di Stefano Mozzato, CoLo & Hyperscale Strategic Segment Director Southern Europe di Vertiv
Il contesto
Il sistema economico è sempre più interconnesso e digitale, richiedendo infrastrutture avanzate e veloci. I data center, che sono al centro della trasformazione digitale delle imprese, stanno assumendo così un ruolo rilevante anche in Italia in quanto abilitano applicazioni innovative di intelligenza artificiale (AI) che rivoluzionano molteplici settori. Le soluzioni di AI permettono poi di monitorare in tempo reale le esigenze energetiche di un data center, di ottimizzare la distribuzione dei carichi di lavoro, gestire le risorse energetiche più efficienti, e regolare i sistemi di raffreddamento. L’AI consente inoltre di migliorare la sicurezza informatica dei data center rilevando intrusioni e supportando l’integrità e la riservatezza dei dati.
Come agire
La comprensione e la misurazione dei fenomeni all’interno di un data center risultano fondamentali per ottimizzarne l’efficienza operativa. Spesso si associa a questi ambienti un elevato consumo di energia, ma è cruciale riconoscere il potenziale moltiplicativo che essi possiedono. I server, alimentati da energia elettrica, elaborano attraverso programmi avanzati e di intelligenza artificiale, traducendo questa energia in calcoli, previsioni meteorologiche, ottimizzazioni di processi, percorsi stradali ottimizzati, comparazioni diagnostiche, ogni altro elemento pervasivo del nostro quotidiano che, senza tali tecnologie, richiederebbero risorse energetiche significativamente maggiori.
Le soluzioni basate sull’AI offrono anche vantaggi enormi nella gestione dei data center stessi. Un elemento essenziale per il funzionamento continuo di un data center è la fornitura costante di energia, garantita da gruppi di continuità, batterie al litio e generatori. Questi ultimi, sebbene operino solo per poche ore l’anno, necessitano di test e manutenzione periodica per assicurare la loro efficienza operativa.
La capacità di scegliere i momenti ottimali per attivare questi dispositivi, sfruttando al meglio le condizioni della rete elettrica nazionale, le condizioni climatiche, la disponibilità di energie rinnovabili e la stabilità della rete, rappresenta un’opportunità significativa per migliorare l’efficienza energetica. L’implementazione di monitoraggi predittivi integrati con il machine learning consente di prevedere e ottimizzare l’uso energetico, riducendo inefficienze e migliorando la sostenibilità delle operazioni.
Vertiv 360AI: un passo avanti nell’innovazione
L’AI e l’elaborazione accelerata stanno quindi stimolando una domanda di consumo energetico e di raffreddamento senza precedenti, con densità di rack che possono superare i 120kW per rack già oggi con scenari di raddoppio nel breve periodo. Di conseguenza, la progettazione e l’implementazione delle infrastrutture di alimentazione e raffreddamento sono diventate più complicate. Per rispondere a queste esigenze Vertiv, leader nelle soluzioni per le infrastrutture digitali critiche, ha sviluppato Vertiv 360AI, una gamma di soluzioni pre-ingegnerizzate di alimentazione e raffreddamento end-to-end per l’AI, per agevolare la scelta e l’implementazione delle architetture dei data center in EMEA, consentendo di vincere le sfide moderne con un approccio semplificato e modelli convalidati. Questa tipologia di soluzioni pre-ingegnerizzate elimina i cicli di progettazione, riducendo i tempi di implementazione delle infrastrutture fino al 50% consentendo di ottenere fino al 25% di spazio in più rispetto alle realizzazioni tradizionali. Vertiv ha poi presentato il proprio AI Hub, dove partner, clienti e utenti potranno disporre di informazioni specialistiche, progetti e risorse di riferimento per pianificare con successo la propria infrastruttura e rispondere alle esigenze di AI.
La sfida alla sostenibilità e le innovazioni nel raffreddamento dei data center
La crescita di consumo energetico e di raffreddamento impone di affrontare anche il tema della sostenibilità ambientale. L’Agenzia Internazionale dell’Energia prevede che la domanda globale di elettricità dei data center raddoppierà entro il 2026. Data l’enorme quantità di dati che l’AI è in grado di gestire, anche il raffreddamento come pure le soluzioni per la continuità dell’alimentazione elettrica verranno ulteriormente ottimizzate grazie al machine learning e al supervised learning che permetteranno ai data center di operare ottimizzando sempre le sorgenti energetiche più efficaci come pure usare le modalità di raffreddamento più sostenibili incluso il riuso del calore generato dai data center.
Per contenere il consumo energetico e supportare la continuità operativa, è essenziale raffreddare efficacemente i dispositivi IT. Tra le tecnologie emergenti, il raffreddamento a liquido direttamente sui chip sta guadagnando popolarità. Una tecnologia che si integra con i sistemi di raffreddamento ad aria tradizionali e può sostituirli in applicazioni ad alta potenza dissipata come quelli richiesti dall’AI.
Ogni produttore si sta orientando verso la realizzazione di soluzioni di alimentazione e raffreddamento super efficienti. Diventano così di primaria importanza i sistemi di alimentazione a elevate capacità e altamente affidabili per le applicazioni AI capaci di assicurare la resilienza e di integrarsi perfettamente con diverse fonti di energia primaria e di backup, batterie agli ioni di litio e al nichel-zinco e fonti di energia alternative distribuite, tra cui celle a combustibile e le batterie a lunga durata (BESS). Per rimuovere il calore generato dai dispositivi IT (server, router, etc) utilizzati in un data center occorre intervenire con apparecchiature capaci di “trasferire” in calore che deve essere rimosso efficacemente per garantire la continuità delle operazioni e prevenire il surriscaldamento dei sistemi.
Negli anni passati si è parlato molto di applicazioni “con raffreddamento evaporativo” grazie a scambiatori a flusso incrociato che sfruttano il fenomeno fisico che vede l’aria raffreddarsi, grazie all’evaporazione dell’acqua. Chiaramente queste soluzioni sono appropriate quando vi è abbondanza di risorsa idrica perché, ad esempio, raccolta durante le piogge. In Italia tale tecnologia non è molto presente in quanto viene preferita la soluzione con impianti ad acqua refrigerata prodotta da freecooling chiller in circuito chiuso quindi con impatto sul consumo d’acqua uguale a zero.
Cosa aspettarsi in futuro
Stiamo assistendo a un forte cambiamento che avrà un impatto significativo nell’architettura dei data center di prossima generazione o quantomeno su una parte di essi. Si rileva un incremento di utilizzo del raffreddamento a liquido, direttamente a livello dei chip, che sta guadagnando sempre più popolarità integrandosi con i tradizionali sistemi di raffreddamento ad aria, sino a ipotizzarne la parziale sostituzione in quelle applicazioni dove la potenza dissipata per rack sarà sino a 10-15 volte superiore a quella odierna.
In conclusione, le soluzioni di AI applicate ai data center non solo riducono i consumi energetici ma incrementano l’efficienza operativa, portando benefici tangibili sia alle infrastrutture tecnologiche sia alla vita quotidiana di ciascuno. Il data center è diventato a pieno titolo elemento fondante dell’industria del dato, industria essenziale per un paese come l’Italia che solo ora sta iniziando a recuperare un gap significativo degli anni scorsi. Vertiv continua a innovare per rispondere alle esigenze di un mercato in rapida evoluzione, supportando la transizione verso un futuro digitale avanzato.
Per ulteriori informazioni consultare www.vertiv.it