Schneider Electric je u suradnji s Nvidijom predstavio dva nova referentna dizajna namijenjena ubrzanju izgradnje i optimizacije infrastrukture za umjetnu inteligenciju. Tvrtka koja se globalno pozicionirala kao vodeći igrač u digitalnoj transformaciji upravljanja energijom i automatizacije ovim rješenjima donosi nove standarde učinkovitosti i sigurnosti u podatkovnim centrima, a istovremeno adresira rastuće zahtjeve koje pred njih postavlja razvoj umjetne inteligencije.
Prvi predstavljeni dizajn ističe se činjenicom da je riječ o jedinom referentnom okviru u industriji koji ujedinjuje upravljanje energijom i kontrolu tekućinskog hlađenja, uključujući i tehnologiju Motivair. Sustav je osmišljen tako da se bez dodatnih prilagodbi povezuje s Nvidia Mission Control softverom koji nadzire AI klastere i njihova radna opterećenja. Operaterima podatkovnih centara time se omogućuje praćenje i kontrola ključnih resursa u realnom vremenu – od distribucije električne energije do hlađenja – uz zajamčenu sigurnost, redundanciju i pouzdanost.
Drugi dizajn odnosi se na Nvidia GB300 NVL72 klastere i razvijen je kako bi podržao implementaciju podatkovnih centara s gustoćom do 142 kW po ormaru. Takva konfiguracija namijenjena je novoj generaciji Blackwell Ultra GPU arhitekture i uključuje četiri osnovna područja – opskrbu energijom, sustave hlađenja, IT prostor i softver za upravljanje životnim ciklusom. Rješenje je u potpunosti usklađeno s ANSI i IEC standardima te je prilagođeno globalnoj primjeni.
Rastuća složenost AI radnih opterećenja zahtijeva sve učinkovitije pristupe gradnji i upravljanju podatkovnim centrima. Schneider Electric naglašava da njihovi referentni dizajni omogućuju smanjenje rizika, ubrzanu izgradnju i optimizaciju troškova, a istodobno osiguravaju spremnost za buduće potrebe. Prema riječima Jima Simonellija, višeg potpredsjednika i glavnog tehnološkog direktora u Schneider Electricu, nova rješenja pojednostavljuju procese dizajna i implementacije AI infrastrukture, a pritom ostaju skalabilna i razvijena u partnerstvu s Nvidijom za konkretne industrijske primjene.
Ključan element nove arhitekture je plug-and-play kontrolni sustav koji omogućuje izravno povezivanje operativnih i informatičkih tehnologija putem MQTT protokola, standarda koji omogućuje prijenos podataka u stvarnom vremenu između različitih uređaja i softverskih sustava. Na taj način operateri prvi put mogu koristiti objedinjene podatke s različitih razina infrastrukture, od rashladnih jedinica do AI softvera, čime se postiže veća učinkovitost i mogućnost predvidljivog upravljanja. Sustav uključuje standardizirano sučelje za nadzor energije i hlađenja, redundantne sustave napajanja i hlađenja te smjernice za precizno mjerenje profila potrošnje AI ormara.
Dizajn GB300 NVL72 omogućuje rad klastera s 1.152 GPU-a, uz implementaciju digitalnih blizanaca koji simuliraju scenarije potrošnje energije i hlađenja prije same izgradnje fizičke infrastrukture. Takav pristup omogućuje detaljnu optimizaciju sustava već u fazi planiranja. Schneider Electric i Nvidia planiraju nastaviti zajednički rad kroz razvoj devet referentnih dizajna koji će pokrivati širok raspon primjena – od modularnih i postojećih podatkovnih centara do specijaliziranih rješenja usklađenih s najnovijim Nvidia platformama.
