Obrigado a todos, Nacha obrigado pela tua apresentação, espero que estejam todos bem, eu sei que estamos aqui numa fase de calor, eu coloquei aqui uma imagenzinha porque provavelmente desejaríamos de estar todos numa praia paradisíaca em vez de estar aqui eu no meu caso a apresentar um webinar e no vosso caso a ter que o assistir. Portanto, apresento-me desde já, sou Data Center Sales Specialist, trabalho na Schneider há 22 anos e sempre fiz o meu percurso dentro da área de data centers e hoje vou-vos explicar como é que é a nossa visão para os data centers do futuro, data centers mais eficientes e mais resilientes. Portanto, vamos falar aqui um pouquinho do mercado, o que é que se passa atualmente no mercado data center em Portugal. Portanto, atualmente estima-se uma capacidade instalada entre 18 a 22 megawatts, mas com a entrada da inteligência artificial e de cada vez mais servidores com maior capacidade e racks com maior densidade existe aqui um potencial de crescimento até 2030 para cerca de 500 megawatts. Ou seja, estamos aqui a falar de 10 mil milhões de euros de investimentos. de infraestrutura digital muito significativos, especialmente no futuro em 2030 já vamos ter aqui uma capacidade instalada muito grande. Vamos ver aqui um pouquinho de água. Bom, vamos classificar aqui os data centers em três grandes capítulos. Os data centers que têm enterprise são data centers considerados mais pequenos e tipicamente estão situados nas periferias. São data centers muito ou dentro das cidades ou geralmente próximo das cidades e que fazem aqui a estrita comunicação com os pontos estratégicos, as terminações no mercado, seja ele empresarial, seja ele residencial. Normalmente competências abaixo dos 2 megawatts. Seguida, o data center tradicional de colocation. São data centers com potências tipicamente acima dos 2 megawatts. Estes data centers, como o data centers, como o data center, são usados para renting espaço de equipamentos dentro do data center. Agora, surgiram, agora não, há pouco tempo, já temos aqui os data centers hiperscalares com densidades muito superiores e normalmente com potências acima dos 20 megawatts. É claro que estas barreiras 2 megawatts e 20 megawatts facilmente são quebradas nos dias de hoje porque as tecnologias têm vindo a mudar. Bom, então como é que nós vamos preparar aqui para termos uma visão integrada do sistema data center? No passado, tratávamos de cada área no data center como silos isolados. Não havia comunicação entre as várias especialidades. Portanto, neste momento conseguimos olhar para todo o sistema de energia, capacidade, avaliar a disponibilidade, ver as densidades de cooling, as capacidades do sistema, avaliar a sustentabilidade, os dados e a cibersegurança, tudo numa única plataforma. Portanto, neste momento, ao olhar para esta plataforma, podemos otimizar alguns domínios e não influenciar os outros de forma significativa, nem sequer aumentar riscos, nem consumos de outras áreas. Portanto, a alta densidade veio para ficar e a evolução tem sido muito grande. Então, o que se passa? Até agora, estávamos a trabalhar com racks de baixa densidade. Há uns anos atrás não chamávamos de baixa densidade, mas sim de alta densidade, em que tínhamos racks de 2, 3, 10 kW, 15 kW e até aos 30, 40 kW conseguíamos gerir, manter o arrefecimento do data center de uma forma fácil. O que é que se passava? Colocavamos unidades de periferia a arrefecer o data center, geríamos mais aplicação de grelhas, mais registro, menos registro e conseguíamos controlar os pontos quentes dentro do data center e conseguíamos cumprir com as exigências dos clientes do data center. Com o aumento da carga do data center, a densidade por cada rack, a barreira passou 35, 45, 50 kW, foi necessário fazer a adaptação, ou seja, transportar o cooling da periferia para junto dos racks, para ter maior disponibilidade de frio junto das máquinas, dentro dos racks. A densidade continua a subir e a barreira de arrefecimento dos racks por ar foi transposta. A barreira de 50 kW, fisicamente não é possível arrefecer o rack, porque o rack continua a ter as mesmas dimensões, a mesma área, pelo que o ar vai passar e poder arrefecer todos os componentes. Aí surge, agora com os racks para inteligência artificial, muitas vezes acima de 100 kW, temos exemplos da NVIDIA com 130 kW, 140 kW, e aí sim já estamos a utilizar arrefecimento por líquido, seja ele por placas frias ou cold plates no próprio chip, ou equipamentos mergulhados por imersão, fazendo o arrefecimento diretamente em líquido. Portanto, alta densidade também está aqui a levar a transformar os data centers, e temos aqui 4 pontos muito importantes em termos do uso de energia. Ou seja, nós temos que minimizar o uso de energia, sabemos que já estamos a gastar mais do ponto de vista dos servidores, mas queremos ter um uso menor de energia para os arrefecer, para os manter em