تحديث مركز البيانات هو عملية ترقية البنية التحتية القديمة لتكنولوجيا المعلومات، بما في ذلك الحوسبة والتخزين والشبكات، لدعم الأداء وقابلية التوسع ومتطلبات الأمان لأحمال التشغيل الحديثة.
بالنسبة إلى معظم المجموعات، تحديث مركز البيانات ليس مشروعًا لمرة واحدة بل هو عملية مستمرة. ويركز على الابتعاد عن الأنظمة المعتمدة على الأجهزة نحو البنية التحتية المعرفة بالبرمجيات التي تمتد عبر البنية التحتية المحلية والسحابة الخاصة والسحابة العامة وإعدادات الحافة، وكلها تدار كبيئة واحدة.
لقد غيرت الحاجة إلى استخلاص القيمة من الذكاء الاصطناعي (AI)، والتطبيقات الموزعة، والمعالجة الفورية على الحافة ما تحتاجه المجموعة من مركز البيانات. ووفقًا لبحث جولدمان ساكس، سترتفع احتياجات الطاقة في مركز البيانات بنسبة 50% بحلول عام 2027 وتصل إلى 165% من مستويات عام 2023 بحلول عام 2030، مدفوعة بشكل كبير بأحمال التشغيل في التدريب والاستدلال.1 لم يتم بناء معظم مراكز البيانات القديمة لتلبية تلك المتطلبات.
خدمت مراكز البيانات عصرًا مختلفًا من الحوسبة حيث بنيت البنية التحتية التقليدية حول الحوسبة المعتمدة على وحدة المعالجة المركزية، وأحمال التشغيل المتوقعة والتخزين المركزي.
على عكس تدريب النماذج الذي يعمل في مرافق مركزية كبيرة، فإن استدلال الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل متزايد على الحافة (على سبيل المثال، في المصانع والبيع بالتجزئة والمواقع النائية). ويمتد التحديث الآن إلى ما هو أبعد من مركز البيانات الأساسي إلى المواقع الموزعة.
كما أن سيادة البيانات تحدد مكان إدارة أحمال التشغيل. وتتطلب العديد من الصناعات والمناطق الجغرافية أن تبقى بعض البيانات ضمن الاختصاص القضائي محددة، ما يعني أن قرارات توزيع أحمال التشغيل يجب أن تأخذ في الحسبان مكان وجود البيانات وأين تنطبق اللوائح.
اتبعت مراكز البيانات التقليدية نموذجًا مركزيًا. وكانت الخوادم المادية تشغل تطبيقات فردية، وتربط الفرق أنظمة التخزين بمضيفين محددين، وكانت تكوينات الشبكة تتطلب التشغيل اليدوي. عمل هذا النموذج بشكل جيد عندما تضمنت أحمال التشغيل تشغيل التطبيقات مثل تخطيط الموارد (ERP) وقواعد البيانات.
بدأ التحول إلى مركز البيانات الحديثة مع محاكاة افتراضية الخوادم، التي فصلت أحمال التشغيل عن الأجهزة المادية وسمحت للتطبيقات المتعددة مشاركة الموارد على خادم واحد. وقامت البنية التحتية المحددة بالبرمجيات بتوسيع ذلك ليشمل التخزين والشبكات.
أدى إدخال الحاويات وKubernetes إلى زيادة قابلية النقل، ما سمح للتطبيق بالعمل بشكل متسق عبر خوادم محلية وسحابة خاصة ومنصة سحابية عامة. يشار إلى هذا النهج المدفوع بالبرمجيات لإدارة مركز البيانات بأكمله باسم مركز البيانات المعرف بالبرمجيات (SDDC)
اليوم، لم يعد مركز البيانات الحديث موقعًا ثابتًا. فهو يشمل المرافق الأساسية، والمنصات المرتكزة على السحابة، ومواقع الحافة، مع تحرك أحمال التشغيل بناء على الأداء والتكلفة وزمن الانتقال والامتثال بدلاً من القرب الفعلي من الأجهزة. يمنح هذا النموذج الموزع المزود بسحابة هجينة المجموعات المرونة لتشغيل أحمال التشغيل حيث تؤدي بأفضل شكل، بينما تدفع البرمجيات والأتمتة لتوفير الموارد وإدارتها.
مركز البيانات للذكاء الاصطناعي يذهب أبعد من ذلك، حيث صُمم لتلبية متطلبات الحجم والأداء لتدريب الذكاء الاصطناعي وأحمال التشغيل الاستنتاجية التي لم تُصمم مراكز البيانات التقليدية لتحملها.
لا تزال أحمال التشغيل التقليدية للمؤسسات تعمل في معظم المرافق على بنية تحتية افتراضية محلية. على النقيض من ذلك، تم تصميم تطبيقات السحابة الأصلية لتعمل عبر أنظمة السحابة العامة والمحلية في الوقت نفسه، بدلاً من أن تكون مرتبطة ببيئة واحدة.
