijdraagt aan een efficiëntere werking die is afgestemd op doelstellingen van schaalbaarheid en duurzaamheid. Buiten het vermijden van storingen helpt KI ook bij het efficiënter beheren van werklasten, zoals we in de volgende paragraaf zullen verkennen.
Workloadbeheer met KI
Beginselen van het Workloadbeheer
Workloadbeheer in datacentra betekent het effectief verdelen van computationele taken om maximaal gebruik te maken van de beschikbare bronnen. Met de komst van KI is dit proces drastisch geëvolueerd. Nu is het mogelijk om gegevens in realtime te analyseren en middelen aan te passen naar de behoeften op dat moment. Hierdoor kunnen de belangrijkste taken worden geprioriteerd met behulp van algoritmen die zowel de urgentie als de impact in realtime beoordelen.
Automatisering met KI in het Workloadbeheer
KI tilt workloadbeheer naar een hoger niveau door gegevens in realtime te analyseren en middelen dynamisch aan te passen. Zo heeft Microsoft bijvoorbeeld een systeem van dynamisch programmeren ontwikkeld dat het energieverbruik aanpast aan de vraagpatronen [6].
Aan de andere kant gebruikt Meta KI om de operaties in real-time te beheren en de werklasten op een efficiënte wijze te distribueren. In hun geval worden factoren zoals temperatuur en luchtstroom in acht genomen om de operationele prestaties te verbeteren [6].
| Aspect | Traditioneel Beheer | Beheer met KI |
|---|---|---|
| Bronverdeling | Handmatig of semi-geautomatiseerd | Dynamisch en voorspellend |
| Energie-efficiëntie | Beperkt | Tot 30% besparing [6] |
Voordelen van KI in Workloadbeheer
Het gebruik van KI in workloadbeheer biedt duidelijke verbeteringen. Volgens onderzoek van Vertiv kan deze technologie de operationele kosten met 25% verminderen en de efficiëntie van het datacenter met 15% verhogen [4].
Onder de belangrijkste voordelen behoren:
- Automatische aanpassingen en patroonvoorspelling: KI past de middelen aan op basis van vraag en voorziet verhogingen in de werklast.
- Vermindering van het energiegebruik: Aanzienlijke vermindering in de niveaus van gebruikte energie.
- Grotere aanpassingsvermogen: Onmiddellijke respons op veranderingen in de vraag.
Buiten het verbeteren van de operationele prestaties vermindert het gebruik van KI ook het energieverbruik en verlengt het de levensduur van de componenten. Dit optimaliseert niet alleen het beheer van de werklast, maar speelt ook een sleutelrol in energie-efficiëntie, een onderwerp dat in de volgende sectie zal worden besproken./banner/inline/?id=sbb-itb-0635bcb
KI voor Energie-efficiëntie en Schaalbaarheid
KI en Energie-efficiëntie
Kunstmatige intelligentie is de manier waarop datacentra hun energieverbruik beheren, aan het veranderen. Door KI te integreren in kritieke systemen slagen bedrijven erin het energiegebruik op verrassende manieren te optimaliseren.
Bijvoorbeeld, Microsoft gebruikt KI om werklasten dynamisch te programmeren. Dit maakt het mogelijk dat servers in modi met laag energieverbruik werken tijdens periodes van minder vraag, wat het energieverbruik aanzienlijk vermindert [6].
| Aspect | Impact van KI |
|---|---|
| Koelingsverbruik | Verlaging van 40% |
| Algemene Energie-efficiëntie | Verbetering van 15% |
| Resourcebeheer | Dynamische optimalisatie |
Bovendien verbetert het intelligente beheer van deze werklasten niet alleen de operationele prestaties, maar vermindert het ook het energieverbruik, waardoor groei van operaties gemakkelijker wordt.
«KI biedt een enorm potentieel om het energiebeheer in datacentra te verbeteren» – Data4 [5]
Rol van KI in de Schaalbaarheid van Operaties
KI maakt ook een cruciaal verschil in hoe moderne datacentra hun operaties opschalen. Om werklasten met hoge dichtheid te beheren, worden geavanceerde tools ingezet die zowel koelsystemen als beveiliging optimaliseren. Vertiv, bijvoorbeeld, gebruikt anomaliedetectie en proactieve maatregelen die hun vermogen om te groeien versterken [4].
Systemen zoals vloeistofkoeling en hybride koeling winnen terrein. Deze methoden, die warmte efficiënter afvoeren dan luchtsystemen, zijn ideaal voor de thermische eisen van intensieve KI-werklasten [4][2]. Verder ondersteunt KI deze technologieën in combinatie met edge computing, wat gegevensverwerking dichter bij de gebruikers brengt, energieverbruik vermindert en het gebruik van hernieuwbare energiebronnen maximaliseert [6][4].
«De evolutie van datacentra is intrinsiek verbonden met de groeiende vraag naar data en de onstuitbare vooruitgang van Kunstmatige Intelligentie» – experts van Vertiv [4]
Deze innovaties maken niet alleen een efficiëntere groei mogelijk, maar bereiden ook de weg voor het gebruik van geavanceerde KI-tools, een onderwerp dat in de volgende sectie zal worden aangepakt.
Herramientas y TecnologÃas de IA para Centros de Datos
Panorama de Herramientas de IA
La inteligencia artificial está cambiando cómo se gestionan los centros de datos modernos. Sistemas de Gestión de Infraestructura de Centro de DatosUn centro de datos o centro de procesamiento de datos (CPD) … (DCIM) como Vertiv Trellis, Nlyte yÂ