データセンターをセットアップするにはどうすればよいですか?知っておくべきこと

はじめに: サーバーを備えた単なる建物以上のもの

NVIDIA GPU を搭載した単一の AI トレーニング ラックは 130 ～ 140 キロワットを消費できます。これは、単一のキャビネットに詰め込まれた従来のデータセンター列全体の消費電力にほぼ相当します。設備設計への影響は大きく、5 kW ラック用に設計された冷却システムは 140 kW ラックに対応できません。エンタープライズ ワークロード向けにサイズ設定された配電では、GPU クラスターに電力を供給できません。そして、20 年間まったく問題なく機能していたデータセンター構築のための古い戦略は、リアルタイムで書き直されています。

2026 年にデータセンターを設立するということは、5 年前とはまったく異なります。これは、不動産、電気工学、機械システム、電気通信、情報セキュリティ、法規制遵守、そしてますます環境の持続可能性に関わる学際的な取り組みです。 5G 遅延要件をサポートする小規模なエッジ施設、地域企業用のコロケーション センター、AI ワークロード用のハイパースケール キャンパスを構築する場合でも、規模が大幅に変わっても基本は同じです。

このガイドでは、最初のサイト訪問から最終的な試運転テストまで、データセンターのライフサイクルにおけるすべての主要な意思決定ポイントについて説明します。規格と認証、電力と冷却のアーキテクチャ、ネットワーク設計、物理的セキュリティ、コストの現実、業界を再構築する持続可能性へのプレッシャーについて取り上げます。マーケティング上の光沢はありません。過度に簡略化されたチェックリストはありません。施設が成功するか失敗するかを決定するのは、エンジニアリングとビジネス上の決定だけです。

データセンターとは実際何ですか?

データセンターは、サーバーが満載された建物ではありません。それは、空港を飛行機でいっぱいの建物と呼ぶようなものです。建物は最も面白くない部分です。重要なのはインフラストラクチャです。電気を途切れることなく流し続ける電力システム、数千のプロセッサから発生する熱を除去する冷却システム、それらのプロセッサを外部の世界に接続するネットワーク インフラストラクチャ、そして内部のすべてを保護するセキュリティ システムです。

データセンターの中核は、信頼性の高い電力、効果的な冷却、高帯域幅の接続、物理的なセキュリティの 4 つを提供するように設計された慎重に設計された環境です。{0}それ以外のサーバー、ストレージ アレイ、ネットワーク スイッチ、GPU はすべて貨物です。この施設は、貨物を 1 日 24 時間、年中無休で、何年もの間、故障なく運用できる条件を作り出すために存在します。-

データ センターは、50 キロワットを消費するオフィス ビルの一室から、300 メガワットを超える電力を消費するハイパースケール キャンパスまで多岐にわたります。小規模なエッジ施設は、ローカル 5G 基地局にサービスを提供する場合があります。コロケーション センターは、数十の企業の機器をホストする場合があります。ハイパースケール キャンパスでは、数百万人のユーザーに対して AI モデルを同時にトレーニングする可能性があります。規模は変わりますが、エンジニアリングの原則は驚くほど一貫しています。

標準と階層: 信頼性の言語

何かを構築する前に、どの程度信頼性が必要かを決定する必要があります。これは哲学的な質問ではありません。 UPS ユニットの購入数から冷却塔の設置数まで、その後のすべての設計上の決定が決定されます。そして、その答えには直接的な、測定可能なコストがかかります。

Uptime Institute 階層システム

Uptime Institute は 30 年以上前に 4 層の分類システムを開発しました。これは信頼性に関する業界の共通言語となっています。{0}このシステムは、施設内の IT 機器ではなく、施設の電力、冷却、および物理インフラストラクチャの回復力を評価します。各層は、下位層すべての要件に基づいて構築されています。

Tier I (基本容量)99.671% の可用性と年間 28.8 時間のダウンタイムを提供します。電力パスは 1 つであり、冗長性はなく、メンテナンスにはサイト全体のシャットダウンが必要です。-これは、ダウンタイムが大惨事ではなく不便であるオフィス IT 環境や開発環境に適しています。

Tier II (部分冗長性)電力と冷却に N+1 個のバックアップを追加し、年間 22 時間のダウンタイムで可用性を 99.741% に向上させます。冗長コンポーネントのメンテナンスはシャットダウンせずに可能ですが、プライマリ システムは計画的に停止する必要があります。

