Region Azji i Pacyfiku (APAC) szybko staje się światową potęgą w rozwoju centrów danych, napędzaną przez rosnące wykorzystanie sztucznej inteligencji, przyspieszoną transformację cyfrową oraz intensywne inwestycje w infrastrukturę chmurową. Rynki wschodzące, takie jak Indonezja, Malezja, Filipiny, Singapur, Tajlandia, Wietnam i Chiny, stają się kluczowymi ośrodkami centrów danych. Ten wzrost wspierany jest przez szybką cyfryzację, rosnące użycie internetu oraz korzystne inicjatywy rządowe.

Prognozy branżowe wskazują, że zainstalowana moc centrów danych w regionie APAC osiągnie 94,4 gigawata do 2028 r., rosnąc w rocznym tempie ponad 14%. Choć te liczby podkreślają znaczenie APAC dla globalnej gospodarki cyfrowej, niosą też ze sobą istotne wyzwania: jak zapewnić odporność infrastruktury, zaspokoić rosnące zapotrzebowanie na energię i ograniczyć emisję dwutlenku węgla, by osiągnąć cele środowiskowe.

Centra danych stanowią cyfrowe zaplecze dla takich branż, jak opieka zdrowotna, finanse, logistyka czy służby ratownicze, gdzie nieprzerwane działanie jest kluczowe. Nawet krótkotrwałe przerwy mogą zagrozić ciągłości biznesowej i bezpieczeństwu publicznemu.

Dlatego właśnie proaktywne zarządzanie zasobami, szczególnie infrastrukturą elektryczną, stało się najwyższym priorytetem.

Inwentaryzacja zasobów

Maksymalizacja czasu pracy zaczyna się od dokładnej oceny infrastruktury centrum danych, od systemów elektrycznych po urządzenia mechaniczne. Dzięki analizie wydajności i stanu zasobów operatorzy mogą przewidywać i usuwać słabe punkty zanim wpłyną na działanie. Wraz ze wzrostem obciążeń AI, dostosowywanie utrzymania do tych potrzeb pozwala zminimalizować przestoje i zapewniać, że wydajność nie spadnie. Integracja energii odnawialnej dodatkowo zwiększa odporność i zrównoważony rozwój.

Tradycyjne metody serwisowe oparte na harmonogramach często pomijają wczesne symptomy awarii—takie jak zużycie izolacji, nieprawidłowe temperatury czy poluzowane połączenia—które wykrywają strategie predykcyjne, oparte na danych. Narzędzia i usługi umożliwiające monitorowanie zasobów w czasie rzeczywistym mogą ograniczyć niepotrzebne wizyty serwisowe, zmniejszyć koszty i poprawić niezawodność operacyjną. Ograniczenie czynnika ludzkiego także obniża ryzyko błędów, wzmacniając ogólną niezawodność centrów danych.

Sprostanie wymaganiom AI

Wdrożenie proaktywnego zarządzania zasobami odblokowuje efektywność i gotowość na przyszłość. Analizy predykcyjne, cyfrowe bliźniaki oraz wnioski oparte na AI pozwalają operatorom optymalizować wydajność i obniżać koszty operacyjne.

• Zwiększona efektywność: Analityka cyfrowa i narzędzia predykcyjne zmieniają operacje z reaktywnych na proaktywne, skracając przestoje i koszty. Inteligentna automatyzacja optymalizuje zużycie energii i wydłuża żywotność zasobów, podczas gdy uczenie maszynowe stale doskonali operacje.

• Odporność i gotowość: Połączone technologie i zdalna diagnostyka ograniczają konieczność prac serwisowych na miejscu i minimalizują błędy ludzkie, będące istotną przyczyną awarii. Cyfrowe zarządzanie zasobami zapewnia pełną widoczność przez cały cykl życia oraz serwis predykcyjny, co pozwala zespołom skupić się na zadaniach wysokiej wartości, jednocześnie podnosząc niezawodność i bezpieczeństwo.

Efektywność energetyczna: nowy standard

Przy prognozowanym niemal podwojeniu rocznego zużycia energii przez centra danych do 2030 r., efektywność energetyczna stała się koniecznością biznesową. Jako kluczowe ogniwa odpowiadające za funkcjonowanie m.in. inteligentnych miast czy opieki zdrowotnej, centra danych znajdują się pod presją ograniczania swojego śladu środowiskowego—a oczekiwania wobec zrównoważonej niezawodności stale rosną.

Centra danych już wdrażają inteligentną automatyzację, systemy wspierane przez AI i infrastrukturę definiowaną programowo, by ograniczać e-odpady, oszczędzać energię i zarządzać wynikami środowiskowymi. Te innowacje tworzą inteligentniejsze, bardziej ekologiczne obiekty i kierują cyfrową gospodarkę ku czystszej przyszłości.

Pankaj Sharma jest wiceprezesem ds. zasilania, centrów danych i globalnych usług w Schneider Electric.