lunedì 31 marzo 2025

I data center hyperscale

I data center sono fondamentali per il funzionamento dell'infrastruttura digitale globale, ospitando server che gestiscono e archiviano enormi quantità di dati. La loro distribuzione geografica varia significativamente, con una concentrazione maggiore in alcune regioni.

Secondo i dati disponibili, gli Stati Uniti ospitano circa 5 mila dei data center mondiali, seguiti – a grande distanza - da Germania, Regno Unito e Cina, ciascuno con circa 500 impianti. La distribuzione non sorprende, gli Stati Uniti sono la patria delle maggiori aziende digitali: Google, Microsoft, Meta (Facebook, Istagram, Whatsapp), Amazon, ecc.

I data center hyperscale rappresentano una categoria specifica di strutture progettate per supportare applicazioni su larga scala, come il cloud computing e l'intelligenza artificiale. Questi centri offrono capacità di rete e potenza elevate, essenziali per le operazioni di grandi aziende tecnologiche come Amazon, Microsoft e Google. Sono strutture di dimensioni eccezionali, progettate per gestire enormi volumi di dati e carichi di lavoro. Un data center per essere considerato hyperscale deve superare almeno 5.000 server e circa 10.000 metri quadrati di spazio fisico.  Attualmente, il più grande data center hyperscale al mondo è in Mongolia di proprietà cinese e copre una superficie totale di circa 994.000 metri quadrati (più o meno la superficie di una cittadina di 5000 abitanti).

La crescente domanda di servizi digitali e l'espansione dell'intelligenza artificiale stanno alimentando un aumento significativo nella costruzione di data center a livello globale. Tuttavia, questa espansione comporta anche sfide ambientali, in particolare riguardo al consumo energetico e all'uso dell'acqua per il raffreddamento delle strutture.

Per mitigare l'impatto ambientale, le aziende stanno investendo in soluzioni più sostenibili, come l'adozione di tecnologie di raffreddamento più efficienti e l'utilizzo di fonti energetiche rinnovabili. Ad esempio, alcune stanno esplorando l'uso di sistemi di raffreddamento ad aria in climi più freddi o l'implementazione di tecnologie di intelligenza artificiale per ottimizzare l'efficienza energetica.


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