Centrum danych

Centrum danych to wyspecjalizowany obiekt, rodzaj repozytorium, do przechowywania różnego rodzaju danych, systemów komputerowych i powiązanych komponentów, takich jak serwery, sprzęt sieciowy, systemy pamięci masowej i infrastruktura telekomunikacyjna. Centra danych stanowią kluczową infrastrukturę służącą do przetwarzania informacji, które wspierają współczesną gospodarkę, globalny system finansowy, usługi w chmurze, przesyłanie strumieniowe wideo, wydobywania kryptowalut, uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję. Centrum danych - opis Opis ogólny Centrum danych to obiekt, który centralizuje operacje i sprzęt IT organizacji w celu przechowywania, przetwarzania i rozpowszechniania danych. Centra danych przechowują najważniejsze i zastrzeżone zasoby organizacji, zatem są niezbędne do zapewnienia ciągłości jej codziennych operacji. W związku z tym bezpieczeństwo i niezawodność należą do najważniejszych priorytetów każdej organizacji. Cel centrum danych Podstawową funkcją centrum danych jest zapewnienie bezpiecznego, stabilnego i skalowalnego środowiska wspierającego nieprzerwaną pracę systemów cyfrowych i aplikacji. Do jego kluczowych zadań należą: Przechowywanie danych: gromadzenie różnorodnych typów danych — od baz klientów i dokumentów biznesowych po kopie zapasowe, archiwa i dane przedsiębiorstw niezbędne do operacji. Przetwarzanie danych: obsługa aplikacji analizujących i przetwarzających dane na potrzeby business intelligence, sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i automatyzacji — często wymagających środowisk obliczeniowych o wysokiej wydajności, wspieranych przez nowoczesne technologie chłodzenia, w tym zaawansowane systemy chłodzenia cieczą. Dystrybucja danych: dostarczanie stron internetowych, streamingu, usług w chmurze oraz zasilanie aplikacji i platform SaaS poprzez solidną infrastrukturę sieciową opartą na przełącznikach i routerach, chronioną przez zaawansowane protokoły bezpieczeństwa. oraz Transakcje e-commerce o dużej liczbie transakcji; Wspieranie społeczności graczy online; Big Data, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja. Znaczenie centrów danych W cyfrowym świecie centra danych stały się infrastrukturą o znaczeniu krytycznym. Stanowią kręgosłup internetu, umożliwiając płynne doświadczenia cyfrowe i dostępność usług 24/7. Kluczowe powody dla których centra danych są niezastąpione to: 1. Wsparcie dla usług cyfrowych. Każdy użytkownik internetu, np. korzystający z poczty e-mail, oglądający film on-line, wykorzystujący oprogramowanie w chmurze, itd. wchodzi w interakcję z centrum danych. Obiekty te umożliwiają dostęp w czasie rzeczywistym do treści cyfrowych i aplikacji w chmurze, zapewniając dużą prędkość i niewielkie opóźnienia. 2. Ciągłość biznesowa. Centra danych są projektowane z myślą o wysokiej dostępności i odporności. Często wyposażone są w systemy awaryjnego zasilania, redundantne systemy oraz protokoły odzyskiwania danych po awarii. Dzięki temu firmy mogą działać bez przerw, nawet w przypadku awarii zasilania lub klęsk żywiołowych. 3. Skalowalność i elastyczność. Nowoczesne centra danych oferują możliwość dynamicznego zwiększania lub zmniejszania zasobów obliczeniowych w zależności od zapotrzebowania. Jest to niezbędne dla firm przechodzących transformację cyfrową lub doświadczających sezonowych wzrostów ruchu. 