L’adoption rapide de l’intelligence artificielle va redéfinir le papier du centre de données dans tout le monde. Les charges de travail associées à l’intelligence artificielle peuvent se multiplier par cinq et également par la consommation énergétique des services à l’intérieur d’un centre de données, en comparaison avec les entreprises traditionnelles, ce qui oblige à replanter l’architecture physique et l’exploitation de ces installations.
Au fil des années, le centre de données a évolué pour soutenir les services au sein du noyau et les applications commerciales relativement stables. Sans embargo, l’augmentation de l’intelligence artificielle exige que chaque centre de gestion des données demande beaucoup d’énergie, de réfrigération et de complexité opérationnelle, au-delà des modèles de planification traditionnels.
Cette pression technique est l’un des organismes régulateurs les plus exigeants en termes d’efficacité énergétique et de durabilité. Adapter chaque centre de données n’est pas une option stratégique, mais une nécessité pour garantir la résilience, le contrôle des coûts et la croissance sur une grande place.
Partenaire de ce contexte, FNT Software, fournisseur leader de solutions pour la gestion intégrée des infrastructures de TI, de télécommunications et de centre de données, a identifié cinq étapes clés pour s’adapter à un centre de données traditionnel aux exigences de l’intelligence artificielle.
Cinq étapes pour préparer le centre de données pour l’ère de l’IA
La transformation du centre de données ne peut pas s’effectuer par des extensions intermédiaires ou des inversions ponctuelles. Il nécessite une stratégie structurée combinant analyse technique, optimisation opérationnelle et vision sur une grande place.
Selon FNT Software, les organisations doivent considérer les facteurs suivants pour moderniser leur centre de données :
- Évaluez le niveau réel de préparation, au milieu des auditoires complets de puissance, de réfrigération, d’occupation physique et de capacité de rouge à l’intérieur du centre de données. Sans une vision précise de l’état actuel, il est impossible de dimensionner correctement l’impact des nouvelles charges de IA.
- Garantir la visibilité intégrale de l’infrastructure du centre de données, en éliminant les silos entre les équipes de TI et les installations. La documentation unifiée et la surveillance en temps réel permettent d’identifier les dépendances critiques et de réduire les risques opérationnels.
- Optimiser l’augmentation du centre de données, réviser les densités de rack, la distribution électrique et l’efficacité de la réfrigération. De nombreuses organisations peuvent libérer des capacités sans se reproduire immédiatement avec de grandes inversions.
- Concevoir avec évolutivité et flexibilité le centre de données, en adoptant des architectures modulaires et des systèmes préparés pour de plus grandes densités énergétiques. La planification basée sur les simulations aide à anticiper les scénarios futurs.
- Intégrer la durabilité comme stratégie au centre de données, en intégrant les énergies renouvelables, le contrôle des émissions et les mesures transparentes de la consommation énergétique et de l’eau.
« L’intelligence artificielle est à l’essai d’infrastructures qui ne seront pas conçues pour ce niveau d’exigence. La clé n’est pas seule à ajouter des capacités, mais elle a une visibilité complète et une planification structurée pour adapter le centre de données de manière efficace et durable », a déclaré Stefan Kühn, spécialiste en documentation informatique de Logiciel FNT.
Retour technologique et décision stratégique
Grâce à la solution FNT Command Platform, les infrastructures complètes de TI, les télécommunications et le centre de données peuvent documenter un modèle de données unifié, permettant de créer un outil numérique qui s’ouvre des éléments physiques jusqu’aux services commerciaux, indépendamment du fabricant.
Concernant cette « infrastructure numérique », les entreprises peuvent planifier et gérer leur centre de données, ainsi que leurs entreprises informatiques et de télécommunications, avec plus de facilité, réduire les incidents et effectuer des changements de forme plus efficaces.
Les charges de travail associées à l’IA peuvent se multiplier par cinq ou par quatre la consommation énergétique des services
De plus, grâce à un ensemble d’outils et de méthodes normalisés, il est possible d’intégrer des informations sur d’autres systèmes, de générer des analyses avancées et d’optimiser les processus au sein du centre de données, ainsi que de fournir de nouveaux services numériques de manière automatisée. Le logiciel est également disponible en modèle SaaS, répertorié pour votre utilisation dans le cloud et préconfiguré pour des scénarios distincts, ce qui permet une mise en œuvre rapide dans n’importe quel centre de données.
En définitive, l’adaptation du centre de données à l’intelligence artificielle n’est qu’une réponse technologique, mais une décision stratégique qui a un impact direct sur l’efficacité, la pérennité et la capacité de création des organisations. Toutes les entreprises qui abordent cette transformation du centre de données avec une vision intégrale et des solutions avancées sont mieux préparées pour diriger la prochaine étape de la transformation numérique.