U složenim ICT projektima rani problem često se vidi kao trend odstupanja od plana, a ne kao propušten rok. Pomicanje ključnih aktivnosti, veći utrošak čovjek-dana, nedostupni resursi i neispunjeni preduvjeti mogu najaviti da dinamiku treba prilagoditi. Kada nekoliko projekata istodobno traži iste stručnjake, voditelji projekata, tehnički voditelji i nadležni organizacijski rukovoditelji zajednički usklađuju prioritete. I nove korisničke zahtjeve treba procijeniti prije prihvaćanja, budući da i manja izmjena može tražiti dodatni angažman ili pomaknuti povezane aktivnosti. Tada se razmatraju utjecaji na tehničko rješenje, opseg, troškove, rokove i kvalitetu, a odluku potvrđuje sponzor projekta. Završena implementacija potvrđuje ispunjenje projektnih obveza, ali ne govori sama po sebi kakvu je korist rješenje donijelo korisniku. Poslovni učinak može se procijeniti nakon određenog razdoblja korištenja, kroz učinkovitost procesa, dostupnost sustava ili kvalitetu usluge. O ranom prepoznavanju odstupanja, usklađivanju resursa i praćenju vrijednosti nakon implementacije, ističe za ICTbusiness Media - ICTbusiness.info Veronika Petrović, voditeljica projekata u Combisovu Uredu za upravljanje projektima.
Combisov Ured za upravljanje projektima razvijao se usporedno s kompanijom koja je od manje IT tvrtke izrasla u jednog od većih ICT integratora u regiji. U posljednjih pet godina PMO je narastao s četiri do pet na 11 članova, a godišnje kroz njega prolazi 30 do 40 projekata, ovisno o veličini i složenosti. Raspodjela projekata nastoji se organizirati tako da voditelji imaju dovoljno vremena za kontrolu isporuke i komunikaciju s korisnikom. U posljednjih godinu dana tim se sve više bavi primjenom umjetne inteligencije u projektnom menadžmentu. AI pomaže u ranom otkrivanju rizika, izradi početnog plana i pripremi statusnih izvještaja, a koristi se i za analizu dokumentacije, izdvajanje zadataka te pripremu zapisnika i prezentacija. U Combisovu PMO-u umjetnu inteligenciju opisuju kao dvanaestog člana tima, a Microsoft Power Automate automatizira procese i povezuje različite alate. Konačna procjena, odgovornost za odluke i komunikacija u izazovnim situacijama ostaju na ljudima. O tome kako se AI koristi u projektnom radu i koje će kompetencije voditeljima biti ključne, ističe za ICTbusiness Media - ICTbusiness.info Tena Galić, voditeljica projekata u Combisovu Uredu za upravljanje projektima.
Combisovi voditelji projekata u PMO-u zaduženi su za najsloženije i najveće isporuke. Za konkretan projekt voditelj odgovara za plan, rokove, resurse, rizike i komunikaciju s naručiteljem, dok je tehnički voditelj zadužen za izvedbu i provjeru rješenja. PMO na razini organizacije razvija metodologiju, dodjeljuje voditelje složenim projektima i provjerava primjenu dogovorenih pravila. Uspješnost se prati kroz ključne projektne točke, utrošene čovjek-dane, financijski rezultat i kvalitetu dokumentacije, testiranja i primopredaje. Posebna se vrijednost vidi kada se rizik otkrije dovoljno rano da se prilagode plan ili prioriteti, odnosno uključe osobe ovlaštene za odluku. Veliki infrastrukturni projekt koji navodi dovršen je u ugovorenom roku i budžetu unatoč nepotpunoj dokumentaciji i odlukama koje su ovisile o naručitelju. Naučene lekcije s projekata zatim se analiziraju i koriste za prilagodbu metodologije, procesa i svakodnevnog rada. O podjeli odgovornosti, mjerenju rezultata i prijenosu iskustava, ističe za ICTbusiness Media - ICTbusiness.info Ivana Skočanić, voditeljica projekata u Combisovu Uredu za upravljanje projektima.
