Trender for datasentre for resten av 2024
Den største utfordringen datasenteroperatører fortsatt står overfor, er å håndtere den høye varmebelastningen som genereres av neste generasjons IT-utstyr, inkludert AI- og maskinlæringsapplikasjoner. AI og ML er kommet for å bli, og disse teknologiene krever en betydelig mengde prosessorkraft, noe som genererer en stor mengde varme. Dette skiftet er ikke nytt for datasenteroperatører, som i årevis har måttet håndtere økende varmebelastning som følge av økt etterspørsel etter data fra innholdsstrømming, cloud computing og mer.
Tradisjonelle luftkjølingsmetoder blir raskt utdaterte når det gjelder å håndtere disse høye varmebelastningene. Datasenterledere må ta i bruk ny kjøleteknologi, ellers risikerer de redusert ytelse og utstyrssvikt. Væskekjølingsløsninger kan gi betydelig høyere kjøleeffektivitet sammenlignet med tradisjonelle luftkjølingsmetoder og gjør det mulig for datasentre å ta i bruk neste generasjons teknologi på en sikker og effektiv måte, samtidig som kravene til energieffektivitet oppnås. Selv for datasentre som ikke er klare til å gå over til væskekjøling på anleggsnivå, tilbyr nVent hybride kjøleløsninger som bakdørskjølere, som utnytter effektiviteten til denne banebrytende teknologien uten at det er nødvendig med fullskala ombygging av anlegget.
Mer bærekraftig drift
Bærekraft vil fortsette å være et tema i datasenterbransjen. Etter hvert som etterspørselen etter datasentre øker, blir spørsmålet om hvordan datasentrene skal forsynes med strøm et like stort tema som hvor de skal bygges. Uansett hvordan man vrir og vender på det, er datasentre store energibrukere, og det er et økende globalt fokus på teknologier som hjelper datasentre med å redusere sitt karbonavtrykk. Datasentrene må både bruke strømmen effektivt og minimere sløsing, og de må også vurdere å produsere sin egen strøm for å gjøre strømnettet mer robust ved å ta i bruk fornybar energi.
Planleggere av datasentre må vurdere fornybar energiproduksjon på stedet for å kompensere for strømbehovet i det lokale strømnettet, redusere karbonavtrykket og kontrollere energikostnadene. Det er også viktig å forstå strømforbruket. Datasenterteknologier som intelligent strømdistribusjon kan overvåke strømforbruket og varsle ved overspenning eller andre problemer. Disse løsningene gjør også kritiske systemer mer robuste ved å bidra til å beskytte dem mot naturlige og menneskeskapte forstyrrelser.
Ta i bruk modulære og skalerbare løsninger
Modularitet og skalerbarhet fortsetter å være viktige faktorer etter hvert som etterspørselen etter datasentre endres og utvides. Datasentre må raskt og enkelt kunne tilpasse seg endrede behov, enten det innebærer å legge til mer kapasitet, ta i bruk ny teknologi eller utvide til nye lokasjoner. Bruk av tilpasningsdyktige, modulære og skalerbare standard produktplattformer for nettverks-, datasenter- og kommunikasjonsapplikasjoner er avgjørende for å kunne bygge skalerbare datasentre.
Når datasentre skal oppgraderes eller bygges nye, må de som driver senteret, ta høyde for modularitet, slik at de kan skalere driften etter hvert som etterspørselen øker. Hvis datasentrene bygger etter dagens behov, vil de raskt måtte omarbeide og videreutvikle seg etter hvert som teknologien endrer seg.
Behovet for modularitet gjelder både for infrastruktur på anleggs- og racknivå. Datasenterledere bør bevare muligheten til å legge til flere rack eller mer utstyr i den eksisterende bygningsinfrastrukturen for å kunne skalere i takt med raskt økende etterspørsel. Etter hvert som kjøleteknologien blir stadig bedre, kan datasentrene kanskje fylle tom plass i rackene med mer utstyr, men da må også kablingen og strømfordelingen utformes med tanke på en skalerbar arkitektur.
Økt bruk av automatisering og kunstig intelligens
Ettersom datasentrene fortsetter å vokse i størrelse og kompleksitet, blir behovet for automatiserte løsninger for å administrere og optimalisere driften stadig viktigere. Selv om datasenterledere alltid vil spille en nøkkelrolle, kan det å ta i bruk noen av teknologiene som datasentrene selv er med på å skape, hjelpe ledere med å finne nye måter å drive på. Dette innebærer blant annet bruk av kunstig intelligens og maskinlæring for å oppdage effektivitetsgevinster, redusere nedetid og optimalisere ressursbruken. I 2024 må datasentrene ta i bruk løsninger som bruker kunstig intelligens og maskinlæring til å automatisere oppgaver som fjernovervåking, vedlikeholdsvarsler og allokering av kjøle- og strømressurser.
Konklusjonen er at 2024 blir et spennende år for datasenterbransjen. Vi har bare så vidt begynt å skrape i overflaten av mulighetene som ligger i kunstig intelligens, maskinlæring og høyytelsesdatabehandling. Datasenterledere må se etter en partner som kan hjelpe dem med å forberede seg på alle trendene som er skissert i denne artikkelen, inkludert presisjonsvæskekjøling, energieffektiv strømdistribusjon, modulære og skalerbare produktplattformer, edge computing-løsninger samt automatiserings- og AI-løsninger. Ved å ta i bruk disse løsningene kan datasentrene holde seg konkurransedyktige og møte de skiftende behovene i bransjen, samtidig som de forbedrer energieffektiviteten, robustheten og kundeproduktiviteten.