Axians : L'IA et l'automatisation remodèlent les centres de données modernes
Axians analyse l'impact de l'intelligence artificielle (IA) et de l'automatisation sur les centres de données modernes. Les nouvelles exigences nécessitent l'adoption de réseaux Ethernet et de solutions d'automatisation telles que Juniper Apstra.
La société de services informatiques Axians a publié une analyse examinant le rôle de l'intelligence artificielle (IA) et de l'automatisation dans l'évolution des centres de données modernes. La publication souligne que l'augmentation des volumes de données et les nouvelles charges de travail d'IA imposent des exigences sans précédent aux infrastructures traditionnelles des centres de données, nécessitant une refonte.
Les phases d'entraînement de l'IA consomment des ressources considérables, notamment en termes de débit, d'énergie et de refroidissement, ce qui diffère des applications classiques générant des charges prévisibles. De plus, les centres de données doivent passer d'une simple infrastructure à des plateformes d'innovation stratégiques, garantissant la disponibilité, la sécurité et les performances des données.
Axians met en avant les avantages des réseaux Ethernet par rapport aux technologies propriétaires utilisées précédemment. Les solutions Ethernet modernes offrent une fiabilité et une vitesse comparables de manière plus rentable et flexible. Cette ouverture est cruciale pour répondre aux exigences des modèles d'IA en évolution rapide.
La complexité croissante des centres de données augmente le besoin d'automatisation. Axians met en évidence la solution Juniper Apstra, qui simplifie la planification, le déploiement et la gestion des réseaux compatibles avec l'IA tout au long de leur cycle de vie. La solution permet la modélisation virtuelle, le déploiement automatisé et la surveillance continue de l'état du réseau grâce à Intent-Based Analytics.
L'analyse aborde également l'importance de la souveraineté des données, en particulier pour les organismes gouvernementaux et les industries réglementées. La maintenance de modèles de langage étendus (LLM) propriétaires au sein d'un centre de données offre un contrôle total sur les données et les modèles, maximise la sécurité et réduit la dépendance vis-à-vis des fournisseurs de cloud externes. Axians conseille aux entreprises d'analyser d'abord leurs modèles de trafic réseau actuels avant de mettre en œuvre des réseaux automatisés.