Tier III (同時保守可能)商業施設の業界標準です。 N+1 の完全な冗長性と複数の独立した電源および冷却パスにより、年間わずか 1.6 時間のダウンタイムで 99.982% の可用性を実現します。データ ホールを中断することなく、単一のコンポーネントをメンテナンスのためにオフラインにすることができます。 2024 年には、米国の全データセンター建設の 57.4% が Tier III 基準に従って建設され、一般的なコストはメガワットあたり 800 万ドルから 1,500 万ドルになりました。

ティア IV (フォールト トレラント)2N または 2N+1 の冗長性をさらに強化し、すべての重要なシステムが物理的に分離された完全にアクティブなバックアップを持つことを意味します。可用性は 99.995% に達し、年間ダウンタイムはわずか 26.3 分です。コストプレミアムは Tier III より 20 ～ 40% 高くなります。 10 MW の施設の場合、建設コストは 1,600 万ドルから 6,000 万ドル追加されます。年間ダウンタイムを 1 分短縮するごとに、容量 10 MW あたり約 228,000 ドルから 857,000 ドルのコストがかかります。 Tier IV 施設はまれで、通常は金融機関、政府業務、ミッションクリティカルなインフラストラクチャ用に確保されています。{20}}

TIA-942: より広範な標準

Uptime Institute Tiers は電気および機械インフラストラクチャに焦点を当てていますが、ANSI/TIA-942 (最新改訂 2024) は、電気通信、建築、電気、機械、サイト選択、火災安全、物理的セキュリティなど、より広い範囲をカバーしています。 4 つのサブシステムを Rated-1 から Rated-4 のスケールで個別に評価し、施設の全体的な評価はサブシステムの中で最も低い評価によって決定されます。データセンターの電気システムが定格 2 のみである場合、データセンターは定格 3 ステータスを主張できません。

これは重要な違いです。TIA-942 評価 3 データセンターを主張することは、Uptime Institute Tier III 施設を主張することと同じではありません。範囲が異なり、監査人の資格も異なり、認証プロセスも異なります。設計認証のみを保持している施設では、構造が設計と一致していることを証明していないため、精通した調達チームは、必要な規格を指定し、認証段階を検証します。

用地の選択: 何を建てるかよりも、どこに建てるかが重要です

世界で最も効率的なデータセンターを設計することはできますが、間違った場所に構築すると、施設が存続するまで後悔することになります。用地の選択は、プロセス全体の中で最も重要な決定であり、税制上の優遇措置、土地代、本社への近さなど、エンジニアリングとは関係のない要因によって決定されることが最も多い決定でもあります。

ここに不快な現実があります。ハイパースケール キャンパスでは 300 メガワットを超える電力が消費される可能性があります。それだけの電力を送電網から確保することは、小切手を切ることではありません。北バージニアやシンガポールなどの需要の高い市場では、相互接続のキューが 36 ～ 48 か月かかる場合があります。{3}}ネバダ州の 70 MW プロジェクトは、最寄りの送電線に利用可能な容量がなかったため、18 か月間停止されました。公共事業に関する話し合いを早めに開始し、50 MW を利用できるかどうかだけでなく、いつ、どのくらいの費用で電力を供給できるかを尋ねてください。

気候は運営コストに直接影響するため、特別な注意が必要です。フェニックスの 10 MW 施設は、ポートランドの同等の施設よりも冷却に年間最大 20% 多く支出する可能性があります。寒冷気候では自由空冷が可能です。温度と湿度が適切な場合には屋外の空気が直接使用され、機械的冷却エネルギーが大幅に削減されます。{4}}北欧のハイパースケール施設が定期的に PUE 値 1.03 ～ 1.12 を報告しているのはこのためです。

自然災害のリスクは、FEMA ハザード マップ、USGS の地震データ、および過去の気象パターンを使用して評価する必要があります。水の利用可能性はますます精査されています。ユタ州とアリゾナ州は水への懸念から新しいデータセンターの建設許可を一時停止または拒否しており、一部の法域では現在クローズドループまたは乾式冷却システムが必要となっています。{{1}

電力インフラ: 施設の中心

電気システムはデータセンターの総建設コストの 40 ～ 50% を占めます。これらは単一の最も高価なサブシステムであり、最も重要でもあります。電力がなければ他に何も意味がありません。電源アーキテクチャを理解することは、コストと信頼性の間のトレードオフを理解することと同じです。

