- Les centres de données, ou data centers, sont des infrastructures informatiques essentielles aux applications numériques de nouvelle génération.
- Ces centres de données hébergent de conséquentes ressources informatiques qui permettent de stocker, traiter et distribuer rapidement d’importantes quantités données.
- Les data centers sont indispensables au déploiement de services cloud et à la mise en œuvre d’applications reposant sur des techniques de traitement à base d’intelligence artificielle (IA).
Légende photo : Equipements informatiques installés dans un data center de Data4.
Mission d’un centre de donnée ou data center
Un centre de données est conçu pour assurer la gestion, le traitement, le stockage et la distribution sécurisée de données. Il fournit des services tels que l’hébergement de serveurs, le calcul intensif et l’accès à diverses ressources informatiques. Il met en œuvre des systèmes informatiques, des logiciels et des dispositifs d’alimentation électriques indispensables pour assurer la continuité de service et la cybersécurité des applications numériques tout en visant à garantir leur fonctionnement sans interruption.
Principaux équipements d’un centre de données
- Des serveurs informatiques qui hébergent des bases de données, des applications logicielles et des services cloud.
- Des systèmes de stockage de données sur des disques durs (HDD), des disques SSD et des solutions de stockage en réseau (SAN, NAS).
- Des routeurs, des commutateurs et divers équipements réseau pour assurer le transfert des données entre les serveurs et les utilisateurs.
- Des racks : les serveurs et les ressources informatiques sont intégrés dans des baies et des armoires conçues pour optimiser l’espace occupé.
- Des systèmes de refroidissement et de climatisation par liquide ou par air afin de dissiper la grande quantité de chaleur générée par les équipements informatiques.
- Des dispositifs d’alimentation électrique et des onduleurs pour assurer une alimentation sans interruption des ressources informatiques.
Pourquoi la capacité de calcul d’un centre de données est-elle exprimée en gigawatts ?
La puissance de calcul d’un centre de données est souvent exprimée gigawatt (GW) qui est une unité de puissance électrique. Cela correspond à l’énergie consommée par les systèmes informatiques et équipements électriques qui y sont hébergés. Cette puissance électrique s’avère être proportionnelle aux capacités informatiques qui sont exploitées par le data center. La performance d’un centre de données dépend du nombre de serveurs, de processeurs et d’unités de calcul qui y sont installés. Plus ces ressources informatiques sont nombreuses, plus les capacités de traitement sont importantes et donc plus la consommation électrique du data center sera élevée.
Capacités de calcul des data centers
Les capacités de calcul d’un data center varient selon sa taille et son usage. Elles peuvent être de quelques dizaines de kilowatts (kW) pour les petites infrastructures, jusqu’à 10 à 50 MW pour des centres de données de moyenne envergure. Les grands acteurs du numérique, tels que AWS, Google ou Microsoft, peuvent exploiter des infrastructures de traitement de données de plusieurs centaines de mégawatts (MW) à plusieurs gigawatts (GW).
Pourquoi les centres de données consomment-ils autant d’énergie ?
Les centres de données sont très énergivores car ils exploitent de nombreux serveurs informatiques qui embarquent d’innombrables processeurs pour réaliser en continu des millions voire des milliards d’opérations. Or, les processeurs intègrent quelques milliards à plusieurs dizaines de milliards de transistors qui génèrent de la chaleur en fonctionnant. Bien que la chaleur créée par un transistor et la connectique associée est insignifiante, le nombre phénoménal de transistors intégrée sur l’espace restreint d’une puce électronique, et la fréquence à laquelle ces transistors vont commuter (plusieurs milliards de fois par seconde pour une une fréquence d’horloge du processeur de quelques GHz) expliquent pourquoi la quantité globale de chaleur générée est importante.
En outre, la nécessité de dissiper la chaleur générée par les serveurs informatiques exige la mise en place de systèmes de climatisation ou de refroidissement appropriés qui consomment eux-même de l’énergie.
D’autres équipements déployés pour assurer la continuité de service du centre de données consomment également de l’électricité : alimentations électriques de secours, batteries, générateurs….
Enfin, les équipements de transmission de données et d’infrastructure réseau consomment aussi une part non négligeable d’énergie électrique.
Le rôle déterminant des data centers pour l’Intelligence Artificielle (IA)
Les centres de données jouent un rôle clé dans le développement des applications mettant en œuvre des techniques de traitement à base d’intelligence artificielle (IA). Ils fournissent notamment l’infrastructure informatique nécessaire pour les phases d’apprentissage automatique, d’entraînement des modèles d’apprentissage profond (deep learning), et la réalisation de calculs massifs sur d’importantes quantités de données qui nécessite des milliers de GPU (graphic processing unit pour unité de traitement graphique) et TPU (Tensor Processing Unit pour unité de traitement de tenseur), des accélérateurs matériels conçus pour améliorer les performances des tâches d’intelligence artificielle.
Alors que les CPU (central processing unit pour unité centrale de traitement) sont des processeurs qui effectuent des tâches de calcul d’usage général, les GPU sont spécialisés dans les tâches de calcul accélérées telles que le rendu graphique et les charges de travail d’IA. Les TPU sont des circuits intégrés spécifiques (ASIC), développés par Google, pour accélérer les tâches de calcul basées sur l’IA.
Les applications d’IA tirent parti des capacités de stockage massif disponibles dans les centres de données pour la sauvegarde des grandes quantités de données qui alimentent les algorithmes d’IA.
Les ressources informatiques des centres de données sont en outre taillées pour offrir un accès rapide aux données. Ce qui est essentiel pour les applications en temps réel comme la reconnaissance faciale, la traduction automatique ou les assistants virtuels.
