Kakao ha esteso le proprie tecniche di gestione energetica dei data center a una struttura in locazione situata ad Hanam, nella provincia sudcoreana di Gyeonggi, intervenendo sul funzionamento degli impianti di raffreddamento senza sostituire né ampliare le apparecchiature esistenti. L’intervento riprende l’esperienza già maturata nel Kakao Data Center Ansan e si concentra sull’ottimizzazione delle condizioni operative a partire dai dati reali della struttura e dalla situazione rilevata sul campo. In particolare, sono state regolate la temperatura di raffreddamento delle sale server e quella dell’acqua refrigerata prodotta dai chiller, con l’obiettivo di ridurre i consumi mantenendo allo stesso tempo la stabilità dei servizi. Secondo i risultati comunicati da Kakao, il data center ha continuato a funzionare regolarmente anche durante periodi di caldo eccezionale e in presenza di variazioni nell’utilizzo dei server, mentre il costo dell’energia elettrica destinata al raffreddamento è diminuito di circa il 23% rispetto allo stesso periodo dell’anno precedente, sulla base di un confronto che tiene conto sia del carico dei server sia delle condizioni climatiche esterne.
Il progetto è stato realizzato combinando le competenze di Kakao nella gestione termica basata sui dati con l’esperienza operativa di LG CNS nei data center. Kakao ha individuato e proposto le misure di risparmio energetico, mentre LG CNS ha modificato progressivamente le modalità di funzionamento delle principali apparecchiature di climatizzazione, comprese le unità per il controllo di temperatura e umidità delle sale informatiche, indicate come FWU, e i chiller utilizzati per la produzione dell’acqua refrigerata. Le modifiche non sono state applicate in modo immediato all’intera infrastruttura, ma attraverso una procedura graduale nella quale LG CNS ha verificato fase per fase la stabilità dell’operatività, in modo da evitare che la riduzione dei consumi compromettesse le condizioni ambientali necessarie al funzionamento dei server. L’approccio si basa quindi sull’ottimizzazione del controllo degli impianti già presenti, anziché su un intervento infrastrutturale basato sull’installazione di nuovi sistemi di raffreddamento.
In alcune sale server è stato inoltre introdotto un agente di intelligenza artificiale sviluppato da LG CNS, incaricato di analizzare in tempo reale i dati relativi all’ambiente della sala e al funzionamento degli impianti e di controllare autonomamente le apparecchiature di raffreddamento. Il sistema utilizza quindi informazioni operative aggiornate per adattare il funzionamento degli impianti alle effettive condizioni del data center, contribuendo alla riduzione dei consumi energetici senza rinunciare ai requisiti di stabilità richiesti dall’infrastruttura IT. L’agente non viene descritto come un semplice strumento di monitoraggio o previsione, ma come una componente capace di intervenire direttamente sul controllo dei sistemi di raffreddamento, inserendo quindi un livello di automazione basato sull’AI all’interno della gestione termica del data center.
L’esperienza di Hanam mostra inoltre come interventi di efficientamento possano essere applicati anche a data center presi in locazione o gestiti per conto di terzi, dove le possibilità di sostituire o ampliare le infrastrutture fisiche risultano più limitate rispetto a una struttura proprietaria progettata direttamente dall’operatore. Kakao intende utilizzare i risultati ottenuti per ampliare ulteriormente l’impiego di tecniche di gestione energetica basate sui dati e sulla collaborazione con gli operatori delle infrastrutture, proseguendo nella diffusione di modelli di gestione dei data center orientati alla riduzione dei consumi. LG CNS dispone già di esperienza diretta nella costruzione e nella gestione di data center, compresa la struttura di Hanam, e l’introduzione dell’agente AI rappresenta in questo caso un’estensione delle tradizionali attività di controllo degli impianti verso un funzionamento più autonomo e adattivo.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)