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Les dirigeants de Google et Equinix proposent des conseils pour la numérisation des opérations des centres de données afin d’accroître l’efficacité

Lors de l’événement Innovation Summit que Schneider Electric a récemment organisé à Barcelone, les participants ont eu l’occasion d’entendre deux géants de l’industrie des centres de données, Google et le fournisseur de colocation Equinix, parler des défis auxquels ceux-ci sont confrontés dans la numérisation de leurs centres de données. Ce qui m’a frappé dans la conversation a été à quel point leurs défis étaient similaires à ceux de pratiquement toute société ou entreprise en colocation qui exploite des centres de données de toute taille.

J’ai retenu trois points essentiels de la séance. Le premier est la façon dont ces sociétés s’appuient sur les données et les algorithmes de l’apprentissage machine pour améliorer les opérations des centres de données, comme la maintenance prédictive. Le second est l’importance de la standardisation des centres de données, et la façon dont ceux-ci constituent, en réalité, un prérequis à l’innovation. Le troisième point retenu est la façon dont les deux sociétés traitent la pénurie de personnel ayant une expertise dans la conception des systèmes de contrôle et l’exploitation des centres de données critiques.

Les données stimulent une maintenance prédictive et efficace

Puisque les centres de données continuent de s’agrandir considérablement en taille et en complexité, de plus en plus de sociétés doivent se tourner vers la gestion numérique pour optimiser la performance. Joe Kava, vice-président, centres de données mondiales pour Google, a parlé de la façon dont sa société avait déjà équipé presque tous ses centres de données et celle-ci collectait d’énormes quantités de données depuis des années. Cependant, elle n’utilisait pas beaucoup les données jusqu’à ce qu’un ingénieur arrive avec l’idée de développer un modèle d’apprentissage machine et de le former sur les données, pour deux raisons principales : améliorer l’efficacité énergétique et prédire le moment où une pièce d’équipement allait tomber en panne.

Quelques années plus tard, presque 100 % des installations de Google utilisent l’apprentissage machine pour optimiser la centrale de refroidissement, dans le cadre d’un fonctionnement complètement autonome. (Cela m’a rappelé un article de blog de mon collègue John Niemann écrit il y a quelques années et décrivant une capacité similaire.)

Il est évident que peu de sociétés ont les ressources dont dispose Google et peuvent construire leurs propres modèles d’apprentissage machine suffisamment bons pour permettre à un centre de données de fonctionner essentiellement par lui-même. Cependant, l’industrie a progressé à tel point que vous n’avez pas à le faire, car il existe des outils pour aider toute société à effectuer essentiellement la même chose.

L’élément essentiel est que les outils soient « ouverts », c’est-à-dire qu’ils puissent fonctionner avec l’infrastructure de n’importe quel vendeur. EcoStruxure pour fournisseurs de cloud et de services de Schneider Electric est une de ces plateformes. Elle fournit le même type d’analyse de données que Google a élaboré seule, permettant à des sociétés de toute taille d’accéder aux analyses avancées afin d’améliorer l’efficacité des centres de données et les capacités telles que l’analyse prédictive.

La standardisation favorise l’innovation

Les deux sociétés sont également de grands partisans de la standardisation en raison de la flexibilité qu’elle leur fournit pour étendre rapidement leurs capacités. Pour Equinix, qui exploite environ 200 centres de données sur cinq continents, la standardisation est essentielle, selon les dires de Diraj Bamola, premier vice-président du design et de la construction de la société sur le plan mondial.

Equinix a délibérément cherché à mettre en place un cadre structuré de design et de construction pour ses systèmes de contrôle et ses unités de distribution électrique, avec Schneider Electric comme partenaire, comme l’a déclaré Bamola.

Bien entendu, Schneider Electric est un partisan de la standardisation depuis longtemps. Il est au cœur de l’infrastructure préfabriquée et modulaire des centres de données que nous promouvons depuis un certain temps comme façon de construire des centres de données plus rapidement tout en maintenant une fiabilité et des performances solides.

Cependant, la standardisation est également importante, car elle stimule l’innovation en agissant comme base de référence par rapport à laquelle vous pouvez vous améliorer, comme l’a observé Bamola. Des sociétés comme Google et Equinix n’ont pas d’autre choix que d’innover afin de soutenir une croissance rapide. La bonne nouvelle est que les innovations qu’elles proposent, souvent avec notre aide, finissent par avoir des retombées et par être offertes sur le marché général.

L’Open Compute Project (OPC) constitue un exemple. Tout a commencé avec les innovations que Facebook a développées en essayant de construire un centre de données avec de nouveaux niveaux d’efficacité énergétique et de performance, à faible coût. Aujourd’hui, OCP dispose de modèles de serveurs, de racks, d’équipement de réseau et bien plus qui sont à libre disposition de tous.

La standardisation est également importante lorsqu’il s’agit de former le personnel d’exploitation des centres de données, comme l’a observé Kava. Comme il l’a déclaré, si chaque site détenait différents modèles et processus d’exploitation, « ce serait un désastre » d’essayer de former le personnel à un niveau de mission critique de disponibilité.

L’expertise des centres de données à un prix avantageux

Ceci m’amène au dernier point : la pénurie d’expertise des centres de données.

Lorsqu’on lui a demandé quel était le plus gros déficit de talent des centres de données selon lui, Bamola a montré le fond de la salle où se tenait un ingénieur de Schneider Electric, Julien Moreau. « Julien est un leader dans l’industrie et connaît l’ingénierie et la distribution », a-t-il déclaré. « C’est un point très douloureux. Nous avons probablement tous de grands projets de construction qui dépendent entièrement d’un nombre limité de ces ressources précieuses. »

Ce point douloureux est lié à la croissance massive de l’industrie des centres de données. Alors que les centres de données pouvaient avoir une taille de 5 MW il y a 10 ans, et de 20 MW il y a 5 ans, aujourd’hui, nous voyons des centres de données de 100 WM ou plus. Ces centres de données sont vraiment équivalents à une usine de fabrication massive, et les contrôles nécessaires pour traiter les infrastructures mécaniques, électriques, de refroidissement et autres infrastructures sont extrêmement complexes.

Cela exige des contrôles de niveau industriel, et c’est ce que des ingénieurs comme Julien contribuent à fournir. Cependant, Bamola a raison d’affirmer que les ingénieurs ayant son niveau d’expertise sont rares. Comme l’a déclaré Kava, même Google a du mal à trouver du personnel qualifié pour ses centres de données.

La pénurie de talent des centres de données le rend d’autant plus impératif que les entreprises utilisent des outils comme EcoStruxure pour fournisseurs de cloud et de services. Ses moteurs d’analyse basés sur le cloud peuvent rendre le personnel des centres de données encore plus productif. En effet, il peut aider à résoudre les problèmes et à les éviter en amont grâce aux applications de maintenance prédictive. En substance, EcoStruxure pour fournisseurs de cloud et de services met à la disposition de toute société le type d’expertise des opérations du centre de données dont disposent Google et Equinix.

Auteur : Greg Jones
Article original : Lire en Anglais


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