UPS システム: ダブル-コンバージョンとライン-インタラクティブ

無停電電源装置は、電力網と発電機の間の架け橋です。系統電力に障害が発生すると、UPS は発電機を起動しながらバッテリから瞬間電力を供給します。このプロセスには通常 10 ～ 30 秒かかります。 UPS トポロジの選択は、コストと信頼性の両方に影響します。

ダブルコンバージョン（オンライン）UPS-入力 AC を DC に継続的に変換し、クリーンな AC に戻し、商用電源の妨害から完全に電気的に絶縁します。停電時の転送時間はゼロです。このトポロジは、データセンター UPS 市場で 44.65% の収益シェアを占めており、Tier III および IV 施設の標準です。シュナイダー エレクトリックの 2025 Galaxy VXL のような最新のシステムは、eConversion モードで 99% の効率を達成し、損失を 1% 未満に抑えます。コストは、ラインインタラクティブ方式よりも約 35% 高くなります。{9}}

ライン-インタラクティブ UPSこれは、{0}小規模から中規模の導入に適した費用対効果の高い代替手段であり、コストが約 40% 削減されます。{1}{2}これは Tier I および II の施設には適していますが、高調波歪みと転送時間が許容できない Tier III または IV データセンターには推奨されません。

冗長トポロジ: N+1 対 . 2N 対 . 2N+1

冗長トポロジは、コンポーネントに障害が発生した場合に何が起こるかを決定します。 3 つの主要なアーキテクチャは、コスト信頼性曲線上の異なる点を表しています。-

AI トレーニング クラスターの場合、N+1 と 2N のどちらを選択するかは、純粋な信頼性を超えて経済的な意味を持ちます。 AI トレーニング ジョブは、計画外の電源喪失により進行状況が失われ、最後のチェックポイントから再起動する必要があります。ジョブの継続時間が長く、チェックポイント間隔が広い場合、1 回の再起動のコストが N+1 と 2N の間の資本の差を超えることがよくあります。オペレータは、選択する前に、ジョブの期間とチェックポイントの頻度を電力パスの修復時間とマッピングする必要があります。

電力密度: AI 革命

従来のエンタープライズ データ センターは、ラックあたり 3 ～ 5 kW で動作します。最新のハイパースケール施設は 10 ～ 30 kW をターゲットとしています。 AI-最適化された施設?ラックあたり 50 ～ 140 kW。 NVIDIA の GB200 NVL72 ラックの定格は 130 ～ 140 kW です。 Meta の OCP ORv3-HPR V4 ラックは、キャビネットの負荷容量を 800 kW まで押し上げます。 Vertiv は、AI ラックレベルの電力密度が 2024 年から 2029 年の間に 50 kW から 1 メガワットに急増すると予測しています。

これは段階的な変更ではありません。それはパラダイムシフトです。 10 年前に 5 kW ラック用に建設された施設には、その密度に合わせて設計された配電、冷却、およびケーブル管理が備わっています。 140 kW GPU ラックをその施設に設置しても、それが機能することを期待することはできません。バスウェイ、PDU、ブレーカー パネル、冷却ユニット、高床はすべて、異なる時代のサイズでした。 AI-最適化施設の費用がメガワットあたり 2,000 万ドル以上かかるのに対し、標準的なハイパースケール建設では 1,000 万～1,200 万ドルかかるのはこのためです。

冷却戦略: 冷やすだけでなく、熱を移動させる

冷却はデータセンターの総エネルギー消費量の 30 ～ 40% を占めます。これは、IT 負荷自体の後の PUE で制御可能な最大の要素です。従来の空冷では 140 kW ラックにまったく対応できないため、AI 革命が最も劇的な影響を及ぼした分野です。

従来の空冷: CRAC および CRAH

コンピュータ ルーム エアコン (CRAC) およびコンピュータ ルーム エア ハンドラ (CRAH) ユニットは、データ ホールに空気を再循環させる前に空気を冷却します。このアプローチは、ラックあたり最大 10 ～ 30 kW の密度ではうまく機能しますが、密度が増加すると、ファンのエネルギー消費が急速に増加し、効率が低下します。高温の排気と低温の供給空気を分離するホット アイル/コールドアイルの封じ込めと組み合わせることで、従来の空冷は 1.4 ～ 1.8 の PUE 値を達成できます。

ホット/コールドアイルの封じ込めは、1.2 未満の深刻な PUE 目標の設計要件です。封じ込めがなければ、熱気と冷気が混合し、冷却システムの作動がより激しくなり、効率が大幅に低下します。空のラック位置のブランキング パネル、密閉された床貫通部、および制御された戻り空気経路は、オプションの機能ではありません。これらは基本的な設計要件です。

