AI to optimise data center operations management

AI optimaliseert data center beheer

Een toepassing van het Britse EkkoSense – gebaseerd op artificiële intelligentie – maakt kinderspel van wat traditioneel een bijzonder ingewikkelde oefening was: doorgedreven energieoptimalisering en koeling

EkkoSense ging zes jaar geleden van start met een oplossing voor DCIM (Datacenter Infrastructure Management). Het uitgangspunt van het bedrijf was oorspronkelijk het verlagen van de zogenaamde thermal risk in het datacenter. Wanneer de koeling niet correct op de noden van de omgeving is afgestemd, kan dat al snel tot downtime leiden. “Overkoeling en niet-efficiënte koeling blijven een groot probleem, zeker in legacy datacenters”, zegt Johan Claes, CEO van DCONGREEN. Het bedrijf levert duurzaamheidsoplossingen aan datacenters en verdeelt de software van EkkoSense op de Benelux markt.

Nauwkeurig afgestelde koeling

De oplossing van EkkoSense biedt een combinatie van 3D-visualisatie en monitoring van de toestand in het datacenter. Aan de basis ligt de captatie van data bij de racks én de reële cooling duty van de koelmachines die zich in het datacenter bevinden. Dit is een belangrijk verschil met traditionele sensoren. Die meten wel de temperatuur in de racks maar niet hoe efficiënt de koelmachines die temperatuur bereiken of hoeveel energie ze daarbij verbruiken. De analyse van de data gebeurt met een AI-engine.

De doorgedreven analyse van de data zorgt voor een heel gedetailleerd zicht op de prestaties en de impact van iedere aparte koelmachine in het datacenter. “Zo kun je de koeling heel nauwkeurig finetunen”, legt Paul Milburn uit. “Wanneer je iets bijstelt aan één toestel, weten we welke impact dat heeft op welke luchtstromen en wat er daardoor verandert voor welke racks.” Tegelijk zorgt de analyse van de data voor een nauwgezette monitoring van wat er in het datacenter gebeurt. “Het is belangrijk iedere kleine afwijking op de normale prestaties op te merken. Zo kun je ingrijpen, lang voor er zich een echt probleem voordoet.” Dat vermijdt downtime en de schade die daarmee samenhangt.

Doorlopende oefening

De nieuwste datacenters – en al zeker die van de grote spelers – zijn over het algemeen ingericht met bijzondere aandacht voor energie-efficiëntie. “Maar lang niet iedereen werkt vandaag in de cloud”, zegt Johan Claes. “Zowat 60 tot 70 procent van alle IT draait op legacy datacenters, waar er veel ruimte blijft voor optimalisering. Dat geldt in het bijzonder voor België. Ons land staat niet bepaald bekend als een grote datacenterhub. Het landschap omvat relatief weinig nieuwbouwprojecten, veel oudere, corporate en colo datacenters en – in vergelijking met andere landen – een vertraagde adoptie van de cloud.” Het zijn net die marktomstandigheden waar EkkoSense op inspeelt. “We zien bij projecten een gemiddelde besparing van dertig procent op de stroomfactuur voor koeling. De terugverdientijd bedraagt doorgaans tien maanden.”

Toepassingen voor monitoring in datacenters bestaan echter al langer. Is dit meer van hetzelfde, overgoten met een AI-saus? “Er is wel degelijk een groot verschil”, stelt Johan Claes. “Vroeger vroeg de optimalisering van het datacenter telkens weer een grote inspanning. Eenmaal de oefening achter de rug, ebde het effect langzaam maar zeker weg.” Vandaag liggen de kaarten anders. “Er is een continue datastroom waar in real time analyse op gebeurt. Dat laat toe om voortdurend bij te sturen en altijd de optimale situatie na te streven.” EkkoSense richt zich op datacenters met een omvang vanaf honderd racks.