En 2022, les discussions dans le secteur IT ont porté sur la durabilité et les datacenters. La pression accrue des clients pour des approches plus écologiques pousse les datacenters à mettre en œuvre des stratégies « holistiques » qui envisagent de réduire leur empreinte carbone.
Dans ce contexte, l’intelligence artificielle (IA) peut contribuer énormément à l’équation.
Un rapport de McKinsey souligne que l’IA accroît le potentiel d’économies d’énergie sur l’ensemble du réseau, grâce à sa «capacité à analyser de grandes quantités de données liées aux modèles de trafic, à la demande en temps réel et à la disponibilité des ressources réseau, permettant ainsi de prendre rapidement des décisions automatisées sur les parties du système qui peuvent être mises en veille ou en mode arrêt».
Le même rapport souligne que les outils d’économie d’énergie alimentés par l’IA peuvent générer des économies opérationnelles de 5 à 7% et réduire les coûts énergétiques de 5% grâce à l’étalonnage automatique continu des groupes de production d’eau glacée, des pompes et des ventilateurs.
Cependant, l’IA apporte non seulement des avantages à la gestion de l’énergie des datacenters, mais en traitant de larges volumes de données en temps réel, elle permet la détection des défaillances, la prédiction des pannes et facilite l’intervention technique. Cela en fait un élément clé pour garantir la continuité opérationnelle de l’infrastructure.
Un rapport du Ponemon Institute 2021 montre que « les datacenters principaux ont connu en moyenne 2,4 arrêts de sites par an, et ils étaient d’une durée moyenne de plus de deux heures (138 minutes). Cela s’ajoute à près de 10 événements d’indisponibilités par an, isolés à certains racks ou serveurs.»
Selon l’Uptime Institute, 76% de ces événements peuvent être évités avec les bons outils. Les capacités de l’IA pour surveiller l’infrastructure, détecter les défaillances possibles et les corriger à distance aident à garantir la disponibilité du réseau.
L’IA peut être un outil puissant pour effectuer une maintenance prédictive basée sur l’analyse des données et pour détecter les problèmes potentiels dans l’équipement, avant même qu’ils ne représentent un problème. Un service de ce type permet de réduire la constatation d’une défaillance et l’attention donnée à cette dernière, réduisant en conséquence l’indisponibilité du datacenter.
Dans l’infrastructure électrique, les services prédictifs peuvent aider à générer une évaluation de l’équipement et à identifier la corrélation entre les événements isolés qui pourraient générer une panne. En outre, ces derniers peuvent surveiller le cycle de vie de l’équipement et prévoir les modifications nécessaires pour que la charge critique ne souffre pas.
Le dispositif de surveillance à distance Vertiv LIFE™ Services s’appuie sur l’IA et le Machine Learning pour fournir une visibilité, une analyse et des diagnostics en temps réel des services critiques, pour une évaluation préventive constante du réseau.
La surveillance fonctionne 24h/24, 7j/7 et est connectée à un centre de réponses à distance. Dès la détection d’une défaillance l’outil LIFE Services envoie automatiquement un paquet d’informations à l’équipe d’experts pour aider à diagnostiquer le problème et, si nécessaire, pour assigner le technicien le plus proche afin qu’il rétablisse le fonctionnement normal.
La valeur de l’intelligence artificielle dans les datacenters réside dans la prévention des événements et dans la réduction du temps de réponse en cas de défaillance. De même, une infrastructure plus efficace et moins défectueuse contribue également à la réduction de l’empreinte carbone. Trouver le bon ensemble d’outils et les bons partenaires peut aider à obtenir les deux.
