С стремительным развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) и его растущим влиянием на бизнес-среду возникает новая и сложная задача для операторов дата-центров — планирование ёмкости. Это процесс, который становится всё более критичным, учитывая увеличение требований к вычислительным мощностям, энергопотреблению и необходимости поддерживать стабильность работы в условиях растущей регуляторной нагрузки и ограничений инфраструктуры. Спрос на инфраструктуру, способную обрабатывать ИИ-вычисления, особенно тренировки моделей и инференсы, растёт значительными темпами, создавая новое давление на уже сложившуюся экосистему дата-центров.Одной из основных проблем, с которой сталкиваются операторы, является предсказание и подготовка необходимой вычислительной мощности с учётом быстроменяющихся потребностей в ИИ. В последние годы наблюдается тенденция к установке серверных стоек с высокой плотностью мощности, чтобы эффективно размещать современные GPU и другие специализированные процессоры, обеспечивающие ИИ-вычисления.
Однако при этом далеко не все владельцы дата-центров готовы к подобному уровню энергопотребления, и лишь небольшой процент объектов оснащён стоечными конфигурациями свыше 50 кВт, что значительно меньше мировых лидеров, планирующих стоики с нагрузкой до 1 мегаватта.Поддержание баланса между эффективностью и стоимостью становится настоящим вызовом. Рост тарифов на электроэнергию и колебания на энергетическом рынке заставляют операторов всё тщательнее подходить к вопросу управления ресурсами. Энергоэффективность становится приоритетом, поскольку расходы на питание систем убыстренно растут, а также существуют условия регулирования и обязательств по снижению углеродного следа. В таких условиях правильно спланированные мощности позволяют оптимизировать затраты и одновременно снизить влияние на окружающую среду, что приобретает всё большее значение для корпоративных клиентов и промышленности в целом.
Резкое увеличение нагрузки на цепочки поставок в эпоху глобальных экономических перемен сопровождается задержками с поставками оборудования и комплектующих. Это вынуждает операторов задумываться наперёд о расширении мощностей и инвестировании в новые проекты, нередко при ограниченных сроках и условиях высокой неопределённости. К тому же хроническая нехватка квалифицированного персонала дополнительно осложняет ситуацию. По данным последних исследований, около половины компаний испытывают трудности с поиском и удержанием опытных специалистов для работы в дата-центрах. Выпуск старших сотрудников на пенсию и недостаток передачи опыта новым кадрам создают риск потери экспертного знания, что негативно сказывается на управлении сложной инфраструктурой, особенно в условиях повышенного спроса на ИИ-сервисы.
Интересно отметить, что несмотря на возрастание сложностей, уровень серьёзных сбоев и простоя в дата-центрах постепенно снижается. Это говорит о том, что индустрия становится более устойчивой, внедряет современные методы мониторинга и автоматизации, что позволяет минимизировать влияние аварий на бизнес-процессы клиентов. Однако частота и масштаб усовершенствований замедляются, и операторам нужно применять инновации, чтобы удерживать высокий уровень надежности в условиях возросших технических требований.Касательно использования самого искусственного интеллекта в управлении дата-центрами, операторы остаются несколько осторожными. Большинство готовы доверять ИИ в части аналитики и обработки данных с сенсоров, что позволяет выявлять аномалии и прогнозировать потенциальные сбои.
Однако лишь малая часть готова позволить автоматизированным системам самостоятельно вносить изменения в конфигурацию инфраструктуры, что отражает естественную озабоченность по поводу риска ошибок и непредвиденных последствий в сложных экосистемах.Другим важным аспектом стало разнообразие распределения вычислительных нагрузок. Несмотря на активное продвижение публичного облака, большая часть корпоративных рабочих нагрузок всё ещё остаётся на собственных площадках, в дата-центрах клиентов или колокационных провайдерах. Такой подход объясняется требованиями безопасности, контролем над данными и специфическими требованиями бизнес-процессов, что вынуждает инвестировать в локальную инфраструктуру и усложняет задачи по прогнозированию и масштабированию ресурсов.Одним из самых волнующих вопросов остаётся масштаб будущего роста индустрии.