funcionamento. É claro, a energia também pode ser reaproveitada, seja ele para aquecer casas, piscinas ou processos industriais, em hospitais ou em outras indústrias. Segundo passo, temos que estar atentos à regulamentação que existe sobre os gases florados, portanto, os gases que têm efeitos sobre o efeito de estufa. Portanto, temos que os reduzir, temos que fazer a transição para gases que têm menos efeito de estufa. Terceiro ponto, não queremos usar água ou, em caso de usar água, não estarmos a utilizar quantidades muito grandes. Portanto, é minimizar o desperdício de água ao máximo possível. É claro, acima destas três pontos, queremos ter uma ferramenta que possa olhar para as outras e dar uma visão holística e saber o que é que se passa nas três métricas que estamos para aqui a olhar, a falar. Portanto, então como é que nós vamos projetar? Vamos fazer o projeto para aumentar a disponibilidade do data center. Queremos que o data center funcione da melhor maneira, antecipando riscos, eliminando os pontos únicos de falha e, acima de tudo, garantir que o sistema esteja permanentemente em funcionamento. Sabemos que não é possível 100%, mas 99,9999% garantir que o data center funcione. Acima da disponibilidade, vamos ter que garantir a máxima eficiência energética. Temos a otimização, seja ela da energia, do arrefecimento ou da capacidade, sem que seja comprometido o próprio desempenho do data center. Quanto menos energia gastarmos, mais equipamentos podemos colocar em serviço e oferecer serviços aos clientes. Para isso, temos que fazer, adquirir informação sobre os ativos do data center, ligá-los às redes de monitorização e dar uma visibilidade de todos os equipamentos de energia, de cooling e IT, para saber o estado que eles estão. Agora, esta informação que foi adquirida tem que ser transformada. Temos que aproveitar e transformar esses dados em ações. E vamos utilizar o recurso que todos estão a utilizar hoje em dia, a inteligência artificial, e que ela possa fazer uma análise sobre os dados que foram recolhidos para detectar anomalias, para saber tendências, para saber que equipamentos se prevê que possam degradar mais cedo, e entretanto as próprias intervenções de reparação e substituição possam ser antecipadas. No final, quem vai operar o data center tem que o fazer de uma forma fácil e que consiga ter um data center resiliente e sustentável acima de tudo. Portanto, temos aqui vários passos dentro da operação, manter o desempenho, várias métricas, temos que modernizar os equipamentos ao longo da vida do data center, e é claro, ao trocar esses equipamentos, também temos que reduzir o impacto que estes equipamentos possam fazer ao longo do ciclo de vida. Portanto, como é que fazemos? Qual é a estratégia? A estratégia para criar um data center é trabalhar sobre o desenho, sobre a construção, operação, manutenção e modernizar. Em que, no desenho, vamos ter que modular o data center, temos que arranjar um modelo digital do data center com todas as suas especialidades integradas. Temos que fazer simulações. Quando eu falo de simulações, não é só sobre a sala branca. Temos que olhar para os racks, temos que olhar para toda a situação de distribuição de energia, produção de energia, consumo à rede, produção de cooling, e definir onde é que os problemas possam acontecer. Ao nível da construção, temos padrões. Podemos usar padrões que já estão bem identificados, saber que já funcionam, e integrando todas as especialidades dentro do esquema de construção. Por fim, dentro da construção, saber como é que vamos comissionar o data center, que testes que devem ser feitos até que todos os erros possam ser detectados. Terminada a fase da construção, vamos entregar o data center para a operação. Quem está a operar um data center requisito base tem que conseguir monitorizar de uma forma bastante fácil, de uma maneira bastante acessível, para ferramentas fáceis de visualizar, e fazer o controle de toda a instalação de uma forma muito simples. É claro, temos que também fazer aqui a otimização de certos set points, para que tudo funcione de forma otimizada. Do ponto de vista da manutenção, antes trabalhava-se muito na manutenção preventiva. Hoje em dia trabalha-se também de uma forma preditiva, e saber o estado, a condição dos ativos que estão instalados. Imagina-se, o estado de um disjuntor que já teve 800 ou 1000 manobras, e que possa já estar em fim de vida. Portanto, vamos olhar para os equipamentos e saber que eles possam já estar com necessidade de troca, em vez de continuar com as manutenções preventivas ao longo da vida. Passo final, modernização. queremos que o equipamento possa durar o maior tempo possível, e que durante a sua vida ele possa ser revitalizado, ou, em último caso, trocar, adaptar, trocar por novos equipamentos. Sejam eles porque chegar ao fim de vida, ou que existem equipamentos que possam ter uma