Votre datacenter est-il vraiment à court de capacité électrique ? Ou en a-t-il simplement l’impression ?

Êtes-vous certain que la capacité électrique disponible est réellement épuisée ?

Dans de nombreux datacenters, l’allocation de puissance repose encore sur les valeurs nominales des équipements, les charges maximales théoriques et d’importantes marges de sécurité. Cette approche est compréhensible. Aucun exploitant ne souhaite manquer de capacité lorsque ses clients souhaitent se développer.

Cependant, cela peut conduire à des situations où un rack se voit attribuer 25 kW alors que sa consommation moyenne réelle n’est que de 8 kW.

Sur le papier, la capacité semble occupée.

Dans la réalité, une part importante de la puissance disponible n’est jamais utilisée.

Ce phénomène est souvent appelé Stranded Capacity et devient de plus en plus pertinent à mesure que l’énergie électrique s’impose comme l’une des ressources les plus précieuses dans l’industrie des datacenters.

L’alimentation électrique devient le principal facteur limitant de la croissance

Pendant de nombreuses années, le développement des datacenters s’est concentré sur l’espace disponible, le refroidissement et la connectivité.

Aujourd’hui, la question de la puissance électrique occupe une place centrale.

La congestion des réseaux électriques limite les nouveaux raccordements. L’accès à l’énergie devient plus complexe. Dans le même temps, les densités de puissance par rack augmentent à un rythme sans précédent.

Alors qu’un rack informatique traditionnel consommait généralement entre 3 et 8 kW, des densités de 20, 30 ou même 50 kW par rack sont désormais courantes.

Dans les environnements dédiés à l’intelligence artificielle et au calcul haute performance (HPC), les densités atteignent déjà 80 à 100 kW par rack.

Chaque kilowatt disponible devient donc plus précieux.

Pour les exploitants comme pour les clients souhaitant développer leur infrastructure informatique.

Pourquoi le surdimensionnement existe-t-il ?

Les datacenters sont naturellement conçus pour minimiser les risques.

Lorsqu’une capacité électrique est attribuée à un client, les calculs reposent généralement sur :

• Les puissances nominales des équipements
• Les spécifications des fabricants
• Les prévisions de croissance future
• Les exigences de redondance
• Les marges de sécurité opérationnelles

Cette approche est logique. Les conséquences d’une sous-estimation des besoins futurs peuvent être importantes.

Cependant, elle crée souvent un écart considérable entre la capacité allouée et la consommation réelle.

Prenons l’exemple d’un serveur équipé de deux alimentations de 1600 W.

Sur le papier, cela représente une consommation potentielle de 3200 W.

En pratique, ce même serveur peut ne consommer que 800 à 1200 W pendant la majeure partie de son cycle de vie.

Lorsque cette situation se répète sur des centaines, voire des milliers d’équipements, la différence entre la charge théorique et la charge réelle devient significative.

Le coût caché de la Stranded Capacity

À première vue, la Stranded Capacity peut sembler inoffensive.

Après tout, cette capacité reste disponible pour une croissance future.

Mais elle a un coût.

Lorsque de la puissance est réservée sans être réellement utilisée, cela influence :

• La planification des capacités
• Le taux d’occupation du datacenter
• Les décisions d’extension
• Les investissements en infrastructures
• Le retour sur investissement

Un datacenter peut ainsi sembler proche de ses limites alors qu’une partie importante de la capacité allouée reste largement inutilisée.

Cela ne signifie pas que toute capacité inutilisée peut être immédiatement réattribuée. Les engagements contractuels, les exigences de redondance et les projets futurs restent essentiels.

Cependant, sans données de mesure précises, il devient très difficile de déterminer quelle capacité est réellement nécessaire et quelle capacité est simplement réservée par précaution.

L’intelligence artificielle amplifie le défi

L’essor de l’intelligence artificielle transforme profondément la gestion énergétique des datacenters.

Avec les charges de travail traditionnelles, les marges de sécurité importantes avaient souvent un impact limité.

Avec des racks IA consommant 50 à 100 kW, voire davantage, chaque hypothèse de planification a des conséquences beaucoup plus importantes.

Lorsque plusieurs racks sont dimensionnés sur la base de charges théoriques maximales, cela peut entraîner :

• Des capacités UPS plus importantes
• Des groupes électrogènes surdimensionnés
• Des infrastructures de distribution électrique plus lourdes
• Une capacité de refroidissement accrue
• Des investissements inutiles

Plus la densité énergétique augmente, plus la valeur des données réelles de consommation devient importante.

De la planification de capacité à l’intelligence de capacité

De plus en plus d’exploitants dépassent aujourd’hui la simple planification de capacité pour adopter une approche fondée sur les données.

La question évolue :

Au lieu de demander :

« Quelle puissance cet équipement pourrait-il consommer ? »

Ils cherchent désormais à savoir :

« Quelle puissance cet équipement consomme-t-il réellement ? »

Cette nuance peut sembler minime, mais elle transforme profondément la manière dont les capacités sont gérées.

Des données de mesure précises permettent d’identifier les tendances, d’analyser les évolutions de charge et de prendre des décisions d’investissement plus éclairées.

Pourquoi le monitoring au niveau du rack ne suffit plus toujours

La mesure énergétique au niveau du rack fournit une vue d’ensemble précieuse de la consommation totale.

Cependant, avec l’augmentation des densités de puissance et la complexité croissante des environnements informatiques, les exploitants recherchent une visibilité plus détaillée.

Les questions deviennent :

• Quels systèmes provoquent les pics de consommation ?
• Quels équipements fonctionnent systématiquement en dessous des prévisions ?
• Quels clients utilisent réellement la capacité qui leur est attribuée ?
• Où se situent précisément les capacités inutilisées ?

Ces questions ne peuvent pas toujours trouver de réponse grâce à une mesure globale du rack.

L’importance croissante du monitoring au niveau des prises

C’est l’une des raisons pour lesquelles le monitoring énergétique au niveau des prises suscite un intérêt croissant.

En mesurant la consommation de chaque serveur, système de stockage ou équipement réseau, les exploitants obtiennent une vision beaucoup plus précise de l’utilisation réelle de leur infrastructure.

Cela favorise :

• Une planification plus précise des capacités
• L’identification de la Stranded Capacity
• La refacturation énergétique aux clients
• L’analyse des charges IA et HPC
• De meilleures décisions d’investissement
• Une amélioration de l’efficacité énergétique

L’objectif n’est pas simplement de collecter davantage de données.

L’objectif est de prendre de meilleures décisions.

La puissance est importante. La visibilité l’est peut-être encore davantage.

Les défis liés à l’alimentation électrique sont bien réels.

La congestion des réseaux existe. Les charges de travail IA augmentent rapidement. L’accès à de nouvelles capacités devient plus difficile.

Mais parallèlement à la recherche de nouvelles ressources énergétiques, une autre question émerge :

Utilisons-nous réellement au mieux la capacité électrique déjà disponible ?

Le monitoring énergétique ne résoudra pas la congestion du réseau.

Il ne créera pas de capacité supplémentaire.

Mais des mesures précises permettent de distinguer les contraintes réelles des hypothèses conservatrices.

Dans un secteur où l’électricité devient l’une des ressources les plus stratégiques, la visibilité pourrait s’avérer tout aussi importante que la capacité elle-même.