Como otimizar a infraestrutura de data centers em um mercado com restrições de memória

Os clientes ainda querem atualizar sua infraestrutura

O cenário da computação está em constante transformação. Com a inteligência artificial cada vez mais presente no mercado corporativo, seus efeitos já são evidentes: aumento de preços e escassez de componentes. Com os custos de memória e armazenamento ainda elevados, os clientes estão reavaliando suas estratégias de TI e IA, e como não se espera que os preços caiam antes de 2027¹, muitos estão questionando se é viável atualizar sua infraestrutura.

Os clientes estão com o orçamento apertado ao planejar o futuro, então a resposta que você provavelmente já ouviu é: "Não se preocupe, vamos esperar até que a situação melhore."

No entanto, há um custo associado à falta de ação.

Atrasar a substituição de uma infraestrutura antiga pode trazer riscos adicionais:

• Custos operacionais elevados
• Baixa eficiência energética
• Custos de manutenção em ascensão
• Incapacidade de oferecer suporte a cargas de trabalho de IA modernas
• Exposição a riscos de segurança e conformidade
• Término da garantia/suporte

Diante desses desafios, os clientes buscarão orientação em parceiros como você. Use as informações abaixo para tomar decisões inteligentes de compra ao investir em novos equipamentos.

No caminho certo: Oferecendo a orientação correta

Etapa 1: Auditar o ambiente

Historicamente, era comum que os clientes alocassem mais memória aos servidores do que o necessário para atender às demandas máximas e garantir maior flexibilidade em suas cargas de trabalho. Basicamente, eles configuram vários servidores com recursos máximos que só são necessários para algumas aplicações, permitindo, assim, a realocação de cargas de trabalho quando preciso. Dessa forma, muitos ambientes são configurados com base em uma demanda máxima teórica, e não na utilização real observada.

Com memória escassa e cara, esse é um luxo que poucas empresas podem ter. Agora é o momento ideal para colaborar com seus clientes na análise de seus ambientes locais e em nuvem, identificando os recursos (CPU, GPU e memória) que eles utilizam. Isso permitirá projetar avaliações realistas e baseadas em dados sobre suas necessidades, à medida que a carga de trabalho ou a demanda por computação de IA aumentarem.

Etapa 2: Identificar cargas de trabalho que não dependem de memória

Conforme os requisitos básicos de memória são atendidos, o aumento da capacidade de memória pode não trazer benefícios significativos para algumas cargas de trabalho. Para cargas de trabalho limitadas por CPU, por operações de entrada/saída ou sensíveis à latência, o aumento da capacidade de memória pode resultar em melhorias de desempenho limitadas em relação ao custo.

Ajude os clientes a explorar configurações de memória mais baixas que reduzam custos desnecessários sem comprometer significativamente o desempenho das cargas de trabalho.

Etapa 3: Dimensionar a memória corretamente

A memória é um recurso valioso, por isso, é essencial que os clientes determinem com precisão a quantidade de memória de que precisam. Trabalhe em conjunto com seus clientes para identificar onde o investimento em memória traz o maior retorno e onde é possível reduzir as necessidades de memória de forma segura.

Cargas de trabalho críticas e de alta prioridade devem ter uma margem de segurança adequada para absorver picos de utilização ou crescimento futuro. Para cargas de trabalho com requisitos de memória mais baixos, considere utilizar DIMMs de menor capacidade ou deixar os slots de memória livres (as CPUs de servidor AMD EPYC™ suportam diversas configurações de memória, incluindo slots livres).

A AMD pode ajudar

Quando os clientes compreendem onde é possível otimizar o uso da memória, podem começar a avaliar plataformas projetadas para oferecer maior eficiência de desempenho, como os sistemas equipados com CPUs de servidor AMD EPYC.

Vale lembrar aos clientes que desejam atualizar sua infraestrutura atual que as CPUs de servidor AMD EPYC oferecem excelente desempenho com menos memória e uma rota de atualização atraente para substituir hardware antigo. Migrar do hardware legado de um concorrente para as mais recentes CPUs de servidor AMD EPYC pode resultar em uma redução de até 29% no TCO, com um retorno médio do investimento em sistemas e software de aproximadamente 2,5 anos.²

Por exemplo, cargas de trabalho representativas com alto consumo de processamento, executadas em CPUs de servidor AMD EPYC 9355P com 50% menos capacidade de memória, resultam em uma redução de desempenho de apenas 1%.³

Cargas de trabalho sensíveis à capacidade de memória podem ser dimensionadas de forma flexível de acordo com as restrições de memória. Um servidor que utiliza CPUs AMD EPYC 9655 pode operar com apenas 75% da capacidade de memória, sofrendo uma leve redução de 6% no desempenho.⁴

A modernização da infraestrutura também cria uma oportunidade para a consolidação e o aumento da densidade de virtualização. Ao reduzir o número de servidores e aumentar a eficiência, seus clientes também podem diminuir os custos com licenças de software, energia, resfriamento e operações, além de otimizar o uso da memória. Comprar menos sistemas, porém com maior desempenho, significa que uma parcela menor do orçamento de TI será destinada à memória.

Para organizações que enfrentam limitações de espaço, energia ou resfriamento, melhorias na eficiência da infraestrutura ajudam a ampliar a capacidade atual do data center sem a necessidade de uma expansão imediata. À medida que as cargas de trabalho de IA exigem cada vez mais da infraestrutura, a eficiência operacional se tornará ainda mais crucial, ao lado do desempenho bruto.

Fornecendo ferramentas para o sucesso do cliente

A AMD oferece uma variedade de ferramentas que podem ajudar você a apoiar seus clientes em um mercado desafiador. Para ajudar a dimensionar corretamente o orçamento de memória, utilize as seguintes ferramentas para estimar as necessidades de memória tanto em ambientes locais quanto em ambientes em nuvem:

Para infraestruturas em nuvem, utilize o AMD EPYC™ Cloud Instance Advisor.

Realize uma análise de TCO utilizando a Ferramenta AMD EPYC™ TCO Advisory, uma solução online que permite colaborar com clientes para analisar diferentes cenários de custo total de propriedade com base em preços de memória atuais e personalizáveis.

A AMD continuará a apoiar seus parceiros e clientes, oferecendo desempenho de ponta e uma infraestrutura otimizada. O uso de plataformas de hardware, como as CPUs de servidor AMD EPYC, e de ferramentas como as mencionadas acima, ajuda a equilibrar desempenho, escalabilidade e eficiência de memória durante períodos desafiadores de mercado.

Embora as pressões sobre os preços da memória continuem a afetar o planejamento da infraestrutura, adiar a modernização pode resultar em ineficiências operacionais a longo prazo e em aumento de custos. Ao auditar cargas de trabalho, otimizar investimentos em memória e identificar oportunidades de consolidação, os parceiros podem ajudar os clientes a modernizar suas operações de forma estratégica.

Para saber mais, converse com o seu representante da AMD.