eficiência superior, e uma maior disponibilidade. Portanto, a resiliência vai começar mesmo antes do início da obra. Quanto mais tempo nós gastarmos na fase de projeto, menos problemas vamos ter no futuro. Todos os problemas que possam ser identificados aqui na fase da simulação, antes de operar um data center, vai ser muito vantajoso no futuro. Onde é que trabalhamos? Primeiro passo, temos que saber qual é a arquitetura, qual é a disponibilidade que nós queremos ter dentro do data center. Para isso, temos arquiteturas base que vão dar as redundâncias ao data center. O passo que eu já falei, em termos de simulação, temos gêmeos digitais, ou seja, é uma plataforma digital que vai espelhar como é que foi feita a execução do data center de projeto, passou para o digital, e que podemos fazer aqui simulações CFD, que analisam temperaturas, fluxos de ar, pontos de aquecimento, e no fim, termos o planeamento da capacidade, sabermos onde estamos, e como é que se pode evoluir no futuro. Não podemos aqui descurar o tema da cibersegurança, muito importante, porque todo o data center está conectado, qualquer brecha de segurança, seja ela vinda do exterior ou internamente, podem colocar em causa o bom funcionamento do data center. Portanto, cumprir aqui com todas as normas de cibersegurança que sejam aplicáveis para que não hajam acidentes ou brechas de segurança no futuro, ou impacto no funcionamento do data center. É claro, comissionamento, temos que pegar aqui, em todas as possibilidades que possam haver, desde o funcionamento normal, falhas de vários setores, que saber que desempenho é que o data center vai ter em caso de falha de uma das componentes. Bom, um passo importante é as soluções de referência já validadas pela Schneider. Como é que acontece? Nós temos, eu vou partilhar aqui o link, já agora. Desculpem. Vou partilhar aqui o link. Portanto, o link que eu partilhei agora vai para uma página da Schneider. Este é o exemplo que eu tenho aqui no ecrã que vai para soluções de inteligência artificial. Existem vários exemplos com várias potências. E, se formos ver, ele já tem aqui soluções pré-concebidas. Este exemplo tem, por exemplo, cada sala, quatro alimentações distintas de quatro redes vindas da alimentação pública. Cada uma com o seu transformador média-baixa tensão, com o seu gerador, a distribuição de energia socorrida das UPSs pelas três salas. E, no caso do rack final, utilizador, ele recebe quatro alimentações e, se falhar uma alimentação, continua a trabalhar com as outras três. Portanto, esta disponibilidade é criada quatro para fazerem três. Portanto, pode haver aqui uma situação de manutenção ou desligar uma das stringas de energia por falha que todo o data center continua a funcionar. Portanto, estas ferramentas de apoio, os reference designs, vão ajudar aqui a acelerar na escolha de arquiteturas por parte dos projetistas e do parte do cliente, que já sabe exatamente que tipo de arquiteturas é que vai ou que se faz lá fora, as melhores práticas. E, entretanto, estamos aqui a reduzir o risco. Claro, se são soluções já previamente testadas por outros clientes, funcionam facilmente para os projetistas em Portugal. Estes reference designs já trazem um pack de documentação já com layouts de salas, com a distribuição de energia, a colocação dos unidades de cooling, dos geradores, dos postos de transformação. Portanto, é uma base de dados rica que já pode ser utilizada. e qualquer projetista, qualquer cliente, pode facilmente adaptar soluções pré-feitas para outros níveis de potência, para dimensões inferiores ou dimensões superiores. Portanto, a base já existe, é só continuar a adaptar. Bom, como é que nós fazemos, então, aqui, na fase de desenho do sistema elétrico, temos aqui as necessidades do cliente, ou seja, ele pretende que o projeto seja integral. Portanto, não existe, não exista fases ou partes do projeto que sejam tratadas de outra forma. Portanto, as ferramentas, atualmente, têm que ter a capacidade de gestão integral do projeto. Necessitamos, realmente, que seja uma engenharia precisa, porque qualquer falha mínima que seja, pode, realmente, comprometer o desempenho do data center ou mesmo a disponibilidade do data center. Na fase de projeto, normalmente, o cliente, quando apresenta as necessidades do seu data center, não sabem quantos hacks, não sabem qual é a tecnologia a utilizar, estão em fase de definição, é um processo contínuo que vai ter que ser trabalhado entre o cliente e o projetista. Portanto, o que é que se passa, então, com as ferramentas de desenho elétrico? Tem que haver uma modelação automática. Portanto, cada vez que o cliente diz que precisa fazer o data center com mais 10 hacks, ou a potência alterou, ou o número de salas alterou, esta modelação terá que ser automática. Ele tem que ser baseado em normas, portanto, todos estes desenhos elétricos têm que estar por trás, têm que estar