Centra danych strategicznym elementem gospodarki
Raport McKinsey z 2023 roku nieco przybliża poziom konsumpcji energii przez centra danych – wówczas największe z nich wykorzystywały jej tyle samo, co 80 tysięcy gospodarstw domowych. Dziś wartości te mogą być jeszcze większe i zapewne będą wzrastać.
Jak komentuje dla portalu strefabiznesu.pl Krzysztof Krawczyk z Vertiv, w samych Stanach Zjednoczonych, stanowiących ok. 40 proc. całego rynku data center, zakłada się, że poziom konsumpcji energii przez te obiekty do 2030 roku wzrośnie dwukrotnie w porównaniu z poziomem z roku 2022. Wynika to z rosnącej popularyzacji sztucznej inteligencji (AI) i wysokowydajnego przetwarzania (HPC), których algorytmy wymagają znacznie większej mocy obliczeniowej.
Krawczyk podkreśla, że centra danych to dziś obiekty o znaczeniu strategicznym dla gospodarki, dlatego kluczowe jest dołożenie starań, aby mogły one funkcjonować w sposób nieprzerwany.
– Awaria tego typu obiektów może znacznie utrudnić lub nawet zupełnie uniemożliwić nam wykonywanie najbardziej podstawowych czynności online. Wiązałaby się np. z ograniczonym lub brakiem dostępu do kanałów komunikacyjnych, takich jak poczta elektroniczna, czy media społecznościowe – wymienia.
Jednocześnie zwraca uwagę na fakt, że utrudniałoby to również transport. – Linie lotnicze mogłyby stracić dostęp do swoich systemów zarządzania, czego efektem byłyby wstrzymane loty – podkreśla.
Z kolei przewoźnicy kolejowi mieliby zaś do czynienia z ryzykiem utraty dostępu do systemów sterowania ruchem, czego konsekwencją byłyby opóźnienia połączeń, a w skrajnych przypadkach – wypadki. – Utracilibyśmy również odstęp do nawigacji GPS oraz innych rozwiązań cyfrowych, takich jak bankowość online. Konsekwencje awarii centów danych byłyby zatem odczuwalne przez każdego – dodaje.
Firmy stawiają na własne źródła zasilania
Aby wesprzeć te obiekty w ich codziennej pracy oraz sprostaniu wymaganiom sztucznej inteligencji i HPC, ich operatorzy coraz częściej wdrażają strategię BYOP (bring your own power). Jak wyjaśnia Krawczyk, polega to na budowie własnych, niezależnych źródeł zasilania.
– W ramach tego podejścia wykorzystywane są zarówno zasilacze awaryjne (UPS), systemy magazynowania energii (BESS – Battery Energy Storage System), jak i ogniwa paliwowe oraz odnawialne źródła energii, takie jak wiatr czy słońce – wylicza.
– Rozwiązanie to zwiększa samowystarczalność energetyczną centrów danych oraz zmniejszając ich zależność od paliw kopalnych. Dzięki tej taktyce obiekty data center mogą przestać być wyłącznie konsumentem energii elektrycznej – dodaje.
Dzięki takiemu rozwiązaniu zyskują potencjał, aby stać się partnerem wspierającym i stabilizującym lokalną sieć energetyczną. Jako przykład, kozłowski wskazuje działanie podjęte przez szwedzkiego dostawcę usług kolokacyjnych, Conapto., która wdrożyła ta wdrożyła specjalne zasilacze, jako dynamiczne źródło energii. – Współdziałają one z dostawcą energii w celu równoważenia obciążenia sieci oraz wzmacniania jej stabilności – wyjaśnia.
– Wdrażanie strategii BYOP to krok w dobrą stronę. Oprócz umożliwiania centrom danych wspomnianego udziału w procesie stabilizacji sieci, rozwiązanie to pozwala im również na redukcję śladu węglowego. Dzięki temu te kluczowe obiekty mogą funkcjonować bardziej efektywnie, jednocześnie wspierając zrównoważony rozwój – podsumowuje.
AI w finansach i produkcji. Nowe możliwości i korzyści
Generatywna sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w wielu sektorach, w tym w finansach i produkcji, gdzie przyczynia się do zwiększenia efektywności i ograniczenia przestojów.
AI pozwala na analizowanie danych z czujników w zakładach produkcyjnych, co umożliwia wczesne wykrywanie potencjalnych awarii. Z kolei w sektorze finansowym AI jest wykorzystywana do wykrywania oszustw, analizując setki rodzajów ryzyka w zaledwie kilka milisekund. Dzięki temu firmy mogą szybko reagować na potencjalne zagrożenia i zwiększać bezpieczeństwo swoich operacji.
– Korzyści płynące z AI są zbyt wielkie, aby je ignorować, dlatego można się spodziewać, że coraz więcej firm będzie po nią sięgać. Potrafi ona m.in. skutecznie analizować dane z czujników urządzeń wykorzystywanych w zakładach produkcyjnych oraz rozpoznawać wzorce, które mogą sygnalizować zbliżającą się awarię. Ponadto, dzięki temu samemu mechanizmowi – analizy i rozpoznawania wzorców – sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w procesie projektowania – komentuje Krawczy.
Wyzwania dla centrów danych. Energia i ślad węglowy
Wraz z rosnącym zastosowaniem AI, centra danych muszą sprostać zwiększonemu zapotrzebowaniu na energię i moc obliczeniową. Przewiduje się, że do 2030 roku zużycie energii przez centra danych wzrośnie dwukrotnie.
„Sztuczna inteligencja potrzebuje dużej mocy obliczeniowej, co przyczynia się do zwiększenia konsumpcji energii. Przewiduje się, że do 2030 roku ilość zużywanej przez centra danych mocy wzrośnie dwukrotnie, aż do 35 gigawatów rocznie. To niejedyne wyzwanie, jakie czeka ten rynek. Wraz z rosnącym zużyciem energii zwiększa się pozastawiany ślad węglowy. W celu jego zmniejszenia, operatorzy centrów danych już teraz korzystają z takich modeli zasilania jak bring your own power (BYOP) albo systemów magazynowania energii w akumulatorach (Battery Energy Storage System, BESS). Rozwiązania te nie tylko pomagają w lepszym zarządzaniu energią i wspomagają ciągłość działania, ale też są bardziej ekologiczne. W przyszłości, wraz z dalszym rozwojem AI, możemy spodziewać się coraz większej popularyzacji tych modeli” – twierdzi ekspert Vertiv.
Aby sprostać tym wyzwaniom, centra danych muszą inwestować w nowoczesne technologie zarządzania energią i systemy chłodzenia, które pozwolą na efektywne wykorzystanie zasobów i minimalizację śladu węglowego.