水冷: 避けられない変化

ラックあたりの密度が 30 ～ 50 kW を超える場合、空冷は物理的な壁にぶつかります。これだけの熱を除去するために必要な空気の量は非現実的になります。ファンのエネルギーが支配的となり、騒音レベルが危険になり、膨大な量の空気の動きが構造上の懸念を引き起こします。ここで液体冷却が登場します。

直接液体冷却CPU と GPU に直接取り付けられたコールド プレートを通して冷却剤を循環させ、熱がサーバーに広がる前に熱源から除去します。このアプローチでは、1.03 ～ 1.15 の PUE 値を達成し、50 ～ 80 kW のラック密度をサポートします。 -そのトレードオフとして、配管とポンプのネットワークが漏れのリスクを高め、ハードウェアの互換性に関する懸念が生じます。

単相浸漬冷却-サーバー全体を非導電性誘電性流体に浸し、サーバー内部のファンを完全に不要にします。{0}これにより、PUE 値 1.02 ～ 1.10 が達成され、ラックあたり 100 kW を超える密度をサポートできます。運用ワークフローの変更は重要です。技術者は、DIMM を交換するためにサーバーを気軽に開くことはできません。しかし、熱性能は比類のないものです。

二相浸漬冷却-は、熱伝達のために誘電性流体が沸騰して凝縮する密閉システムを使用し、最低の PUE 値 (1.02 ～ 1.08) と最高の密度能力を実現します。サーバーのほぼすべての熱が流体によって捕捉され、均一な熱状態が生成され、コンポーネントの寿命が延びます。その代償として、より高い初期投資と複雑で流動的な管理が必要になります。-

AI ワークロードに拡張するブラウンフィールド施設では、同じ建物内で空冷と液体冷却を組み合わせたハイブリッド冷却が使用されます。これにより、既存の空冷ラックを維持しながら、密度が必要な場所に液体冷却を導入できるため、完全な再構築を行わずに段階的な最新化が可能になります。-液体冷却は、目に見える持続可能性の利点ももたらします。マイクロソフトの調査によると、空冷と比較して、温室効果ガスの排出量が 15 ～ 21%、エネルギー需要が 20%、水の使用量が 52% 削減されます。

PUE: 普遍的な効率指標

電力使用効率とは、IT 機器の電力に対する施設の総電力の比率です。 PUE 1.0 は、すべてのワットがコンピューティングに使用されることを意味します。 PUE 1.5 は、コンピューティング ワットごとに 0.5 ワットのオーバーヘッドを意味します。これはデータセンターの効率性において最もよく引用される指標であり、業界のベンチマークと比較して自社の立ち位置を理解することが不可欠です。

Uptime Institute の 2024 年世界データセンター調査によると、業界平均 PUE は約 1.56 です。 Google は 1.09 を報告しています。 Microsoft は 1.12 を報告しています。 AWS は 1.15 を報告しています。最も性能の高い施設では、冷涼な気候で浸漬冷却を使用し、1.03 ～ 1.08 を達成します。{6}}一般的なエンタープライズ データ センターは 1.4 ～ 1.6 で稼働しており、1.6 を超える施設は平均以下とみなされます。

ハイパースケーラーはどのようにしてこのような低い PUE 値を達成するのでしょうか?これは単一の技術ではなく、組み合わせです。温度が適切なときに屋外の空気を使用する空気-側のエコノマイザ冷却、機械的圧縮を行わずに熱を遮断する水側-のエコノマイザ システム、より高い冷水供給温度（摂氏 6 ～ 8 度から 14 ～ 18 度に上昇）、熱源で熱を除去する直接液体および浸漬冷却、および冷却エネルギーを最大で削減できる AI- による気流の最適化です。 30%。

規制の圧力によりリスクは高まっています。ドイツのエネルギー効率法では、2026 年 7 月から新しいデータセンターは PUE 1.2 以上を達成し、既存の施設は 2027 年までに 1.5、2030 年までに 1.3 に達することが義務付けられています。EU エネルギー効率指令では、IT 電力が 500 kW を超えるデータセンターに対して、PUE、水利用効率、再生可能エネルギー係数、エネルギー再利用係数を含む 24 の持続可能性指標をカバーする年次持続可能性報告書を義務付けています。