4. Bezpieczeństwo danych i zgodność z regulacjami. Dzięki zaawansowanym środkom bezpieczeństwa fizycznego (takim jak kontrola dostępu biometrycznego czy monitoring) oraz cyberbezpieczeństwa (zapory sieciowe (ang. firewalle), systemy wykrywania włamań, szyfrowanie) centra danych chronią kluczowe informacje przed naruszeniami oraz spełniają standardy regulacyjne, m.in.: GDPR (RODO), HIPAA czy ISO/IEC 27001. 5. Wsparcie rozwoju gospodarczego i technologicznego. Centra danych danych są niezbędne dla praktycznie wszystkich operacji cyfrowych: od transakcji finansowych i nauki online po automatyzację przemysłową i technologie inteligentnych miast. Napędzają innowacje, zwiększają produktywność i wspierają rozwój gospodarczy zarówno lokalnie jak i globalnie. Kluczowe kryteria projektowania centrum danych Skalowalność. Wraz ze wzrostem ilości danych i zapotrzebowania na moc obliczeniową obiekt musi rozwijać się odpowiednio. Obejmuje to elastyczną przestrzeń rackową, modułowe systemy zasilania i chłodzenia cieczą oraz infrastrukturę sieciową, która może skalować się zarówno horyzontalnie jak i wertykalnie. Skalowalny projekt pozwala firmom lepiej zarządzać infrastrukturą i zasobami, a także wspierać rozwijające się obciążenia, takie jak chmura obliczeniowa. Zasilanie i chłodzenie. Środowiska o dużej gęstości obliczeniowej generują znaczne ilości ciepła, co wymaga zaawansowanych mechanizmów chłodzenia, takich jak jednostki CRAC, systemy wody lodowej czy technologie chłodzenia cieczą. Jednocześnie redundantne linie zasilania, inteligentne systemy magazynowania energii oraz awaryjne generatory zapewniają nieprzerwaną pracę usługową. Właściwe zarządzanie tymi komponentami ma ogromne znaczenie dla integralności infrastruktury centrum danych, bezpieczeństwa danych i długoterminowej efektywności operacyjnej. Bezpieczeństwo. W centrum danych obejmuje ono zarówno środki fizyczne jak i cybernetyczne. Do środków fizycznych zalicza się m.in. biometryczne systemy kontroli dostępu, monitoring i zabezpieczone szafy rackowe. Cyberbezpieczeństwo obejmuje m.in. zapory sieciowe, szyfrowanie oraz kontrolę dostępu do systemów w celu ochrony poufnych danych. Te warstwy ochrony są niezbędne, aby chronić zasoby centrum danych przed kradzieżą, manipulacją czy cyberatakami. Efektywność energetyczna. Ze względu na wysokie zużycie energii centra danych muszą być projektowane z myślą o maksymalnej efektywności energetycznej. Techniki takie jak free cooling, wirtualizacja czy zarządzanie przepływem powietrza (np. separacja korytarzy gorących i zimnych) pomagają obniżyć koszty operacyjne i wpływ na środowisko. Energooszczędne projekty przyczyniają się również do wydłużenia żywotności sprzętu i lepszego wykorzystania zasobów. Wybór lokalizacji Czynniki lokalizacji obejmują bliskość sieci energetycznych, infrastruktury telekomunikacyjnej, usług sieciowych, linii transportowych i służb ratunkowych. Inne czynniki powinny obejmować trasy lotów, sąsiednie źródła poboru mocy, zagrożenia geologiczne i klimat (związane z kosztami chłodzenia). Lokalne uwarunkowania polityczne, takie jak dostępność dotacji i brak sprzeciwu społecznego, są również istotnymi czynnikami wpływającymi na lokalizację centrów danych. Idealne lokalizacje znajdują się blisko użytkowników, charakteryzują się stabilnym klimatem, niezawodnymi usługami energetycznymi oraz dostępem do odnawialnych źródeł energii. Lokalne przepisy prawne również mogą mieć istotny wpływ na strategie zarządzania centrami danych. Historia Centra danych mają swoje korzenie w ogromnych salach komputerowych lat 40. XX wieku, których przykładem jest ENIAC, jeden z najwcześniejszych przykładów centrów danych. Kluczowe trendy w czasie: * Lata 60. i 80. XX wieku: Małe, scentralizowane centra danych w