Công nghệ này hỗ trợ quản lý năng lượng, bảo trì dự đoán, lập kế hoạch mở rộng, nâng cao hiệu suất và bảo mật. Nhờ khả năng phân tích dữ liệu bằng AI, Digital Twins giúp giảm rủi ro, tăng độ tin cậy và hiệu quả vận hành. Dù còn thách thức về độ chi tiết mô hình và tích hợp hệ sinh thái, phần lớn lãnh đạo IT xem đây là công cụ đột phá trong đổi mới trung tâm dữ liệu (TTDL).

“

Tóm tắt:
- Bản sao kỹ thuật số (Digital Twins) là mô hình ảo tương tác theo thời gian thực với trung tâm dữ liệu vật lý.
- Vai trò chính: hỗ trợ giám sát, dự đoán, tối ưu hóa và điều khiển hoạt động TTDL (DC).
- Ứng dụng chủ chốt:
+ Tối ưu hóa năng lượng và làm mát;
+ Lập kế hoạch năng lực và mở rộng;
+ Bảo trì dự đoán và quản lý rủi ro;
+ Kiểm tra kịch bản, an ninh, phục hồi sau thảm họa;
+ Nâng cao hiệu suất tổng thể.
- Kiến trúc DCDT: gồm mô hình dữ liệu, AI/máy học, mô phỏng, phân tích tình huống “if-then”, giao diện người dùng (có thể AR/VR).
- Thách thức nổi bật:
+ Sự cố dữ liệu ngầm (SDC) gây lỗi không phát hiện được trong phần cứng;
+ Đòi hỏi độ tin cậy, bảo mật và khả năng phục hồi cao.
- Lợi ích chiến lược: cải thiện chất lượng vận hành, giảm khí thải carbon, tăng tính bền vững và hiệu quả tài nguyên.
- Khảo sát Cadence:
+ 73% lãnh đạo IT xem bản sao số là “bước ngoặt” đổi mới DC;
+ 81% người dùng thực tế xác nhận giá trị thiết thực của công nghệ này.
- Xu hướng tương lai: Digital Twins sẽ ngày càng được tích hợp sâu vào các ngành công nghiệp, kết nối phần cứng - phần mềm, mở rộng theo chiều dọc và chiều rộng.

Gia tăng nhu cầu bản sao kỹ thuật số

Việc áp dụng ngày càng nhiều trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy, cũng như sự gia tăng theo cấp số nhân trong các yêu cầu tính toán AI đang thúc đẩy nhu cầu tăng mật độ tính toán, tốc độ mạng và kết nối, cũng như dung lượng lưu trữ tốc độ cao để hỗ trợ các khối lượng công việc này trong các TTDL (xem Hình 1). Mặc dù hiệu quả năng lượng của các nền tảng điện toán CPU+GPU mới có thể tốt hơn nhiều so với các thế hệ điện toán trước đây, nhưng công suất tuyệt đối cần thiết cho mỗi rack đang tăng lên.

Để ứng phó, các nhà điều hành TTDL đang nâng cấp cơ sở hạ tầng TTDL của họ hoặc đang lên kế hoạch xây dựng các TTDL mới được thiết kế giống như các TTDL điện toán hiệu suất cao (HPC) để đáp ứng khối lượng công việc AI mới. Đồng thời, bản thân AI đang cho phép một bộ công cụ mới để quản lý các chuyển đổi TTDL hoặc xây dựng mới này. Một trong những công cụ này là mô hình chính xác về mặt vật lý của trung tâm dữ liệu và cách bố trí cũng như hoạt động của nó, được gọi là bản sao số. Bản sao số đang cách mạng hóa việc quản lý TTDL. Thị trường toàn cầu dự kiến sẽ đạt 110 tỷ USD vào năm 2028, phản ánh giá trị to lớn mà công nghệ này mang lại.

Bản sao kỹ thuật số cung cấp một khuôn khổ lý tưởng để áp dụng AI vào các hệ thống vật lý bằng cách nhập các luồng dữ liệu thời gian thực từ hệ thống vật lý vào mô hình kỹ thuật số. Nền tảng này không chỉ theo dõi và giám sát hệ thống vật lý mà còn áp dụng máy học để phân tích, dự đoán và có khả năng kiểm soát hệ thống vật lý.

Kết nối hai chiều tạo ra một vòng phản hồi giữa các hệ thống vật lý và kỹ thuật số cho phép ứng dụng AI để tinh chỉnh các hoạt động.