baseados em normas, para não estarem a fazer situações algo erradas. Portanto, é uma engenharia colaborativa, temos aqui várias especialidades, todas elas têm que falar entre elas, temos, exemplo, distribuição de energia aos hacks, distribuição de energia para as unidades de arrefecimento, bombagem, iluminação, portanto, tem que haver aqui uma comunicação entre as várias especialidades de projeto. É feita uma definição total de cabelagens, portanto, no final, tem que haver uma, tem que ser claro, a totalidade de cabelagens que são necessárias a implementar um data center. e a base de dados integral com todas as necessidades gerais do cliente. Na evolução do projeto, vamos sempre arquivando, vamos sempre ter as várias revisões do projeto. Ao longo da fase do projeto, o cliente vai alterando, vamos melhorando e todas elas vão ser arquivadas e sendo disponíveis no futuro. para isto, na fase da simulação, é criado o gêmeo digital, portanto, existe o data center físico e existe um data center criado em gêmeo digital. O que acontece? O cliente tem as necessidades de operações de manutenção, avaliação do próprio dimensionamento, no futuro pretende ampliar capacidades ou pretende deslocar cargas, balanceamento de cargas entre data centers e entre hacks. A própria descompensação de fases, eles conseguem avaliar qual é, onde é que está o problema e como é que o podem resolver. é claro, o ETAP consegue, neste caso, a ferramenta de simulação, consegue fazer o estudo elétrico e saber se tudo funciona, se nada fica em sobrecarga, se alguma coisa fica em estado vermelho. É claro, também consegue prever, fazer uma análise barra a operação em tempo real, o estado da carga que tem e no futuro o que é que fica se algo acontecer. são simulações que acontecem antes de operar. Se nós estamos a vascular carga da string 1 para a 2, 3 e 4, temos que ter a certeza que vai funcionar bem, porque se não funcionar, o data center vai deixar de funcionar e vai cair, mantendo, ficando sem disponibilidade. Tenho aqui alguns exemplos de ferramentas de simulação. O cliente tem necessidade de saber onde é que estão os pontos quentes, quais são as zonas vermelhas em termos de falta de fluxo de ar, temperaturas mais elevadas, se é junto ao chão, se é junto ao teto, em que raques é que estão e saber o que é que pode fazer para resolver esses problemas. Portanto, é feita uma simulação de arrefecimento, sabemos qual é o fluxo e o delta de temperatura que temos junto dos racks e podemos simular a falha de uma unidade de ar-condicionado do sistema liquid cooling de uma unidade periferia, a falha de um chiller e isso vai-nos reportar aqui qual é o impacto e que estejam dentro dos setpoints desejados para o funcionamento do data center. Ponto importante, no futuro o cliente diz mas eu aqui vou ter um rack de 200 kW um aqui e outro ali, será que isto vai funcionar? Sim, podemos simular, fizemos a simulação com esses racks já no sítio que se estava a prever e sabemos se poderá ou não funcionar. Temos aqui visualização 2D, 3D em que nós podemos realmente ver o que é que se passa no data center e olhar tomar decisões sobre sobre esses sobre esses racks. Portanto, isto tudo vai-nos levar aqui no final a uma eficiência de operação do data center facilitada. Portanto, Schneider propõe aqui também soluções prefab portanto, para os 3 data centers que nós falamos no início tipos de data center local ads temos aqui racks dentro de estruturas contenturizadas são módulos que são transportáveis elas são o que nós chamamos tudo em um. Já temos o sistema de alimentação ininterrupta temos o sistema de ar-condicionado sistema de racks comunicações portanto, são data centers facilmente replicáveis e com uma velocidade de implantação muito rápida porque o cliente pode estar a preparar a sua base de assentamento e com as especialidades a chegarem ao data center o data center chega é colocado por grua no local final e já está a funcionar os testes já são feitos em fábrica no local final são feitos testes de comissionamento ver se está tudo bem é claro com isto conseguimos ter aqui uma previsão de custos muito mais efetiva e sem haverem desvios ao longo do tempo. Data center colocation são os chamados data halls temos aqui a possibilidade de construir a própria sala branca e ter em torno desta sala branca as salas auxiliares seja elas salas de potência seja elas de cooling portanto também temos aqui a velocidade da implantação muito mais rápida com a possibilidade de estarem a construir no local do data center as bases de assentamento e em fábrica os data halls são transportados são encostados lado a lado e agregados uns aos outros portanto é uma solução escalável que pode ser replicável e adaptada aos vários locais do mundo é só uma questão de tensões de alimentação questão de temperaturas exteriores que possam influenciar os data centers portanto para os data centers hiperscalares