L'impact caché de l'IA sur les centres de données d'entreprise : pourquoi il faut se préparer dès maintenant à l'IA

Même si votre entreprise ne met jamais en place de cluster d'IA à très grande échelle, l'IA n'en transformera pas moins votre centre de données.

De nombreuses entreprises partent du principe que les implications de l'IA en matière d'infrastructure concernent principalement les hyperscalers et les fournisseurs de cloud. Après tout, ce sont ces organisations qui déploient des dizaines de milliers de GPU et construisent des installations d'une puissance de l'ordre du gigawatt. Or, cette vision passe à côté de l'une des évolutions les plus importantes qui se produisent actuellement dans l'informatique d'entreprise.
L’IA transforme les centres de données d’entreprise tout autant qu’elle révolutionne les environnements hyperscale. La différence réside dans le fait que ces changements sont souvent moins visibles.

L’IA modifie la manière dont les données circulent

Traditionnellement, les centres de données d’entreprise étaient conçus autour de la fourniture d’applications. Le trafic circulait principalement entre les utilisateurs et les serveurs. L’IA introduit un nouveau modèle.
Les grands ensembles de données, les charges de travail analytiques, les activités d’entraînement des modèles et les applications basées sur l’IA génèrent un volume de données en circulation nettement plus important au sein des environnements d’infrastructure.
Cela renforce l’importance :

• Trafic est-ouest
• Les performances de stockage
• La connectivité à faible latence
• des architectures évolutives

De nombreuses entreprises se rendent compte que l’IA ne nécessite pas simplement des ressources de calcul supplémentaires. Elle modifie le fonctionnement de l’environnement dans son ensemble.

L’IA pose un défi de modernisation

La question à laquelle sont confrontés de nombreux responsables informatiques n’est pas de savoir s’ils ont besoin de l’IA. La question est de savoir comment l’infrastructure existante peut la prendre en charge. Rares sont les entreprises qui ont le luxe de pouvoir construire des environnements entièrement nouveaux à partir de zéro. Elles doivent donc faire évoluer leur infrastructure existante tout en assurant la continuité de leurs activités. Cela crée de nouvelles priorités :

• Des environnements à plus haute densité
• Des débits réseau plus rapides
• Intégration du cloud hybride
• Une plus grande évolutivité
• Des stratégies de migration plus flexibles

Le débat ne porte donc plus sur l’acquisition de technologies, mais sur l’évolution de l’infrastructure.

Le véritable défi n’est pas la vitesse

Les fournisseurs d’infrastructures se concentrent souvent sur les indicateurs de performance. Les clients s’intéressent de plus en plus à autre chose :

• le risque.
• Quel sera l’impact des mises à niveau ?
• Quel sera le temps d’indisponibilité associé ?
• La solution prendra-t-elle en charge les futures migrations ?
• Les investissements en infrastructure pourront-ils rester pertinents au fil de plusieurs générations technologiques ?

Ces questions prennent désormais le pas sur les seules performances de pointe.

L’IA accélère les décisions relatives à l’infrastructure des centres de données d’entreprise

De nombreuses entreprises ont longtemps repoussé la modernisation de leur infrastructure jusqu’à ce que les contraintes de capacité deviennent inévitables. L’IA change la donne. L’importance croissante des applications basées sur l’IA fait que les goulots d’étranglement du réseau, les limites de stockage et les problèmes d’évolutivité apparaissent plus tôt. En conséquence, les délais de planification de l’infrastructure se raccourcissent. Des décisions qui devaient être prises dans trois ou quatre ans peuvent soudainement devenir des priorités immédiates.

Qu’est-ce qui rend un centre de données prêt pour l’IA ?

À mesure que les entreprises développent l’utilisation des applications et des charges de travail basées sur l’IA, le concept de centre de données prêt pour l’IA prend de l’importance.
Les éléments clés à prendre en compte sont les suivants :

• Une infrastructure fibre optique évolutive
• Des débits réseau plus élevés
• Une capacité de trafic est-ouest accrue
• Des parcours de migration flexibles
• Connectivité de stockage
• Préparation en matière d’alimentation électrique et de refroidissement
• Prise en charge des futures mises à niveau technologiques

La préparation à l’IA ne se limite plus à la seule capacité de calcul. Il s’agit tout autant de s’assurer que l’infrastructure sous-jacente puisse évoluer en fonction des besoins futurs.

Construire pour une évolution continue

Les stratégies d’infrastructure d’IA les plus efficaces ne sont probablement pas celles qui tentent de prévoir chaque exigence future. Elles consistent plutôt à créer des environnements capables de s’adapter. Le défi ne consiste plus à se préparer à une transition technologique ponctuelle, mais à se préparer à une transition continue. Cela nécessite une infrastructure conçue autour des principes suivants :

• Évolutivité
• Évolutivité
• la flexibilité
• Simplicité opérationnelle

L'objectif n'est plus de construire un centre de données qui prenne uniquement en charge les applications actuelles. Il s'agit désormais de mettre en place une infrastructure de centre de données prête pour l'IA, capable de s'adapter aux charges de travail futures. Car à l'ère de l'IA, les entreprises ne construisent pas de centres de données pour les charges de travail d'aujourd'hui. Elles les construisent pour des charges de travail qui n'existent pas encore.

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