De drie uitdagingen van AI in datacenters
AI vraagt veel van datacenters. Drie uitdagingen domineren de integratie van AI-workloads. Welke? Lees het hier.
1. Time to market
Door AI explodeert de vraag naar energie in datacenters. Zo gebruiken AI-racks vaak meer dan 100 kW per rack en vormen ze daarmee een uitdaging voor o.a. energie- en koelcapaciteit. Ook is er vaak sprake van een tekort aan producten, energie, personeel en bouwtijd. Het tempo waarin AI groeit, ligt duidelijk hoger dan traditionele datacenterbouwcycli aankunnen.
Groot deel van de oplossing ligt in prefab, schaalbare datacenters. Componenten daarvan worden off-site gebouwd en technische problemen zoals ontwerp en configuratiefouten worden vooraf opgelost. Datacenters worden dan als modulaire blokken geleverd, waardoor de implementatie in maanden in plaats van jaren plaatsvindt. Daardoor is er minder gespecialiseerde arbeid ter plaatse nodig. Ook is het eenvoudiger om datacenters te upgraden, want modules kunnen worden vervangen of toegevoegd zonder de operatie stil te leggen. Als laatste ondersteunen prefab infrastructuuroplossingen on-site power generation en de integratie van duurzame energiebronnen, wat de faciliteiten veerkrachtiger én toekomstbestendiger maakt.
2. Bestaande beperkingen
Een prefab datacenter is meestal ideaal, maar niet elk bedrijf kan vanaf nul beginnen. Zeker niet wanneer er al dure, strategisch gelegen datacenters staan. Het probleem is dat bestaande datacenters meestal te maken hebben met beperkingen: gelimiteerde vloeroppervlakte, lage plafondhoogte en beperkte koelingscapaciteit.
Hiervoor zijn AI-retrofitoplossingen ontwikkeld: slimme engineering om datacenterprestaties te maximaliseren binnen bestaande beperkingen. Denk aan het inzetten van compacte, high-density oplossingen of hybride koeltechnologieën die lucht- en vloeistofkoeling combineren. Zo kan warmte efficiënt worden afgevoerd zonder ingrijpende verbouwing of langdurige stilstand, bijvoorbeeld via rear-door heat exchangers die tot 80 kW per rack aankunnen. Het resultaat? Hogere dichtheid, lagere operationele kosten en minimale downtime.
3. Security concerns
De fysieke infrastructuur van een datacenter gaat echter niet alleen om capaciteit, maar ook om veiligheid. Omdat AI-workloads data-intensief zijn en hoge eisen stellen aan rekenkracht, is fysieke infrastructuur tegenwoordig steeds belangrijker. Slecht geconfigureerde hardware, te late updates en verouderde systemen vergroten de kans op storingen, datalekken en non-compliance.
Modulaire, gestandaardiseerde architectuur biedt hier uitkomst. Door workloads te segmenteren, kun je beveiligingsmaatregelen al in het ontwerp verankeren, aan de hand van gescheiden zones voor kritieke workloads en ingebouwde monitoring voor energie- en datastromen. Ook voorkomt standaardisatie misconfiguraties en kun je sneller te reageren op nieuwe regelgeving of cyberdreigingen. Bovendien is deze architectuur makkelijk te upgraden omdat losse modules kunnen worden vervangen door nieuwe varianten, waardoor datacenters de snelle evolutie van AI – en de bijkomende uitdagingen – bijhouden.
Slimme technologie, slimme infrastructuur
Wie de kracht van AI wil benutten, heeft infrastructuur nodig die net zo slim, flexibel en toekomstgericht is als de technologie die het ondersteunt. Zo kunnen datacenteroperators niet alleen AI integreren, maar het ook omzetten in schaalbare, winstgevende capaciteit.
Dit is een commerciële bijdrage geschreven door Ronald van Veen, Technical Solutions Architect bij Vertiv. Onze redactie is niet verantwoordelijk voor de inhoud.