temos uma oferta de módulos de potência e módulos de potência mais cooling ou seja nós conseguimos agregar uma string de alimentação 2 megawatts 5 megawatts 2 megawatts e meio e fazer várias alimentações múltiplas para alimentar os data centers hiperscalares lá está novamente a redução de tempo e a instalação no local vai ser muito mais fácil e o planeamento fica facilitado com a integração destes módulos bom agora como é que nós disponibilizamos como é que nós disponibilizamos mais energia para o cliente a eficiência a eficiência é dada pela energia útil sobre a energia total estamos a falar do PoE temos que fazer aqui medidas sobre o data center que possam realmente avaliar a eficiência do data center a eficiência sobre o consumo de água e a própria qualidade da energia que é entregue no data center é claro fazendo as medições já podemos analisar sabemos quais são as tendências estamos a consumir muita água estamos a prever que possa subir muito o consumo de energia de acordo com as variáveis que haja na temperatura podem haver aqui tendências que possam ser detectadas em análise portanto otimização vai ser aplicada sobre a análise que foi feita e aí sim vamos aplicar novos set points e ao funcionamento do data center portanto nós quando conseguimos baixar o PoE se o data center não gastar tanto podemos entregar mais ao cliente podemos colocar mais equipamentos em funcionamento no cliente portanto quem vende espaço se estiver a gastar menos consegue alugar mais espaço porque ainda sobra capacidade no data center portanto como é que nós maximizamos a eficiência energética nas instalações elétricas existem aqui alguns KPIs de base que são logo monitorizados temperaturas temperatura e umidade da sala é constantemente monitorizada e avaliada nos SLA que o cliente exige temperaturas umidades o próprio consumo de energia o tempo que se leva a responder a alarmes que possam surgir dentro do data center a correção do fator potência portanto o fator potência numa instalação elétrica e especialmente em instalações de elevada potência tem um custo operacional muito grande portanto tem que ser bem estudado portanto temos que olhar para outros KPIs que o cliente possa exigir ao nível da disponibilidade de set points e temos que perceber quais são os tempos e cumprir com os tempos de resolução de incidências no cliente e quais são as causas que fizeram esse problema portanto com tudo isto nas instalações elétricas temos que reduzir os tempos de manutenções o rendimento dos equipamentos tem que ser avaliado e tem que ser implementada aqui uma estratégia de modernização dos equipamentos conforme o seu estado como é que como é que nós avaliamos isto é ir verificar faturas do cliente imputar custos a clientes que têm consumos elevados e que realmente não estão otimizados no seu funcionamento temos que monitorizar a monitoração energética e depois há aqui uma situação muito engraçada que é o benchmarking associado a sites dos clientes há clientes que têm 4, 5 sites e de uma forma diferenciada eles conseguem comparar sites diferentes pelas mesmas métricas e conseguimos ver quem é que tem o melhor desempenho e o que é que possa ser feito para melhorar essas essas métricas portanto temos aqui situações de gestão do ciclo de vida dos ativos elétricos o próprio a medição do desempenho dos ativos registra tendências avançadas que serviços é que propomos temos aqui Power Advisor em que a qualidade dos dados e a saúde do sistema é analisada a gestão dos próprios ativos da distribuição elétrica temos a ferramenta Asset Advisor e depois também temos o Gémeo Digital para dar uma visão agregada de toda a instalação do cliente do ponto de vista da mecânica também temos aqui alguns KPIs e podemos dar aqui o exemplo do tempo de resposta dos sistemas de AVAC e o número de ciclos de cálculo são feitos para analisar estes sistemas da AVAC portanto é analisada também o desempenho do sistema de integração estamos a falar do BMS a quantidade de pontos recolhida ao longo do data é gigante portanto é avaliado o desempenho da BMS por exemplo quantos pontos consegue analisar em X tempo portanto KPIs que estão monitorizados e que são normalizados temperaturas de água temperaturas do ar consumo de energia dos próprios chillers consumo de energia das unidades interiores é contabilizado o uso de água portanto como é que isto se faz controlando a própria produção de frio jogar com os setpoints mais para cima mais para baixo jogar com os caudais por vezes temos instalações de caudal fixo consumos super elevados e que não estão a ser utilizados vemos aqui contextos de energia dentro do data center de baixas cargas disponibilidade é assegurada ou seja temos aqui redundâncias por vezes N mais 1 2N que não serão necessárias para aquela situação portanto ao nível do controle estamos a falar aqui ou por autómatos ou os próprios servidores a fazer é a