اليوم، تفرض أحمال التشغيل المدعومة بالذكاء الاصطناعي أكبر المتطلبات على البنية التحتية، ما يتطلب حوسبة كثيفة-GPU، وتخزين سريع، وشبكات منخفضة التأخير. تشترك أحمال تشغيل الحوسبة عالية الأداء (HPC) في العديد من هذه المتطلبات.
بعيدًا عن مركز البيانات الأساسي، تتزايد أحمال تشغيل الحافة مع حركة التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي إلى مواقع موزعة أقرب إلى المصدر، وتعمل على خوادم بعيدة وأجهزة إنترنت الأشياء (IOT).
تغطي البنية التحتية لمركز البيانات الحديث أنظمة توفر الحوسبة والتخزين وحماية البيانات. في ما يأتي نظرة على ما تتضمنه هذه العناصر:
يوفر تحديث مركز البيانات مجموعة من الفوائد التي تدعم احتياجات الأعمال المؤسسية الحالية:
مشروعات تحديث مركز البيانات معقدة وغالبًا ما تكون جزءًا أساسيًا من إستراتيجية التحول الرقمي الأوسع. البدء بخارطة الطريق والإستراتيجية الواضحة التي يمكنها التكيف مع تغير التقنية ومتطلبات الأعمال أمر أكثر أهمية مما تتوقعه المجموعات.
تدمج العديد من المجموعات المؤسسية خدمات الاستشارات من مزودي التقنية (مثل IBM وHPE) لتقييم البنية التحتية الحالية وإدارة الانتقال عبر البنية التحتية والأمن والعمليات.
قبل اتخاذ قرارات البنية التحتية، تحتاج المجموعات إلى معرفة أحمال التشغيل التي تديرها وما هي متطلبات الأداء والأمان والامتثال. ويكشف هذا عن التبعيات القديمة ويحدد المكان الذي يجب أن يذهب إليه كل حمل من أحمال التشغيل.
وفقًا لدراسة شركة Deloitte، لا تزال أكثر من 60% من ميزانيات تكنولوجيا المعلومات تذهب للحفاظ على نظام قديم، وغالبًا ما يكون هذا أول عائق تواجهه برامج التحديث.2
حدد أهدافا محددة، مثل تقليل تكاليف البنية التحتية، أو دعم حالة استخدام محددة للذكاء الاصطناعي، أو تلبية متطلبات إقامة البيانات .
تمنح الأهداف المحددة الفرق طريقة لقياس التقدم واتخاذ القرار على طول الطريق.
ليس كل أحمال التشغيل يجب أن تكون في السحابة وليس كل أحمال التشغيل يجب أن تكون محلية. توفر حلول السحابة قابلية للتوسع ووصولاً أسرع إلى خدمات جديدة، بينما تمنح البنية التحتية المحلية المجموعات تحكمًا أكبر في الأداء والامتثال.
بالنسبة إلى المجموعات التي لا تستطيع مرافقها دعم البنية التحتية عالية الكثافة للذكاء الاصطناعي، فإن التوطين المشترك يستحق النظر كجزء من هذا القرار.
يعطي النهج التدريجي الأولوية لأحمال التشغيل الأعلى قيمة أولاً، ما يقلل من خطر فترة التعطل والاضطراب في العمليات مع تقدم المبادرة.
يجب أن تكون ضوابط الأمان، ومراقبة الامتثال، وإدارة التكاليف جزءًا من بنية التحديث منذ البداية. ويشمل هذا النهج النسخ الاحتياطي والتعافي من الكوارث، وتخطيط استمرارية الأعمال حتى تستمر العمليات في حال فشل النظام أو حدث خطأ في الترحيل.
لا ينتهي تحديث مركز البيانات عند النشر. تتطلب البنية التحتية المراقبة المستمرة والتصحيح والترقيات وإدارة دورة الحياة.
غالبًا ما تكون الخبرة في منصات الخدمة السحابية، وKubernetes، والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي مطلوبة، وتحتاج فرق تكنولوجيا المعلومات إلى تدريب مستمر مع تطور خدمات مركز البيانات والتقنيات الجديدة.
IBM Cloud Infrastructure Center هو منصة برمجية متوافقة مع OpenStack، صُممت لإدارة البنية التحتية للسحابة الخاصة العاملة على IBM zSystems وIBM LinuxONE.
توفير بنية تحتية آمنة وجاهزة للذكاء الاصطناعي عبر بيئات السحابة الهجينة
سرّع البنية التحتية السحابية الهجينة وبنية مؤسستك، وعزّز أمنها، وحسّن أداءها بإرشادات خبراء IBM Technology Expert Labs.
1 سيدفع الذكاء الاصطناعي زيادة بنسبة 165% في الطلب على الطاقة على مركز البيانات بحلول عام 2030، بحث جولدمان ساكس، فبراير 2024
2 ثلاث طرق للتعامل مع تحديث التقنيات القديمة باستخدام الذكاء الاصطناعي، مركز Deloitte للبحث المتكامل، 6 يونيو 2025