korporacjach i instytucjach rządowych. * Lata 90. XX wieku: Szybki wzrost wraz z ekspansją internetu; rozwój centrów kolokacji. * Lata 2000.: Pojawienie się chmury obliczeniowej prowadzi do powstania centrów danych na dużą skalę. * Lata 2010. i 2020. XXI wieku: Rozwój centrów danych o dużej skali i centrów danych brzegowych; nacisk na zrównoważony rozwój i różnorodność geograficzną. Rodzaje centrów danych Istnieje wiele różnych typów centrów danych, z których każde charakteryzuje się unikalnymi funkcjami i możliwościami, w zależności od wymagań lub celów firmy. Poniżej najczęściej spotykane typy centrów danych. Centra danych przedsiębiorstw, które należą do jednej organizacji i służą do obsługi wewnętrznych potrzeb informatycznych tej organizacji. Organizacja ta zarządza również operacjami centrum danych. Bardzo często jest to serwerownia własna firmy Kolokacyjne centra danych, które zapewniają współdzielone zasoby obliczeniowe i usługi wielu organizacjom, umożliwiając im dostęp do zalet centrum danych bez konieczności posiadania własnej, dedykowanej infrastruktury. Centra danych kolokacyjnych umożliwiają firmom wynajem powierzchni w fizycznym obiekcie poza siedzibą firmy, w którym znajduje się infrastruktura, w tym zasilacze, chłodzenie i systemy bezpieczeństwa. Firma dostarcza i zarządza własnymi komponentami, takimi jak sprzęt komputerowy i serwery. Kolokacyjne centra danych są zarządzane przez właściciela, który sprzedaje przestrzeń, zasilanie i chłodzenie wielu klientom korporacyjnym i hiperskalowym w określonej lokalizacji. Kolokacyjne centrum danych może obsłużyć setki indywidualnych klientów. Centra danych w chmurze, które są obsługiwane przez dostawców usług chmurowych, oferują zwirtualizowane zasoby obliczeniowe i usługi przez Internet. Centra danych w chmurze to centra poza siedzibą firmy i oferują przedsiębiorstwom dzierżawioną, hostowaną infrastrukturę, którą zarządza zewnętrzny dostawca usług, umożliwiając klientom dostęp do zasobów za pośrednictwem Internetu. Hyperscalowe, które są obiektami należącymi do obsługiwanej i zarządzanej przez nią firmy np. AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Meta lub Apple. Oferują solidne, skalowalne aplikacje i portfolio usług pamięci masowej dla osób fizycznych lub firm. Przetwarzanie hiperskalowe jest niezbędne do przechowywania danych w chmurze i dużych zbiorów danych. Ma od 500 szaf wzwyż i co najmniej 3 000 metrów kwadratowych powierzchni. Zwykle mają co najmniej 5000 serwerów połączonych ultraszybką siecią o dużej liczbie włókien światłowodowych. Modułowe centra danych, które są przenośnymi, autonomicznymi środowiskami obliczeniowymi, które można wdrażać w odległych lokalizacjach lub obszarach o ograniczonej przestrzeni lub infrastrukturze. Centra danych brzegowe (ang. edge data center), które są mniejszymi obiektami, zlokalizowanymi bliżej użytkowników końcowych lub źródeł danych w celu zmniejszenia opóźnień w sieci i obsługi aplikacji działających w czasie rzeczywistym, takich jak w pojazdach autonomicznych, czy w automatyce przemysłowej. W przeciwieństwie do centrów danych o dużej skali, centra danych brzegowe są celowo rozproszone w wielu lokalizacjach, a nie skonsolidowane ich wdrożenia mają miejsce na obszarach miejskich, w pobliżu masztów komórkowych, a także w lokalizacjach przemysłowych. Koncepcja tych centrów danych opiera się na przetwarzaniu brzegowym. Skupia się ono wokół zasady zbliżenia przetwarzania do źródła danych w celu zmniejszenia opóźnień i wykorzystania przepustowości. Przenosząc te procesy na brzeg sieci, komunikacja