monitorização dos sistemas fazendo aqui uma gestão inteligente dos alarmes ajudando o cliente na sua gestão do dia a dia aqui também a monitorização e registro tendências avançadas e claro ter aqui uma plataforma única que o cliente possa olhar para tudo portanto ao nível de serviços ferramentas para o sistema mecânico temos o Building Advisor que dá uma visão global de todo o data center ao nível da gestão de ativos o Asset Advisor para secure power and cooling portanto conectar e monitorizar ativos é o que nós citamos para ter uma visão unificada temos que olhar para uma microgrid que possa existir dentro do campus do cliente desde a produção de energia storage de energia painéis solares ter aqui um sistema de recolha de dados de building uma BMS integrada ferramentas de análise de energia dentro do próprio data center olhar para a vertente do cooling o próprio a sala branca o IT a ferramenta de cálculo de disponibilidade do espaço e capacidade do data center próprio de SIM e não descurando realmente aqui a segurança para manter aqui tudo a funcionar portanto a arquitetura é definida aqui a três níveis o primeiro nível produtos conectados operação com ferramentas que olham para todos os produtos conectados operação multi-site portanto uma ferramenta única que olha para os vários sites e agrega de uma forma eficaz e depois o nível 4 funciona ao nível empresarial que vai ter aqui uma situação de reporting e as decisões sobre as informações recoletadas portanto este botão pequeno a base de baixo são os produtos conectados temos aqui destes quadros elétricos transformadores UPS power meters chillers unidades interiores de cooling tudo bombagens tudo é monitorizado as próprias temperaturas os consumos tudo é gerido portanto o nível acima as ferramentas que fazem aqui a monitorização dos vários ativos por exemplo um data center expert uma ferramenta virtual na cloud que possa olhar para todos os componentes o etap funciona aqui ao nível da gestão dos componentes e depois temos o building operation que olha para todo o edifício como um só ao nível multi-site são ferramentas do unified operation center da aveva esta vai olhar para todas as ferramentas que estão abaixo de monitorização e fazer aqui reportings de eficiência operacional do data center o nível superior ao nível empresarial este sim vai tomar decisões e fazer relatórios sugestões de como é que se pode como se pode melhorar toda a rede toda a cadeia para baixo pronto como é que nós transformamos os dados com em ações baseada em inteligência artificial portanto o data center é inteligente a inteligência artificial vai converter tudo todos estes sinais em decisões rápidas que sejam fáceis de utilizar contextualizadas acionar então como é que isso se faz vamos detectar detectar o que anomalias desvios padrões que nem sequer estavam visíveis portanto são comportamentos que têm que ser captados catalogados e vamos no passo seguinte diagnosticar o que é que se passa o que é que surge porque é que este problema surgiu como é que os vamos resolver para a seguinte fazer uma prever o que é que vai acontecer vamos olhar para equipamentos ver o estado de degradação e o que é que este degradação pode fazer de risco para o data center a própria capacidade também sabemos que pode ir aumentando ao longo do tempo ou diminuir conforme as necessidades dos clientes o passo seguinte é recomendar o que é que o cliente tem que fazer que prioridades é que o cliente tem vai substituir equipamentos vai renovar equipamentos quando é que vai fazer essa intervenção quando é que é mais crítico quando é que é menos crítico portanto vai definir aqui uma série de ações e espaçá-las no tempo para que sejam menos impactantes do ponto de vista da operação do data center portanto aplicar a inteligência artificial na infraestrutura física como é que o fazemos do ponto de vista da manutenção saímos de uma manutenção preventiva para uma manutenção preditiva lá está nós conseguimos saber se os equipamentos possam ou não estar em risco de falhar prevendo o que é que vai acontecendo aqui e aí sim se o equipamento tem pouco uso podemos dilatar podemos aumentar o espaçamento de intervenções e fazê-las realmente quando elas são necessárias podemos ter aqui situações de otimização do cooling definição de novos set points para as cargas que o cliente adaptou ao seu data center planeamos a capacidade vemos qual é o impacto que novos servidores novos hacks possam ter dentro da sala como é que vai acontecer ao nível do data center em termos de energia em termos de cooling portanto a gestão de alarmes é muito importante fazer aqui uma correlação de alarmes porque se acontece este alarme e logo de seguida surge o outro vai acontecer uma determinada algum determinado problema portanto conseguimos fazer aqui uma correlação de eventos que possam realmente ter impacto real no funcionamento do data center e há aqui