Jumeau numérique : quels apports pour le data center ?

Qu’est-ce qu’un jumeau numérique (digital twin) ?

Un jumeau numérique est une représentation numérique d’un objet physique, d’un système ou d’un processus. Cette représentation simule et reproduit le comportement et l’évolution de son équivalent réel. Les jumeaux numériques offrent une vue consolidée et dynamique du système physique, qui permet d’améliorer sa conception, son pilotage, son maintien en conditions opérationnelles ainsi que son évolutivité. Ils évoluent tout au long de la vie de l’objet ou du système en s’appuyant sur les données de son équivalent physique.

Cette modélisation permet :

• d’obtenir des informations sur les performances d’un système ou d’un objet physique en phase conception ;
• d’identifier ce qui fonctionne efficacement et ce qui nécessite des améliorations ;
• de mieux le comprendre, le gérer et le faire évoluer sans prendre de risque sur sa disponibilité ;
• de déterminer à l’avance les gains associés à certaines évolutions et prioriser les tâches dans un plan d’actions. Dans les data centers, il est par exemple possible d’utiliser les jumeaux numériques pour estimer si des serveurs seront bien refroidis, en déterminant la position des points chauds, par exemple.

L’utilité des jumeaux numériques dans les data centers

Les data centers sont des bâtiments qui hébergent et traitent des données. Du fait de leur criticité un pilotage précis sur tout le cycle de vie de ces infrastructures (de la conception au démantèlement du site) est, par conséquent, indispensable pour éviter toute interruption de service. Au sein des data centers, les jumeaux numériques sont de plus en plus utilisés pour concevoir et piloter les « bâtiments » :

• Conception et planification : modélisation de l’architecture du data center avant sa construction, évaluation de différents scénarios d’implantation et anticipation des besoins futurs.
• Simulation thermique et énergétique : analyse du comportement thermique, simulation des flux d’air, optimisation du refroidissement et de la consommation énergétique.
• Supervision en temps réel : visualisation dynamique de l’état des équipements (serveurs, climatiseurs, alimentations), suivi de l’usage des ressources et détection d’anomalies.
• Maintenance prédictive : exploitation des données historiques et en temps réel pour anticiper les défaillances et planifier les interventions techniques de manière proactive.
• Optimisation de la capacité : simulation de scénarios de croissance, ajustement des ressources (puissance, refroidissement, alimentation électrique, connectivité réseau) en fonction de la demande et des contraintes techniques.
• Gestion des incidents : reconstitution virtuelle d’un événement critique pour en analyser les causes et tester des réponses correctives.
• Conformité et audits : documentation complète des configurations, des opérations et des changements, facilitant la conformité avec les règlementations et les audits.

Bâtiment (à gauche) et son jumeau numérique (à droite)

Les différents cas d’usage des jumeaux numériques dans les data centers

Il existe plusieurs typologies de jumeaux numériques pour des usages tout autant variés. En voici quelques exemples.

1. Jumeau numérique physique (3D) : conception et simulation d’aménagement

Le principe est simple : dès les phases de conception du bâtiment, un jumeau numérique le plus précis possible est modélisé, afin d’anticiper les sujets d’exploitation et de maintenance. Dans ce contexte, les jumeaux numériques 3D offrent de nombreuses possibilités :

• Visualiser et anticiper l’agencement physique des équipements pour réaliser l’urbanisation des salles informatiques.
• Évaluation des différents scénarios d’aménagement du data center en fonction des choix de conception, et procéder à des réaménagements le cas échéant.
• Générer des images de haute qualité pour une documentation détaillée des installations, y compris des plans schématiques par niveau.
• Réaliser les visites virtuelles et guidées des data centers pour offrir aux clients une expérience immersive et interactive.
• Simuler les scénarios de croissance et d’ajustement des ressources (puissance, refroidissement, alimentation électrique, connectivité…) en fonction de la demande et des contraintes techniques.