między klientem a serwerem odbywa się na krótszych dystansach, zmniejszając w ten sposób opóźnienia i wykorzystanie przepustowości. Rozwój infrastruktury przetwarzania brzegowego jest powiązany z ekspansją sieci bezprzewodowych 5G i rosnącym wykorzystaniem urządzeń Internetu Rzeczy (IoT). Centra danych AI, które są wyspecjalizowanymi obiektami zaprojektowanymi do intensywnych obliczeniowo zadań związanych z trenowaniem modeli sztucznej inteligencji (AI), ich wykorzystaniem oraz uczenia maszynowego. W odróżnieniu od centrów danych ogólnego przeznaczenia są one zoptymalizowane pod kątem wymagań obliczeniowych wobec obciążeń AI, zazwyczaj wykorzystując sprzęt taki jak akceleratory AI (np. procesory graficzne, procesory TPU) oraz szybkie połączenia międzysieciowe. Globalny trend budowy tych wyspecjalizowanych obiektów znacznie przyspieszył podczas boomu na sztuczną inteligencję. Producenci pamięci priorytetowo potraktowali produkcję pamięci o dużej przepustowości (HBM), niezbędnej dla serwerów AI, co doprowadziło do globalnego niedoboru pamięci w obliczu szeroko zakrojonej konkurencji o zaawansowane chipy, zasilanie i infrastrukturę. Centra danych usług zarządzanych. Zarządzane centra danych są wdrażane, zarządzane i monitorowane przez zewnętrznych dostawców usług. Eliminuje to konieczność zakupu sprzętu i infrastruktury. Wielkość centrum danych Wielkość centrum danych określa się za pomocą trzech podstawowych parametrów: Powierzchnia techniczna czyli realna przestrzeń przeznaczona na szafy serwerowe. Moc energetyczna która wskazuje, ile energii obiekt może zużyć i na ile pozwala rozbudowa. Gęstość energetyczna mierzona ilością kilowatów, które można podłączyć do jednej szafy (kluczowe dla AI). Ten parametr jest kluczowy - decyduje jak obiekt zachowa się w sytuacji kryzysowej. Klasa bezpieczeństwa potwierdzona certyfikatami określającymi odporność na awarie i poziom redundancji. Komponenty centrum danych Centrum danych to złożony ekosystem, w którym każdy komponent wpływa na dostępność, wydajność i bezpieczeństwo usług. Komponenty, w zakresie: zasobów obliczeniowych: serwery, racki; systemów magazynowych: dyski twarde, SSD, biblioteki taśm, pamięci masowe w chmurze; infrastruktury sieciowej: przełączniki, routery, okablowanie strukturalne, zapory sieciowe, load balancery, SDN, wirtualizacja; infrastruktury energetycznej: posuwy użytkowe, zasilacze awaryjne, generatory, jednostki dystrybucji zasilania PDU, zdalne panele rozdzielcze RPP (ang, Remote Power Panel), opcje energii odnawialnej; systemów chłodzenia: zespoły CRAC (ang. Computer Room Air Conditioner) i CRAH (ang. Computer Room Air Handler), agregaty chłodnicze, systemy HVAC, układy nawy ogniowej/zimnej, przechowawcza, chłodzenie cieczą; przełączeń awaryjnych: sieć redundantna, modele N+1, 2N, 2(N+1), klastry przełączania awaryjnego, zasilanie rezerwowe; systemów bezpieczeństwa: dostęp biometryczny, CCTV, zapory sieciowe, wykrywanie włamań, szyfrowanie MFA; systemów zarządzania: narzędzia Zarządzania Infrastrukturą Centrum Danych DCIM (ang. Data Center Infrastructure Management), pulpity nawigacyjne w czasie rzeczywistym, alarmowanie, wykrywanie anomalii w bazach danych; kontroli środowiska; zgodności ze standardami i certyfikacje. Normy i certyfikacja centrów danych A. Klasyfikacja niezawodności - Klasyfikacja Tier centrów danych. Centra danych zostały poddane klasyfikacji ze względu na niezawodność i bezpieczeństwo. Najczęściej stosowaną jest klasyfikacja opracowana przez Uptime Institute LLC, w której wyróżniono 4 klasy: Tier I – najniższa