10/04/24

A influência das novas tecnologias em nossas rotinas é cada vez mais evidente, à medida que continuam a se infiltrar em todos os aspectos da sociedade. Nesta era de progresso, as infraestruturas de dados ocupam uma posição crucial, atuando como base para armazenar, processar e compartilhar grandes quantidades de dados que alimentam tais aplicações, como as orientadas por inteligência artificial.

Por isso, entender as consequências, como o impacto da IA nos Data Centers, é crucial para que a organização saiba o que é preciso fazer, em termos de modernização, para que a sua TI seja capaz de suportar a inovação.

De fato, à medida que a inteligência artificial assume um papel relevante na definição das operações comerciais e das interações com os clientes, a necessidade de uma infraestrutura robusta de Data Center, capaz de acomodar essas crescentes cargas de trabalho, nunca foi tão pronunciada.

No entanto, ao mesmo tempo em que a incorporação da IA no dia a dia das empresas amplifica a eficiência da operação, também traz novos desafios e oportunidades na gestão de recursos, para que se garanta a segurança e promova a sustentabilidade.

Quer saber o que fazer para que o seu Data Center suporte todo o potencial da inteligência artificial? Leia a seguir:

O cenário atual da inteligência artificial

O uso da inteligência artificial (IA) tem aumentado rapidamente, afetando todos os aspectos da vida humana. Quer sejam órgãos governamentais, grandes corporações, pequenas empresas ou indivíduos, todos estamos intrigados com as possibilidades que a IA oferece.

Por impulsionar a inovação em todo o mundo, vários setores como saúde, finanças, varejo e manufatura estão aproveitando a IA para tornar seus processos mais eficientes, melhorar a tomada de decisões e fornecer serviços personalizados aos clientes.

Na prática, este aumento na adoção da inteligência artificial tem sido impulsionado por melhorias nos algoritmos de machine learning, na disponibilidade de conjuntos de dados e no aumento do poder de computação para poder lidar com tarefas da tecnologia.

Por sua vez, à medida que a inteligência artificial se torna mais acessível e utilizada por todos, transforma o modo como as organizações funcionam, alterando métodos e criando novas oportunidades de crescimento e produtividade.

Por outro lado, é fundamental manter a clareza de que, naturalmente, o impacto da inteligência artificial nos Data Centers também é proporcionalmente progressivo.

Insights e desafios

Uma pesquisa da IBM, lançada em janeiro de 2024, apurou que cerca de 42% das organizações com mais de 1.000 funcionários já utilizam ativamente aplicações baseadas em inteligência artificial em seus negócios. O relatório ainda aponta que os ‘early adopters’ estão esperadamente na vanguarda, com 59% das empresas que já trabalham com IA pretendendo acelerar e aumentar seus investimentos na tecnologia.

A verdade é que os desafios para a massiva adoção da IA nas empresas se avolumam, incluindo a contratação de profissionais com as competências certas, a complexidade dos dados e as preocupações éticas, que continuam a inibir os líderes empresariais na adoção de tecnologias de IA nas suas operações.

Como exemplo, a KPMG apurou, por meio de uma pesquisa realizada nos Estados Unidos, que os executivos (65% dos entrevistados) esperam que a inteligência artificial generativa tenha um enorme impacto nos negócios nos próximos três a cinco anos, mas a maioria diz não estar preparada para adoção imediata.

Isso mostra que, embora a IA generativa tenha entrado rapidamente no vocabulário de líderes empresariais e conselhos de administração, devido à acessibilidade da tecnologia, as organizações enfrentam desafios importantes para sua implementação. Os entrevistados prevêem passar os próximos 6 a 12 meses focados em aumentar a compreensão de como funciona a tecnologia, avaliando capacidades internas e investindo em ferramental.

Em consequência, a rápida expansão da implantação da inteligência artificial nas organizações também tem resultado num amplo impulso global para regulamentá-la. Nesse cenário, o Gartner prevê que até 2026, 50% dos governos em todo o mundo imporão o uso de IA responsável através de regulamentos, políticas e da necessidade de privacidade de dados.

A influência da inteligência artificial nos Data Centers

Não é surpresa que o impacto da Inteligência Artificial nos Data Centers, assim como de outras tecnologias digitais, está profundamente ligado ao aumento no volume do tráfego de dados e, consequentemente, na capacidade computacional que demandam para sua operação.

Com a progressão da IA, que já passou do campo das ideias para implementações práticas, remodelando o cenário tecnológico, a tecnologia vem em uma jornada evolutiva inédita, destacada por avanços em aprendizado de máquina, redes neurais e algoritmos de deep learning.

Hoje, a inteligência artificial é um acelerador de produtividade, que capacita as equipes com habilidades para analisar dados, automatizar tarefas e tomar decisões embasadas por informações precisas, instantaneamente.

Desse modo, conforme as aplicações baseadas em IA se tornam mais complexas e orientadas por dados, assim como as necessidades de armazenamento desses algoritmos avançados, os Data Centers precisam lidar com as demandas computacionais crescentes. Isso porque desempenham um papel central no funcionamento das tecnologias digitais, permitindo que as organizações aproveitem seu potencial para inovar e obter vantagem competitiva.