outros alarmes que podem ser realmente silenciados podem ser ignorados e estes alarmes são realmente identificados com inteligência artificial como menos importantes agora do ponto de vista da flexibilidade energética está-se a falar muito agora no futuro ainda se vai falar mais porque realmente se os consumos elétricos vão passar de 15 megawatts para 500 megawatts vai haver aqui uma necessidade de energia muito grande e aí sim temos que responder a restrições da rede portanto a rede o operador de rede diz vocês não podem passar os 20 megawatts o cliente vai ter que fazer ações dentro do seu data center para não ultrapassar o pico de energia contratada ou restrições que possam ser impostas na rede portanto o que acontece o cliente usa geradores pode usar baterias de armazenamento de energia pode utilizar água que já estava previamente arrefecida buffer de inércia para continuar a arrefecer o data center ou o contrário quando o operador de rede diz agora podem consumir vamos recarregar baterias vamos arrefecer a água portanto existem aqui restrições que possam ser lançadas pelo operador de rede ao operador data center portanto o próprio operador do data center o data center pode fornecer informações vitais ao operador de rede o que acontece eles podem dizer olha eu posso jogar com a produção de energia eólica posso armazenar energia posso fazer um peak shaving no meu PS portanto existe aqui um modelo que pode ser partilhado com o operador de rede e em conjunto eles podem decidir olha fazemos um contrato se vocês fornecerem energia em determinada altura são recercidos por isso ou se não consumirem mais energia num determinado período ficam beneficiados por isso portanto o contrato é baseado nestas nestas nestes procedimentos portanto como é que nós vamos atuar aqui vamos atuar sobre a energia inteligência artificial vai ajudar-nos aqui a estudar em termos de energia e ter a distribuição de alta densidade com qualidade e prever aqui uma escalabilidade do sistema cooling como é que nós fazemos aqui a captura do ar a captura do calor é feita pelo ar como sempre se fez até agora é arrefecimento ao chip temos CDUs alimentar o arrefecimento ao chip é misto temos uma parte 80% de ar outra 80% de arrefecimento ao chip e 20% por ar portanto estas métricas têm que ser bastante bem avaliadas é claro com a inteligência artificial vai-nos levar aqui a racks com peso totalmente diferente do que estávamos habituados racks 1000 2000 kg é frequente encontrar portanto o próprio rack em si já começa a ter formatos diferentes para que? para albergar a própria distribuição elétrica a própria distribuição do cooling para os racks as próprias comunicações vai exigir racks mais largos mais profundos que não estávamos habituados até agora e que realmente já temos soluções para isso ao nível do design claro já vos falei aqui um pouco dos reference design da Schneider já nos dá aqui um apoio na própria simulação térmica também das soluções a implementar ao nível da operação queremos que realmente haja uma visualização e que seja automatizado aqui o processo de operação do data center e gerir facilmente a capacidade temos aqui um paradigma de ter a energia a vir da rede a ser entregue no chip no próprio servidor e depois a recolher o calor capturar o calor do chip para o chiller portanto e temos aqui que não fazer decisões desconectadas portanto uma abordagem holística sobre o sistema ok passos para monitorizar não é suficiente temos que fazer aqui um ciclo fechado em que conectamos recolhemos informação visualizamos analisamos e vamos atuar é claro estes pontos de performance risco sustentabilidade ciclo de vida nada mais nada menos que falarmos sobre a disponibilidade do data center face à sua sustentabilidade se nós queremos uma determinada disponibilidade teríamos que abdicar um pouquinho da sustentabilidade ou se quisermos aumentar um pouco a sustentabilidade poderemos abdicar um pouquinho de disponibilidade portanto há aqui um mix da operação do data center de uma forma resiliente mas que seja sustentável portanto no fundo o reporting é o início da melhoria portanto já lemos toda a informação já definimos as estratégias já temos o desenho do data center eficiente já sabemos operar e otimizar agora queremos descarbonizar portanto pegar no reporting e continuamente ir fazendo sempre as melhorias ao longo do tempo portanto temos aqui o inventário de equipamentos tipicamente dois três meses para fazer a aquisição de ativos para reporting fazer integração dashboards alarmes alarmes e procedimentos depois entre seis a doze meses olhar para analítica otimização analítica medir a eficiência ter a própria manutenção baseada na condição dos equipamentos saber o estado se eles estão bem se não estão bem e fazer manutenções preditivas e é claro é um processo contínuo ao longo de toda a vida do data center vamos evoluindo com recursos a inteligência