今日のデータセンターは、インターネット、クラウド コンピューティング、エンタープライズ サービスのバックボーンとして機能する、非常に複雑なシステムです。ただし、人工知能 (AI) を念頭に置いて設計すると、大きな課題が生じます。このソフトウェアには施設の運用方法を大幅にアップグレードする力がありますが、これを統合することにより、データセンターの所有者は構築においていくつかの新しい要素を考慮する必要があります。

より大きな冷却ニーズ

「AI は、高度な異常検出と自動化された脅威対応メカニズムを導入することで、デジタル データセンターのセキュリティを強化します。」 

ただし、実行するには多くのエネルギーと情報が必要となるため、冷却が以前よりもさらに重要になります。

データセンターでは、空冷から液体冷却や浸漬冷却など、もう少し強力なものに切り替える必要があります。前者は封入された冷たい液体を利用してサーバーを放射冷却し、 施設の電力使用量を50%削減、後者は水を沸騰させ、凝縮させ、同じ効果をもたらすために雨を降らせる閉ループシステムを作成します。これらを組み込むには、データセンター運営者が事前に収容スペースを計画する必要があるため、既存の運営者は変更を加えるために多額の費用を費やす必要があります。

再建を避けるため、テクノロジー大手マイクロソフト カスタムサーバーラックを作成しました 冷却のニーズとスペースに対応します。同社の Maia 100 AI チップは空冷を中心に設計されていましたが、同社はそれだけでは十分ではないことに気づきました。センター全体を改修して大規模なクーラーを追加するのではなく、ラック内に設置する「サイドキック」を作成しました。液体冷却により、データセンターはすでにラックを近接して配置することができますが、この進歩により、より小規模な施設が標準になる可能性があります。

さらに、物理サーバーのセキュリティでは冷却を念頭に置く必要があります。設計者は、繊細な機械が過熱するため、金属やコンクリートの厚い壁に頼って保護することはできません。エキスパンドメタルケージの促進 ダイヤモンド型の穴による空気循環 マテリアル内に配置されており、拡張性が向上するため、非常に簡単に移動できます。

機器の冗長性の削減

人工知能は、よりスマートなリソース割り当てと予測分析を可能にすることで、データセンターの機器の冗長性を大幅に削減します。 AI は、データ パターンと運用要求を分析することで、容量とパフォーマンスのニーズを正確に予測できます。これにより、ピーク需要に合わせてオーバープロビジョニングする従来のアプローチではなく、既存のインフラストラクチャの最適化が可能になります。

この予測機能により、データセンターは必要に応じてリソースをスケールアップまたはスケールダウンでき、冗長機器の必要性を効果的に最小限に抑えることができます。これにより、AI は設計を合理化し、不必要な設備投資を削減します。

また、電力消費量を削減し、電子廃棄物を削減することで、より持続可能なデータセンターの実践にも貢献します。このアプローチは効率化への移行を表しており、テクノロジーを活用して現在のニーズに対応しています。

高品質の素材の重要性

AI にははるかに大きな操作要件があるため、最新のハウジングが必要です。データセンターにはさらに大きな負荷がかかり、消費電力と冷却システムが限界に達することになります。したがって、施設所有者は、コストを節約するために安価な材料を使用して設計の手を抜くことを避ける必要があります。そうしないと、メンテナンスのための頻繁なダウンタイムや交換に不必要な出費が発生する危険があります。

さらに、高品質のコンポーネントを使用すると、空気の質が向上します。要件を満たしていない製品は、危険なガスや粒子を高温で放出し、サーバーの重要な部分に損傷を与える可能性があります。 AI は、より安価な方法を選択したい人々に、設計プロセス中に寿命の名の下によく考えるよう強制するでしょう。

AI によるデータセンターの未来

データセンターに AI を導入するには、導入の初期コスト、AI システムの統合の複雑さ、これらの高度なテクノロジーを管理するための熟練した人材の必要性などの課題が伴います。 これらの複雑さに対応して、たとえば米国は次のことを義務付けています。 政府機関が最高 AI 責任者を雇用する AI テクノロジーの倫理的な使用とコンプライアンスを確保するため。

こうしたハードルにもかかわらず、見通しは依然として楽観的です。人工知能はデータセンターの運用に革命をもたらし、より持続可能で効率的で復元力のあるインフラストラクチャを実現すると期待されています。 その可能性を活用してエネルギー使用を最適化し、メンテナンスを自動化し、セキュリティを強化することで、前例のない運用効率と信頼性を実現します。これは、現代世界のインフラストラクチャの新しい標準を設定します。

データセンターに対する AI の影響を調査する

組織は、最新の AI テクノロジーを探索し、関連する議論に参加し、業界の発展に遅れを取らないようにすることで、データセンター設計における AI の変革力をさらに深く掘り下げる必要があります。この積極的な取り組みにより、顧客の理解が深まり、データセンターのイノベーションの進化する状況に貢献できるようになります。

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