ネットワーク アーキテクチャ: 神経系

ネットワークのないデータセンターは、熱い金属が詰まった高価な倉庫にすぎません。ネットワーク設計は、サーバー間でのデータの移動速度、施設が外部の世界にどのように接続するか、システムが障害をどの程度適切に処理するかを決定します。 AI ワークロードの場合、GPU クラスターは時間のかなりの部分をデータの待機に費やすため、ネットワーク設計はおそらく生のコンピューティング能力よりも重要です。

スパイン-リーフ: 現代の標準

スパイン-リーフ アーキテクチャは、最新のデータセンターにおける従来の 3 層（コア-アグリゲーション-アクセス）設計に取って代わりました。{1}これはフラットな 2 層トポロジであり、各リーフ (トップオブラック) スイッチがすべてのスパイン スイッチに接続され、ノンブロッキングで低遅延のファブリックが作成されます。-すべてのサーバーは正確に 2 ホップで他のすべてのサーバーに到達できます。これは、GPU- から -GPU への通信レイテンシがトレーニング時間に直接影響する AI ワークロードにとって重要です。

400G イーサネットまたは NDR400 InfiniBand を備えた NVIDIA H100 または B200 GPU を使用する AI クラスタの場合、スパイン-リーフ ファブリックはほとんどの場合、スパイン{6}}から-リーフ、およびリーフ-から-ラックのスケールアウト-）リンクに対してファイバー{6}}ベースです。ラック内の GPU---GPU ファブリックは、NVLink/NVSwitch を使用して超{14}}低遅延-通信を実現し、ファイバー MPO リンクはスイッチとラック間のスケールアウト ネットワークを処理します。-

ファイバーの選択: OM4、OM5、または OS2?

ファイバーの種類の選択は、データセンター ネットワーキングで最も頻繁に議論されるトピックの 1 つであり、正しい答えは、到達範囲と光戦略に完全に依存します。

現在の AI クラスタのリンク長が 100 メートル未満の場合、OM4 が最も費用対効果の高い選択肢となります。- 400G では、マルチモード トランシーバーは通常、シングルモードのトランシーバーよりもポートあたり 30 ～ 50% 安価です。-ただし、将来の備えとして、多くの通信事業者は OM4 と並行して OS2 ダーク ファイバーを実行し、ケーブルを再接続せずに 800G または 1.6T にアップグレードできるようにしています。-ファイバーケーブル自体は安価です。光学系はコストがかかる部分です。

ケーブル管理: 悪魔は細部に宿る

データセンターで常に障害が発生する領域の 1 つは、コネクタの清潔さです。すべての MPO コネクタの端面は、嵌合前に倍率 200 倍または 400 倍の手持ち顕微鏡で検査する必要があります。- MPO コネクタ上の単一の塵粒子は、診断が非常に難しいビット エラー、再送信、GPU 一括操作タイムアウトを引き起こす可能性があります。 IEC 61300-3-35 に準拠した乾式クリッカーまたは乾式湿式-方法を使用してコネクタを清掃します。タイプ A/B の極性が一致しないと、断続的でランダムに見えるリンク障害が発生するため、校正済みの導通テスターを使用して MPO トランク ケーブルの極性をテストします。

マルチモード ファイバの最小曲げ半径は、負荷がかかっている状態ではケーブル直径の 10 倍、無負荷状態では 7.5 倍です。曲げ半径に違反するとマクロベンド損失が発生し、信号品質が静かに低下します。シングルモード ファイバの場合、半径 0 ～ 25 マイクロメートルのコア ゾーンに傷や欠陥は認められません。-これらの詳細は、コネクタの汚れにより数-数百万-ドル規模の AI トレーニングの実行が失敗するまでは些細なことのように思えます。

コストの現実: 実際に必要なもの

コスト構造を理解するまでは、この記事の他のすべては理論的なものであるため、お金について話しましょう。 2025 年の標準的なハイパースケール データセンターの費用は、メガワットあたり 1,000 万ドルから 1,200 万ドルです。 50 MW の設備には 8 億ドルから 10 億ドルの費用がかかります。 AI-に最適化された施設は、50 MW あたり 10 億ドルを超え、MW あたり 2,000 万ドル以上に達する可能性があります。 1 ギガワット以上のキャンパス規模の AI ビルドは、GW あたり 450 億ドルから 550 億ドルに達する可能性があります。