Conception et simulation d’aménagement d’un data center

2. Jumeau numérique physique (3D) : liaison BIM et bases de données environnementales

La consommation d’énergie et les impacts environnementaux (CO2, biodiversité, eau…) sont des enjeux essentiels pour l’ensemble du secteur numérique, incluant les data centers. En France, l’empreinte du numérique représente actuellement 2,5 % du total de l’empreinte carbone annuelle de la France, soit 16,9 Mt CO2 eq (Ademe et ARCEP, 2022). La consommation électrique annuelle induite par les biens et services numériques en France est de 48,7 TWh, soit l’équivalent d’environ 10 % de la consommation électrique annuelle française.

Pour réduire efficacement ces impacts, il faut bien sûr optimiser les consommations d’énergie en phase d’exploitation mais il est indispensable d’agir dès les phases amont de spécifications et de conception.

La maquette numérique BIM du bâtiment sert de socle à la création du jumeau numérique 3D du data center pour simuler et optimiser ces consommations en phase de conception et d’exploitation. D’autre part, la liaison de cette maquette avec des bases de données environnementales, telles que NegaOctet, permet de déterminer les impacts environnementaux du data center en fonction des choix de matériaux de construction dès l’amont du projet, et non plus a posteriori.

Exemple de liaison BIM et BDD environnementale

3. Jumeau numérique fonctionnel (1D) : calcul du PUE

Le PUE (Power Usage Effectiveness) représente l’indicateur normalisé le plus largement reconnu et utilisé dans l’écosystème des data centers. Il sert à mesurer l’efficacité énergétique de l’infrastructure technique d’un data center. C’est le rapport entre la consommation totale du site (kWh) et la consommation des équipements informatiques (kWh). Cette métrique permet d’anticiper les impacts financiers directs liés au coût de l’énergie, et les impacts financiers indirects, relatifs à la perte d’attrait du data center.

Pour calculer de manière fiable le PUE, les jumeaux numériques trouvent également leur utilité notamment le jumeau numérique fonctionnel. En effet, l’estimation de PUE est complexe car elle nécessite des calculs dépendant d’un grand nombre de paramètres : taux d’occupation des serveurs et des équipements techniques associés, conditions météorologies, mode d’exploitation, régulation, etc. Le jumeau numérique fonctionnel permet de réaliser automatiquement ces calculs « à la volée ».

Le data center est représenté sous forme de modules interconnectés, qui comprennent un équipement ou un groupe d’équipements avec des paramètres personnalisables pour accueillir les données fournies par les fabricants, des données météorologiques et le facteur de charge des équipements informatiques/télécom. Le jumeau numérique permet de calculer la consommation électrique de chaque équipement et de l’ensemble de l’installation, facilitant la déduction de la valeur du PUE. Il facilite l’évaluation des différentes configurations de l’infrastructure technique du data center dans sa globalité ou différents types d’équipement en particulier. Et permet ainsi d’identifier la configuration qui, à puissance identique (électrique ou froid), induit la meilleure performance énergétique.

Modélisation du PUE avec Modelica

4. Mix jumeau numérique fonctionnel et physique : simulation des flux d’air

Dans le cadre de la conception d’un data center, la simulation numérique de l’écoulement de l’air valide le niveau de résilience des systèmes de climatisation d’un point de vue aérodynamique. L’évaluation de la capacité de refroidissement aide à définir ou à vérifier la puissance froide disponible dans la salle, en tenant compte des caractéristiques de l’air et des sélections d’équipements. Cette approche prend en considération la température de l’air au soufflage et au retour, l’humidité de la salle et le débit d’air.

Dans ce cas de figure, le jumeau numérique peut être utilisé pour simuler et analyser le comportement thermique et fluidique à l’intérieur du data center. Il permet aux ingénieurs de tester différents scénarios de refroidissement, de disposition des équipements, et même de prédire les performances thermiques en cas de modifications ou d’ajouts à l’infrastructure existante. Les simulations successives, permises grâce au jumeau numérique, sont réalisées selon le principe des simulations paramétriques de la CFD (Computational Fluid Dynamics) ou simulation dynamique des fluides. Le principe consiste à modifier un seul paramètre, trouver sa valeur optimale, puis passer au paramètre suivant. En suivant la méthode étape par étape, chaque paramètre est ajusté séquentiellement pour isoler les facteurs d’optimisation les plus pertinents. Une fois que chaque paramètre optimal est identifié, ils sont compilés dans un modèle CFD complet, servant de base pour des études ultérieures.

Simulation des flux d’air au sein d’un data center