Os data centers são hoje considerados a base invisível da economia digital. Estão fortemente no centro das atenções no contexto do boom da inteligência artificial (IA) – de acordo com a ICIS, uma empresa de análise de mercados de matérias-primas, prevê-se que a capacidade dos data centers europeus aumente significativamente na próxima década, passando dos atuais 9,2 GW para 26,6 GW até ao ano de 2035.

Embora estas instalações tenham potencial para impulsionar um enorme crescimento econômico nas regiões onde são construídas, exercem simultaneamente pressão crescente sobre redes elétricas já sobrecarregadas. Os quatro principais países consumidores – Alemanha, Reino Unido, França e Países Baixos – representam cerca de 62% de toda a procura de data centers da Europa, e o consumo atual de energia já é questionado em cada um desses países.

Até agora, grande parte do debate em torno da sustentabilidade concentra-se nas responsabilidades dos operadores de data centers, como o aperfeiçoamento das tecnologias de refrigeração, a eficiência do hardware e o uso de energias renováveis. No entanto, existe outro fator essencial: a forma como os clientes empresariais arquitetam seus sistemas para tirar partido dos recursos destas instalações.

Ao migrar de modelos de IA desatualizados e ineficientes, que operam continuamente, para estruturas reativas e em tempo real, as empresas podem reduzir significativamente as necessidades de transferência de dados e de computação. Isto alivia a pressão sobre a infraestrutura energética, ao mesmo tempo que permite continuar a aproveitar o potencial de expansão da IA.

A transição para um modelo "sempre disponível" implica eliminar o excesso de complexidade arquitetônica

Na economia da IA, a velocidade é estratégica, mas o modelo tradicional de "pedido-resposta" não passa no teste da sustentabilidade. Em ambientes legados, os sistemas consultam-se continuamente entre si em busca de atualizações, mantendo-se "acordados" apenas para aguardar um pedido.

O resultado? Um desperdício impressionante: 60 a 80% da potência do servidor é normalmente desperdiçada durante os períodos de inatividade. Isto equivale, em termos arquitetônicos, a deixar o motor de um carro funcionando durante horas, apenas para o caso de ser necessário para dirigir.

À medida que as cargas de trabalho de IA se intensificam, essas ineficiências criam um "monólito distribuído" — um sistema fortemente acoplado que parece modular, mas permanece funcionalmente inseparável. Quando um sistema na cadeia sofre de latência, toda a pilha de recursos permanece ativa, consumindo ciclos de computação e eletricidade enquanto aguarda uma confirmação.

Essa dependência de estar "sempre ligado" gera um ciclo dispendioso de sobreprovisionamento para os clientes. Para evitar falhas durante os picos de procura, as organizações são obrigadas a "sobredimensionar", adaptando a sua infraestrutura à hora de maior movimento do ano. A consequência é uma enorme quantidade de hardware ligado, mas subutilizado, o que leva ao esgotamento tanto do capital como do ambiente — algo que as normas de sustentabilidade cada vez mais rigorosas já não conseguem acomodar.

Movimentação inteligente de dados = processamento mais eficiente

Quebrar esse ciclo de desperdício requer uma mudança de arquitetura, afastando-se de sistemas rígidos e com provisão excessiva em direção a uma base mais responsiva e orientada por eventos, que otimize a forma como os dados se movem.

No centro desta mudança está a "event mesh" — uma rede dinâmica de "event brokers" interligados que permite que os dados fluam continuamente entre sistemas e em tempo real, sem a sobrecarga da sondagem tradicional. Em vez dos sistemas solicitarem constantemente atualizações, a informação é partilhada à medida que muda, sendo entregue instantaneamente onde quer que seja necessária.

Isso significa que os componentes da infraestrutura digital, como aplicações, serviços, dispositivos de periferia e agentes de IA, publicam eventos à medida que seu estado muda — quer seja a conclusão de uma carga de trabalho, a ultrapassagem de um limiar ou a ocorrência de uma falha. Esses eventos desencadeiam respostas imediatas e desacopladas entre os sistemas, permitindo uma orquestração em tempo real sem dependências rígidas.

Isto transforma a forma como os recursos de computação são utilizados de duas maneiras fundamentais:

Reduz a sondagem em modo de inatividade: os sistemas são acionados apenas quando ocorre um evento relevante — como um pedido de inferência de IA ou um sinal operacional —, permitindo que os recursos não utilizados sejam reduzidos ou reatribuídos, em vez de ficarem inativos.

Desacopla as velocidades do sistema: os intermediários de eventos absorvem picos de procura, permitindo que os sistemas de back-end processem cargas de trabalho a um ritmo constante e otimizado, em vez de manterem capacidade excedentária para picos de curta duração.

No caso das cargas de trabalho de IA, que são notoriamente irregulares e imprevisíveis, essa precisão garante que a potência de processamento é aplicada exatamente quando e onde é necessária, reduzindo tanto a pressão sobre a infraestrutura como o consumo energético global.

Gerir processos de IA com a máxima eficiência

À medida que os data centers evoluem para suportar cargas de trabalho de IA cada vez mais complexas, o desafio vai além da transferência eficiente de dados, estendendo-se à coordenação da forma como esses dados são tratados. É aqui que entra em jogo uma rede de agentes.

Assente numa base orientada por eventos, uma malha de agentes introduz uma camada distribuída de inteligência que opera com um contexto partilhado e em tempo real para automatizar os fluxos de trabalho dos agentes de IA e manter a perceção da situação em todas as operações do centro de dados.

Ao garantir que os eventos são transmitidos de forma confiável e na sequência correta, os clientes podem evitar decisões descoordenadas, reduzir o processamento redundante e manter operações estáveis e energeticamente eficientes.

Essa inteligência compartilhada permite-lhes otimizar a forma como os recursos de IA são utilizados, em vez de simplesmente dimensionar a infraestrutura adicionando mais GPUs a um problema. É a diferença entre cem pessoas gritando em uma sala e uma equipe bem coordenada compartilhando um único roteiro em tempo real.

Essencialmente, a "event mesh" proporciona o fluxo de informações em tempo real para impulsionar a eficiência operacional, enquanto a "agent mesh" determina a melhor forma de agir com base nesse fluxo, com contexto completo e em tempo real. Em conjunto, apoiam os clientes empresariais com um sistema mais coordenado e adaptativo que melhora a utilização, minimizando simultaneamente o desperdício de energia, e contribuindo para os objetivos de desempenho e sustentabilidade.

Um foco essencial para o crescimento sustentável da IA e dos data centers na Europa

A gestão eficiente dos recursos necessários para alimentar processos baseados em IA já não é opcional; está rapidamente se tornando um requisito obrigatório para a atividade empresarial.

O caminho a seguir para os data centers não será determinado apenas pela construção de infraestruturas físicas ou pelo que alimenta as salas de servidores. Pelo contrário, os clientes empresariais serão cada vez mais avaliados com base na eficiência da sua própria arquitetura de TI, especialmente no que diz respeito à inteligência, precisão e sustentabilidade das suas implementações de IA.

Ao adotar uma abordagem inteligente no uso da computação com IA, a Europa tem a oportunidade de estabelecer um padrão mundial para a utilização eficiente dos data centers. Estes ambientes podem ser construídos de forma a serem não só de alto desempenho, mas também resilientes, altamente eficientes e concebidos para a sustentabilidade a longo prazo.