Por Jose Bonilla*
Durante muito tempo, a Inteligência Artificial (IA) foi um tema de ficção científica. Influenciados por filmes ou séries, nos perguntávamos: como ela será e qual alcance terá? Ainda surpreende que nossas perguntas comecem a encontrar respostas, pois, nos últimos anos, vimos a IA se tornar parte do nosso dia a dia. Lançamentos como ChatGPT e DALLE-2, automóveis autônomos ou assistentes de voz em nossos smartphones demonstram que a IA veio para ficar, e sua chegada tem gerado debates sobre como essa tecnologia mudará a educação e o trabalho.
Mas vamos levar nossas perguntas mais além. Como a IA impacta os data centers? Para que a IA funcione de forma otimizada, ela precisa de capacidades de processamento maiores do que as que operamos atualmente em nossos data centers. Portanto, essa tecnologia requer uma infraestrutura mais robusta, capaz de suportar velocidades mais altas, maior quantidade de informações, uma gestão mais eficiente, entre outros. Neste artigo, falaremos sobre alguns dos principais requisitos.
Infraestrutura de rede
A IA traz consigo uma revolução na arquitetura dos data centers que complementa a infraestrutura existente atualmente. Continuaremos a ver uma infraestrutura de serviço voltada para o cliente (front end), necessária para habilitar as aplicações, que será complementada com uma infraestrutura de rede de back end que habilite a IA por meio de clusters de processamento específicos para isso.
Além disso, precisaremos de uma densidade muito maior de conexões de fibra óptica do que estamos habituados. Imaginem o que isso implica em termos de quantidade de cabos, tamanho dos encaminhamentos e na densidade de cabeamento por rack ou gabinete.
Neste cenário, torna-se mais evidente que um sistema de cabeamento de camada física robusto e ágil é essencial para garantir uma operação com desempenho confiável de uma rede onde a IA adquire maior relevância.
Maiores velocidades
Embora a migração para 400G tenha começado há aproximadamente 5 anos, a pandemia e o rápido crescimento da digitalização de processos e aplicações, assim como o desenvolvimento de melhores modelos de IA, estão promovendo a adoção do 800G. É provável que nesta década alcancemos até 1,6 Tbps.
O que estamos observando é que, em termos de crescimento da taxa de transferência de informação por fio de fibra óptica, estamos passando de 10Gbps para 50Gbps e 100Gbps, chegando a taxas de até 200Gbps. Portanto, a matemática deve considerar qual a taxa de transferência por fio, para então determinar quantos cabos são necessários para satisfazer as demandas de 400G e 800G.
Para os data centers, a capacidade de adaptação e sobrevivência é testada a cada ano, devido às crescentes demandas por largura de banda, capacidade e menor latência que impulsionam a migração para velocidades de rede mais altas. Nesse contexto, o cabeamento de fibra adequado permitirá que as organizações se beneficiem plenamente da Inteligência Artificial. Uma consideração cuidadosa do cabeamento do cluster de IA ajudará a reduzir custos e tempo de instalação.
Melhoria na gestão da infraestrutura
O problema não é apenas a capacidade de largura de banda, mas também a eficiência operacional. À medida que o desempenho da rede aumenta, sua complexidade também cresce. Por isso, a IA e tecnologias como machine learning ajudam os administradores de data centers a otimizarem a gestão de recursos, sua eficiência energética e a melhorar a resposta a falhas ou a resolução de incidentes.
Tudo isso permite aos administradores tomarem decisões melhores, mais rápidas e precisas, garantindo um desempenho eficiente dos data centers.
Automação de processos
Outra área na qual a IA está começando a mostrar seus benefícios é a automação. Ao analisar dados antigos e recentes, a Inteligência Artificial pode apoiar o planejamento da capacidade do data center e antecipar erros no sistema. Da mesma forma, ao processar uma enorme quantidade de dados, torna a equipe de TI mais eficiente em suas tarefas.
Tudo isso permite tomar melhores decisões, não apenas sobre o funcionamento, mas também sobre o armazenamento e organização dentro dos data centers ao “aprender” padrões de comportamento dos dados. Se considerarmos tudo isso em conjunto, a IA ajuda a reduzir o erro humano em grande escala, melhorando assim a segurança e eficiência dos sistemas e processos.
Eficiência energética
À medida que os data centers se tornam mais complexos, maiores e com mais requisitos, o uso de energia tem se tornado um tema primordial. Nesse aspecto, uma das aplicações da IA consiste em auxiliar na melhoria da eficiência energética, facilitando o desenvolvimento e a implementação de algoritmos que funcionam e se ajustam em tempo real, permitindo reduzir o consumo de energia e, portanto, os custos operacionais. Para 2025, o Gartner prevê que 50% dos operadores de data centers adotarão Inteligência Artificial e machine learning para melhorar a eficiência energética e operacional em até 30%.
Assim, aproveitando análises preditivas avançadas graças à IA e aos padrões de cargas de trabalho, além de uma série de outros fatores, os operadores dos data centers poderiam alocar melhor os recursos energéticos, evitando gastos desnecessários e garantindo um ótimo fornecimento.
Qual o próximo passo para os data centers?
Embora a Inteligência Artificial tenha chegado para ficar e ofereça múltiplos benefícios para os operadores e administradores dos data centers, deve-se considerar atualizações, tanto de design quanto estruturais, para se adaptar às mudanças que o uso da IA trará. Devemos ter em mente que a IA, para funcionar, requer uma rede de alta qualidade, baixa latência e sem perdas.
Considerar essa nova realidade e adaptar-se a ela permitirá não apenas uma melhoria na eficiência operacional e energética, mas também contar com uma infraestrutura eficiente, preparada para atender maiores necessidades de armazenamento e processamento de dados, além de suportar maiores velocidades a médio e longo prazo, e ter uma gestão mais eficiente do centro de dados em geral. A pergunta é: quão preparados estamos para isso?
*Jose Bonilla é líder de engenharia de sistemas para América Latina e Caribe na CommScope.
