Situé au sein d'un centre de données en colocation en production sur le campus de Digital Realty en Virginie du Nord, le DRIL permet aux clients de configurer leurs nouvelles charges de travail dans un environnement de type laboratoire à des fins de validation et d'optimisation. Les nouveaux clients peuvent collaborer avec Digital Realty et ses partenaires pour reproduire une architecture représentative, facilitant ainsi des tests réalistes et à faible risque sans impacter les systèmes de production. Le DRIL élimine l'incertitude en permettant aux entreprises d'évaluer les performances, d'optimiser les configurations et de se connecter facilement aux fournisseurs de réseau et de cloud via ServiceFabric®, la plateforme mondiale d'interconnexion et d'orchestration de Digital Realty.
« L'innovation n'est pas une option ; c'est une nécessité concurrentielle dans un monde où les volumes de données et l'adoption de l'IA s'accélèrent », déclare Chris Sharp, directeur technique de Digital Realty. Cependant, de nombreuses entreprises continuent de déployer des infrastructures complexes sans pouvoir les tester, les valider ni les optimiser en conditions réelles. DRIL change la donne. Il offre un environnement actif haute densité où les clients obtiennent des informations en temps réel, basées sur les données, pour affiner leurs déploiements avant la mise à l'échelle. À l'heure où les stratégies d'informatique hybride, d'IA et de colocation convergent, ce laboratoire d'innovation est conçu pour aider les entreprises à gagner en agilité, à réduire les risques et à passer plus rapidement de la preuve de concept à la production.
Principales caractéristiques de DRIL :
• Tests haute densité pour l'IA et le HPC : DRIL prend en charge les charges de travail d'IA et de calcul haute performance (HPC) grâce à une colocation haute densité, supportant des charges jusqu'à 150 kW par rack.
• Optimisation de l'infrastructure pour l'IA : Le centre d'expérience IA ePlus aide les entreprises à explorer leurs besoins spécifiques en matière de puissance, de refroidissement et de ressources GPU dans un environnement optimisé pour l'infrastructure d'IA.
• Validation du cloud hybride : Grâce à une connectivité cloud directe, les entreprises peuvent réajuster leurs stratégies hybrides et se connecter facilement à ServiceFabric® via des interconnexions.
• Orchestration des charges de travail IA : DRIL aide les clients à orchestrer leurs charges de travail IA via le service Private AI Exchange (AIPx) de Digital Realty, garantissant ainsi performance et intégration fluide.
• Tests de latence multi-sites : Les entreprises peuvent tester différents scénarios de latence afin de garantir la performance sur plusieurs clouds et destinations.
Le lancement de DRIL s’appuie sur l’AI Experience Center, inauguré en 2024 avec ePlus et Vertiv. Ce centre de pointe est conçu pour accélérer la mise en œuvre des solutions IA et optimiser les technologies d’IA. L’AI Experience Center offre un espace dédié aux cas d’usage centrés sur l’IA. Il exploite des infrastructures avancées telles que l’alimentation électrique, le refroidissement et les ressources GPU, tout en explorant les besoins de connectivité cloud, edge et colocation des déploiements IA en conditions réelles.
Le campus de Digital Realty en Virginie du Nord est le site principal de DRIL, mais les entreprises peuvent également tester la latence entre ce centre de données et d’autres sites distants. Cette fonctionnalité permet aux organisations d’optimiser la connectivité cloud avec ServiceFabric®, garantissant ainsi une performance optimale sur plusieurs sites. Des déploiements de DRIL sont déjà en cours dans d'autres parties du monde, le prochain étant prévu à Londres début 2026.
Laboratoire d'innovation pour accélérer la mise en œuvre de l'IA et du cloud hybride
Digital Realty présente son laboratoire d'innovation au sein de data centers. Le Digital Realty Innovation Lab (DRIL) offre à ses partenaires et clients un environnement de test complet et pris en charge dans un data center réel. Ils peuvent y déployer leurs propres charges de travail ou utiliser une infrastructure préconfigurée pour valider leurs déploiements d'IA et de cloud hybride avant leur mise à l'échelle.
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