コストの内訳を見ると、電気システムが建設コストの 40 ～ 50%、機械および冷却システムが 15 ～ 20%、残りが構造シェルとコアで占められています。 IT ハードウェアは建設費に 1 メガワットあたり 2,000 万ドルから 4,000 万ドル追加され、AI GPU の装備により 1 メガワットあたり 2,500 万ドル以上のプレミアムが追加されます。- 100 MW AI{11}}最適化施設にはサーバー、ネットワーキング、アクセラレータに 20 ～ 40 億ドルが必要で、先行投資の総額は 30 ～ 52 億ドルになります。

運用面では電力が最大の支出であり、通常は全運用支出の 40 ～ 60% を占めます。フル容量の 1 GW AI データセンターは年間約 8.76 TWh を消費し、MWh あたり 40 ドルと換算すると年間約 3 億 5,000 万ドルになります。 kWh あたり 0.15 ドルとすると、ギガワット-規模のサイトでは年間約 13 億ドルの電力コストがかかります。最先端の GPU の 3 ～ 5 年のライフサイクルでハードウェアを更新すると、実質的な年間支出が数億ドル増加します。{14}}

今後の道のり: 何が変化し、なぜそれが重要なのか

データセンター業界は、歴史上最も重要な変革の真っただ中にあります。 AI コンピューティングの爆発的増加、エッジおよびモジュラー展開への移行、持続可能性の重要性という 3 つの力が集結しつつあります。施設計画に携わる者にとって、これらの傾向を理解することは必須ではありません。

モジュラー型データセンターは導入スケジュールを再構築しています。世界のモジュラー市場は、2025 年に 348 億 4000 万ドルと評価され、CAGR 17.2% で 2034 年までに 1,430 億 8000 万ドルに達すると予測されています。モジュール式施設は、従来の建設では数年かかるのに対し、12～16 週間で導入でき、kW あたりのコストが約 30% 削減され、現場の廃棄物が最大 90% 削減されます。{10}エッジ コンピューティングと 5G の統合では、必要な導入量に対してモジュール化が唯一の実行可能なアプローチです。

HVDC 電源アーキテクチャは AI 施設で注目を集めています。デルタ エレクトロニクスは、HVDC チェーンの効率を従来の UPS 効率 88% に対して約 92% と推定しており、複数の AC{3}} から -DC および DC- から -AC への変換ステップが不要になります。大規模事業者は、HVDC の導入により年間約 360 万ドルの電気コストを節約できる可能性があります。 2025 EMEA Summit で発表された Meta の OCP ORv3-HPR V4 ラックは、キャビネットの負荷容量を 800 kW まで押し上げる 800 V HVDC ソリューションを使用しています。

AI 推論はコンピューティング需要の主な推進力としてトレーニングを上回ろうとしており、2027 年にはその需要を超えると予測されています。この変化はデータセンターの設計に影響を及ぼします。つまり、大規模な中央施設でクラスターをトレーニングし、ユーザーに近いエッジ サイト全体に推論を分散させます。業界はハブ-リージョン-エッジ マルチレイヤ アーキテクチャ-に向かって進んでいます。

結論: 次の 20 年に向けた構築

データセンターのセットアップはトレードオフの課題です。すべての意思決定には、コストと信頼性、効率と複雑さ、スピードと徹底性のバランスが関係します。階層システムは、どの程度の信頼性が必要かを示します。 PUE は、あなたがどれだけ効率的であるかを示します。 TIA-942 は、設計が包括的であるかどうかを示します。しかし、これらのフレームワークはどれも、あなたに代わって決定を下すものではありません。

基本は次のとおりです。土地のコストだけでなく、電力の利用可能性と気候に基づいてサイトを選択することです。いつか実行したいと考えている密度ではなく、実際に実行する密度に合わせて電力と冷却を設計してください。短いリンクには OM4 ファイバー、バックボーンには OS2 を使用してスパイン-リーフ ネットワークを構築します。初日から同心円状のゾーンに物理セキュリティを実装します。最初のインシデントの後ではなく、必要になる前に DCIM を導入します。最大の運用経費として電力を予算化し、コンプライアンスの負担としてではなく、競争上の優位性として持続可能性を計画します。

そして、これを覚えておいてください。現在構築したデータセンターは 15 ～ 25 年間運用されます。 2035 年に実行されるワークロードはまだ存在していません。サポートする必要がある電力密度は、現在のほとんどの設計が処理できるものを超えています。柔軟性を重視して構築し、密度を重視して構築し、施設が中年に達するまでにデータセンター エンジニアリングについて知っていると思っているすべてが書き換えられる可能性を考慮して構築します。