klasa, w której zasilanie oraz klimatyzacja są doprowadzone jedną ścieżką, brak jakiejkolwiek redundancji. Przyjmuje się, iż dostępność systemów w tej klasie nie przekracza 99,671% (30 godzin przerw w roku). Tier II – redundancja niektórych komponentów, lecz zasilanie i chłodzenie nadal doprowadzone jedną ścieżka. Dostępność maks. 99,741% (22 godziny przerw w roku). Tier III – wiele ścieżek zasilania i chłodzenia (jedna aktywna), dostępność oceniana na maks. 99.982% (96 minut przerw w roku). Tier IV – najwyższa klasa posiadająca redundancję systemów zapewniającą wykonywanie wszelkich prac bez wpływu na pracę i dostępność systemów. Maks. dostępność 99,995% (20 minut przerw w roku). B. Standard dla infrastruktury telekomunikacyjnej - amerykański standard ANSI TIA-942; ocenia: architekturę, telekomunikację, zasilanie, chłodzenie, bezpieczeństwo. C. Normy konstrukcyjne i infrastrukturalne (Europa i świat) - EN 50600 (Europa). Kompleksowy standard obejmujący: budynki, zasilanie, chłodzenie, bezpieczeństwo, zarządzanie. D. Normy bezpieczeństwa informacji - ISO/IEC 27001 – Information Security Management System. E. Normy jakości i zarządzania: ISO 9001 – Quality Management. Zapewnia jakość procesów operacyjnych; ISO 20000 – IT Service Management. Standard zarządzania usługami IT. Analizy użytkowania centrów danych Analiza efektywności energetycznej Analiza efektywności energetycznej centrum danych mierzy zużycie energii przez infrastrukturę oraz przez urządzenia IT. Najczęściej stosowanym wskaźnikiem efektywności energetycznej w przypadku centrów danych jest efektywność wykorzystania energii PUE (ang. power usage effectiveness) zdefiniowany jako stosunek całkowitej energii elektrycznej zużywanej przez obiekt w stosunku do energii elektrycznej zużywanej przez sprzęt IT. PUE = ⁠Total Facility Energy/IT Equipment Energy⁠ P U E = Całkowite z u z y c i e e n e r g i i w o b i e k c i e Zużycie e n e r g i i p r z e z sprzęt I T {\displaystyle PUE={\frac {\mathrm \;zuzycie\;energii\;w\;obiekcie} }{\mathrm \;energii\;przez\;{\text{sprzęt}}\;IT} }}} Wskaźnik PUE mierzy procent energii zużywanej przez urządzenia nadziemne (chłodzenie, oświetlenie itp.). Szacuje się, że najnowocześniejsze centra danych mają wskaźnik PUE na poziomie około 1,2. Google publikuje kwartalne wskaźniki efektywności swoich działających centrów danych. Zastrzeżenia wobec centrów danych Zapotrzebowanie na centra danych rośnie szybciej niż zdolność do łagodzenia gwałtownie rosnących kosztów ekonomicznych i środowiskowych. Szybki rozwój branży centrów danych prowadzi do obciążenia sieci elektroenergetycznych i wzrostu kosztów energii elektrycznej dla konsumentów. Wywołało to rosnący sprzeciw wobec nowych centrów danych ze strony lokalnej ludności, która ponosiłaby ciężary związane ze skutkami społecznymi i środowiskowymi, takimi jak zużycie energii i wody, podczas gdy odlegli aktorzy i instytucje otrzymywałyby korzyści z tych projektów. Problemy centrów danych, w tym sprzeciwy wobec budowy centrów danych w podwarszawskich gminach zostały opsane na łamach Polityki. "Archiwa cyfrowego kapitalizmu", "fabryki XXI wieku", "mózgi bestii" takie określenia używane są w opisach krytycznych wobec budowy centrów danych. Czubkowska wskazuje na ukryte koszty środowiskowe związane z funkcjonowaniem istniejących centrów danych w Polsce. Wskazuje również na problemy z lokalizacjami nowo budowanych centrów danych. Zobacz też Cloud Hosting sieć dostarczania zawartości Uwagi Przypisy Bibliografia What is a data center? (ang.) Gartner IT Glossary – Data Center (ang.)