Assim, à proporção que os executivos e os tomadores de decisão de TI em praticamente todos os setores empresariais e do governo integrarem tecnologias de IA em suas operações, a demanda por data centers – e por poder de computação disponível em sua infraestrutura – continuará a aumentar e a assumir maior urgência.

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Data Centers tradicionais: desafios ao oferecer suporte às cargas de trabalho de IA

A incorporação das tecnologias digitais nas operações empresariais traz uma série de obstáculos para a infraestrutura de TI. Ao passo que as organizações dependem cada vez mais desse tipo de aplicação para promoverem a inovação e permanecerem competitivas, o impacto da inteligência artificial nos Data Centers decorre de entraves importantes, em especial relacionados a:

• Limitações de escalabilidade

Os Data Centers tradicionais muitas vezes enfrentam dificuldades na expansão para atender às crescentes demandas das cargas de trabalho impostas pela digitalização. As operações de IA requerem recursos computacionais e capacidades de armazenamento mais robustas. E, com o aumento dos volumes de dados e algoritmos complexos de inteligência artificial, as estruturas tradicionais lutam para escalar, limitando sua capacidade de adaptação aos rápidos avanços tecnológicos.

• Gestão de processos de resfriamento e do uso de energia

A exigente natureza computacional das operações digitais impõe desafios, em termos de arrefecimento e consumo energético, à configuração dos centro de dados. As cargas de trabalho geram muito calor, exigindo sistemas de resfriamento mais robustos e inteligentes para manter temperaturas operacionais ideais. Com isso, os Data Centers tradicionais, inicialmente projetados para fins de computação do dia a dia, podem não ter uma infraestrutura adequada para a dissipação eficaz de calor. Negligenciar estes aspectos pode resultar em ineficiências, maiores despesas e a possibilidade aumentada de mau funcionamento de hardware, além do risco de sanções devido aos impactos ambientais.

• Espaço limitado

As configurações de hardware necessárias para tarefas de IA normalmente requerem amplo espaço, como servidores poderosos, sistemas de armazenamento e aceleradores de hardware especializados. Isto pode representar dificuldades para os centros de dados atenderem essas necessidades, o que dificultaria os esforços para melhorar o desempenho e a escalabilidade da operação. Superar as limitações de espaço exige soluções no design e layout do Data Center, como incorporar estruturas e maximizar estratégias de eficiência de espaço.

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Estratégias de modernização para Data Centers: atendendo às demandas das cargas de trabalho de IA

À medida que as infraestruturas de dados evoluem para lidar com as novas tecnologias, a atualização torna-se crucial para garantir desempenho, eficácia e escalabilidade de alto nível. Esse procedimento, sem dúvida, é o mais indicado para se contornar o impacto da inteligência artificial nos Data Centers. Para tanto, é fundamental investir em abordagens específicas capazes de suportar este processo transformador. Entre elas, vale destacar:

Adoção de hardware específico de IA

A integração de equipamentos, como unidades de processamento gráfico (GPUs), unidades de processamento de tensores (TPUs) e matrizes de portas programáveis em campo (FPGAs) otimizadas para tarefas de inteligência artificial, é essencial. Esses aceleradores de hardware fornecem desempenho e eficácia no processamento de algoritmos de inteligência artificial, capacitando os Data Centers a gerenciar cálculos com mais eficiência, além de acelerar o treinamento de modelos de IA e atividades de inferência.

Implementação de soluções sofisticadas de refrigeração

Sistemas de arrefecimento eficazes são vitais para administrar o aumento do calor produzido pelo hardware dedicado à inteligência artificial. Mecanismos de resfriamento líquido e métodos avançados de controle de fluxo de ar desempenham um papel importante na manutenção das temperaturas operacionais em ambientes de Data Center. Ao dissipar o calor, essas soluções melhoram a eficiência energética, reduzem as despesas operacionais e reduzem as chances de superaquecimento ou mau funcionamento da estrutura.

Melhoria na eficiência energética

Os Data Centers podem se tornar energeticamente mais eficientes ao adotar fontes próprias, preferencialmente com o uso de energia limpa, assim como com o emprego de sistemas de gestão de consumo e com o uso de tecnologias para tratar o calor residual.

A autoprodução de energia e a mudança para fontes de energia renováveis ajudam a reduzir a dependência de combustíveis, enquanto os sistemas inteligentes de gestão de consumo ajustam a utilização com base nas necessidades da carga de trabalho. Sistemas de recuperação de calor residual reutilizam a caloria das operações do Data Center, aumentando a eficiência e a sustentabilidade.

Escalabilidade e adaptabilidade

O uso Data Centers modernos, como os de Colocation, combinado a soluções baseadas em nuvem, é crucial para suportar cargas de trabalho de inteligência artificial. As estruturas modulares permitem que os centros de dados expandam a infraestrutura, reduzindo gradualmente os custos e atendendo às necessidades em constante mudança ao longo do tempo.

Já as soluções em nuvem oferecem recursos sob demanda, permitindo que os Data Centers se ajustem a diversas cargas de trabalho em tempo hábil e otimizem o uso de insumos. Priorizar a escalabilidade e a adaptabilidade assegura que as organizações possam acompanhar as crescentes demandas das aplicações de IA, preparando sua infraestrutura para o crescimento futuro.

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