artificial fazendo a modernização dos equipamentos por equipamentos mais sustentáveis e novas cargas de trabalho que vão sendo entregues nos dias de hoje nos data centers como é que nós metemos o progresso de KPIs disponibilidade uptime definem aqui arquiteturas que são mais disponíveis umas que outras TR3 TR4 portanto a própria digestão de incidentes que possam acontecer no data center outro ponto fundamental é o tempo médio de resolução de problemas medium time to repair de um determinado equipamento se tivermos equipamentos modulares conseguimos facilmente fazer uma reparação de equipamento sem comprometer o seu funcionamento do ponto de vista da energia olhar para o PUE consumos a própria qualidade da energia ao nível do cooling avaliar temperaturas o uso da água a própria eficiência dos sistemas de cooling do ponto de vista dos ativos saber o seu estado como é que eles estão se eles estão bem se estão mal os alarmes que eles têm podem indicar realmente o que é que se passa controladoras avariadas as sensores avariados fluxo-ostados avariados e a própria capacidade que eles ainda têm que possam dar no data center agora em termos de sustentabilidade vamos olhar para o carbono quanto de carbono é que é usado no funcionamento do seu data center a própria quantidade de água que é usada e depois equipamentos que possam ser modernizados ou readaptados para outras instalações ou mesmo do próprio data center ao nível da operação é o próprio o próprio nível os SLA acordados com os clientes têm de ser cumpridos os tempos de resposta e a eficiência no dia a dia do data center portanto segredo escolher poucos KPIs mas importantes e definir qual é o objetivo seja ele de um PUE seja ele de uma quantidade de água seja ele a quantidade de carbono que é libertada portanto saber qual é o KPI quais os objetivos e quem é que trata de cumprir estes KPI's portanto falar aqui um pouquinho da oferta Schneider eu costumo dizer que a Schneider tem cerca de 95% de produtos e soluções adaptadas a data center é claro que não tem construção civil não tem paredes não tem tetos mas ao nível de toda infraestrutura desde os bastidores ao nível do cooling o controle da iluminação a própria distribuição de energia dentro da sala os próprios skids de energia a produção de frio existe aqui uma panóplia de ofertas da Schneider costumo dizer a brincar 95% estão disponíveis na oferta da Schneider oferta de cooling oferta de cooling da Schneider eu vou especificar aqui porque realmente tem sido um dos campos que eu tenho vindo a evoluir de uma forma muito rápida que é as necessidades de cooling dentro do data center em 2007 eu venho da empresa APC a empresa APC foi adquirida pela Schneider isto porquê? porque havia a necessidade de ter uma empresa que tivesse racks tivesse portas arrefecidas tivesse unidades in-roll para fazer o arrefecimento dentro do data center faltava aqui as unidades de produção de frio então que em 2010 foi adquirida uma empresa italiana Uniflare esta empresa já fabricava as chillers sejam eles ar-água ou água-água ou chillers com free cooling já tinha uma solução muito completa na produção de frio ao nível do precision cooling dentro da sala já existiam as unidades de periferia sejam elas de insuflação frontal abaixo do chão acima do teto portanto já existe uma panopia enorme para arrefecimento por ar com a entrada com a entrada em funcionamento das cargas de IA surgiu a necessidade do liquid cooling então o ano passado a Schneider criou uma empresa americana que é um fabricante de equipamentos liquid cooling começa pelos coletores de distribuição de alimentação dos racks tem as CDUs que fazem a distribuição de energia pelos vários racks e dentro do próprio servidor tem as cold plates que arrefecem o chip de inteligência artificial portanto ficamos aqui com uma gama completa de cooling para data center portanto recapitulando a infraestrutura do futuro não é apenas mais eficiente tem que ser conectada previsível e preparada para evoluir termino aqui a minha apresentação espero que tenha sido do vosso agrado questões façam favor de te colocar agora Obrigada Acácio Obrigado Nasha Podês ver a questão no ecrã Sim está aqui uma questão João Lourenço Estas escolhas são diferenciadas apenas por potência ou por tire? Não São escolhidas também pela eficiência pelo uso de água são escolhidas muito pelo próprio custo CAPEX mas a tendência realmente é fazer aqui modelos de OPEX e dizer assim olha vamos escolher este equipamento que agora é mais caro mas que no final de vida ele consegue ser mais poupar mais energia ou custar menos na própria operação do data center mas realmente quando nós fazemos uma arquitetura o cliente o que define a arquitetura realmente o tire temos de saber quantos ramais são necessários seja ele de pooling seja ele de energia quantos são ativos e quantos não são ativos ficam em standby mas é basicamente isto que