À medida que grandes modelos de linguagem (LLMs) como ChatGPT e aprendizado de máquina (ML) geram mídia aparentemente interminável e buzz da indústria em torno da promessa de IA generativa, o crescimento dessas tecnologias traz consigo um enorme número de desafios para o setor de data center.
Junto com a IA, tecnologias como ML e Internet das Coisas (IoT) exigirão data centers com ampla largura de banda e soluções de energia inovadoras. À medida que cresce a necessidade de capacidade de computação e maior conectividade, também aumenta a dependência dos operadores de sistema de data centers para processar e armazenar com eficiência enormes quantidades de informações, mantendo um desempenho excepcional.
Os sistemas de computação Edge que utilizam algoritmos avançados de IA podem executar processamento de dados em tempo real e tomada de decisões em uma rede para maximizar o desempenho geral. A computação Edge também pode ajudar a permitir o processamento de dados em tempo real necessário para alimentar a IA. Com IA generativa, LLMs, IoT, adoção de nuvem, processamento de dados em tempo real e a demanda por aplicativos de baixa latência, levando a capacidade de computação a níveis sem precedentes, o mercado de computação Edge deve aumentar de cerca de 34 bilhões de dólares (194 bilhões de reais) em 2024 para mais de 700 bilhões de dólares (4 trilhões de reais) em 2033.
Dada a ascensão meteórica da IA generativa, a indústria de data centers foi encarregada de se adaptar rapidamente para acomodar o aumento da capacidade de computação e atender ao aumento da demanda por soluções de energia eficazes para facilitar tudo.
A chave para desbloquear o potencial da IA provavelmente dependerá da eficácia da computação de Edge. Usando uma arquitetura de tecnologia da informação (TI) distribuída, a computação de Edge processa dados na periferia da rede, o mais próximo possível de sua fonte original. Isso pode reduzir a latência e melhorar o desempenho, além de reduzir o consumo de energia – um adversário de longa data dos operadores de data center de grande escala.
Enfrentando os desafios da implementação de modelos Edge
Para projetar e implementar com sucesso modelos de computação de Edge, o setor de data center precisará enfrentar alguns desafios. À medida que as organizações começam a depender menos de data centers centralizados tradicionais para coletar, processar e armazenar dados, a computação Edge tem a capacidade de remodelar a maneira como os negócios são feitos. Por exemplo, com as redes de energia se tornando mais amplamente distribuídas, a computação Edge pode fornecer o processamento de dados de baixa latência necessário para facilitar as decisões de geração e distribuição de energia em tempo real para atender às demandas de maneira ideal.
Issue 55 - Poles Apart
Building a submarine cable through the North Pole
Um ecossistema de data center menos centralizado também oferece benefícios no nível do consumidor. No entanto, a dependência do consumidor em aplicações que processam grandes volumes de dados em movimento rápido também está impulsionando a necessidade de os desenvolvedores de data centers enfrentarem os desafios logísticos. Isso inclui o estabelecimento de data centers próximos a bairros, instalações e áreas densamente povoadas mais próximas de fontes de dados. Isso é particularmente importante para aplicações que exigem latências muito baixas, como transmissão ao vivo, realidade aumentada (AR) e veículos autônomos.
Com essas aplicações criando mais demanda na infraestrutura de computação Edge, outro desafio entra em jogo – mitigar o calor gerado pelos equipamentos de TI e fontes de alimentação dentro dessas instalações. Para lidar com os níveis elevados de calor gerado, os desenvolvedores têm a tarefa de implementar sistemas de energia eficientes que incluem recursos como retificadores de condução ou refrigeração líquida de alta eficiência, resfriamento por imersão e soluções de contenção de calor. A mitigação do calor é fundamental para a eficiência operacional do data center e para evitar danos ao equipamento ou, pior ainda, falhas no sistema.
As consequências de equipamentos danificados e interrupções podem ser significativas. De acordo com uma pesquisa do Uptime Institute, mais da metade dos operadores de data center pesquisados sofreram uma interrupção entre 2020 e 2023. E o custo das interrupções mais graves continua alto, já que 54% dos entrevistados disseram que sua interrupção mais grave lhes custou mais de 100 mil dólares (570 mil reais). Além disso, quase um em cada seis operadores disse ter sofrido uma interrupção que lhes custou mais de 1 milhão de dólares (5,7 milhões de reais).
Essas estatísticas preocupantes ressaltam a criticidade dos sistemas de energia resilientes do data center e a necessidade de possíveis problemas serem monitorados e resolvidos remotamente e a qualquer momento. À medida que a computação Edge impulsiona a necessidade de data centers mais amplamente dispersos, um prêmio foi colocado no monitoramento e diagnóstico remotos. Além disso, a necessidade de técnicos de serviço experientes e prontamente disponíveis para ajudar a manter o tempo de atividade nessas redes críticas de Edge nunca foi tão grande. Isso exige que os operadores de data center estabeleçam uma abordagem clara e estratégica para gerenciar o complexo processo de dimensionamento de recursos conforme necessário.
Por fim, a segurança dos dados é outro aspecto crítico dos processos de computação Edge, pois vários locais de Edge podem criar maior suscetibilidade a ataques cibernéticos. As operadoras precisam garantir que seus pontos de presença estejam alinhados com as medidas de privacidade e conformidade de dados padrão do setor. Protocolos de segurança, incluindo controle de acesso, detecção de ameaças e criptografia de dados, também devem ser implementados. Também é crucial monitorar e auditar continuamente dispositivos e redes de Edge para garantir a detecção oportuna de ameaças ou ataques.
Adotando uma abordagem holística para a conectividade de Edge em todo o país
As partes interessadas no ecossistema de computação Edge, que incluem governos, fornecedores de serviços e desenvolvedores de aplicativos, precisam trabalhar juntas para obter todos os benefícios da Edge computing. Apoiar a extensa capacidade de computação que a IA exige e enfrentar os desafios que a tecnologia apresenta exigirá uma abordagem holística e colaborativa para arquitetura de rede, design de infraestrutura e gerenciamento de sistemas.