Bản sao kỹ thuật số có thể phát triển đến nhiều cấp độ tinh chỉnh khác nhau, từ mô phỏng đến giám sát, dự đoán đến kiểm soát. Tuy nhiên, giá trị thực sự nằm ở việc áp dụng máy học để phân tích dữ liệu và trạng thái của hệ thống vật lý trong bản sao số để cho phép dự đoán và kiểm soát.

Bản sao kỹ thuật số

Áp dụng định nghĩa của NASEM (Viện Hàn lâm Quốc gia Hoa Kỳ) về bản sao kỹ thuật số vào các TTDL, có thể định nghĩa bản sao kỹ thuật số của TTDL (DCDT - data center digital twin) là một mô hình ảo sao chép cấu trúc, bối cảnh và hành vi của một TTDL. Được cập nhật liên tục với dữ liệu từ bản sao vật lý của nó, DCDT sở hữu khả năng dự đoán và hỗ trợ ra quyết định sáng suốt để tối ưu hóa hoạt động, kéo dài tuổi thọ hoạt động và nhận ra giá trị. Một khía cạnh quan trọng của DCDT là tương tác hai chiều giữa mô hình ảo và TTDL vật lý.

Sao chép trạng thái của các TTDL vật lý cho phép người dùng bổ sung chức năng quản lý TTDL hiện có bằng các chức năng không khả thi hoặc không thực tế với các công cụ quản lý thời gian thực (runtime). Trạng thái được sao chép có thể được kết hợp với trạng thái bên ngoài và với các công cụ mô phỏng dẫn đến khả năng dự đoán vượt trội.

Điều quan trọng cần lưu ý là bản sao kỹ thuật số không thay thế sự giám sát của con người hay các công cụ quản lý TTDL, mà thay vào đó bổ sung cho cả hai bằng cách cung cấp các chức năng tư vấn và tối ưu hóa. Bản sao kỹ thuật số hoạt động trong phạm vi độ chi tiết từ vài phút đến vài giờ, đủ nhanh để cho phép chế độ hoạt động tương tác với người dùng, nhưng chậm hơn các công cụ quản lý để cho phép tính nhất quán thực tế với các trường hợp vật lý.

Một cách đơn giản, Bản sao kỹ thuật số của TTDL là một biểu diễn động, ảo hóa của cơ sở hạ tầng vật lý - một mô hình theo thời gian thực, dựa trên dữ liệu, phản ánh những gì đang diễn ra trong môi trường DC (TTDL). Nó không chỉ là một sơ đồ hay bảng điều khiển; nó là bản sao tương tác, được cập nhật liên tục của rack, thiết bị, cơ sở hạ tầng hỗ trợ, mạch dữ liệu/nguồn và môi trường. Một bản sao kỹ thuật số thực sự được xây dựng trên dữ liệu thời gian thực. Dựa trên tài sản và kết nối vật lý, các số liệu đo trực tiếp và cảm biến môi trường và ánh xạ chúng vào một mô hình ảo toàn diện.

Nó cũng liên kết và trực quan hóa dữ liệu theo những cách giúp bạn hiểu không chỉ những gì đang xảy ra, mà còn cách các thành phần khác nhau ảnh hưởng đến nhau. Điều này cho phép có được mức độ hiểu biết sâu sắc hơn bằng cách mô hình hóa các mối quan hệ và sự phụ thuộc. Nó cung cấp khả năng kiểm tra các kịch bản, hiểu các tác động hạ lưu và lập kế hoạch thay đổi một cách tự tin.

Bạn không chỉ quan sát môi trường của mình; bạn đang tương tác với nó một cách thông minh và quản lý toàn bộ cơ sở hạ tầng của mình trên mọi địa điểm toàn cầu. Sau đây là một số trường hợp sử dụng chính của bản sao kỹ thuật số trong TTDL:

1. Tối ưu hóa năng lượng: DCDT có thể mô hình hóa và dự đoán các mô hình tiêu thụ năng lượng, cho phép điều chỉnh hệ thống làm mát, phân phối điện và phân bổ khối lượng công việc theo thời gian thực để tối đa hóa hiệu quả năng lượng.

2. Lập kế hoạch năng lực: Bằng cách mô phỏng các kịch bản khác nhau, DCDT có thể giúp các nhà quản lý TTDL tối ưu hóa việc sử dụng không gian, dự đoán nhu cầu năng lực trong tương lai và lập kế hoạch mở rộng hiệu quả hơn.

3. Bảo trì dự đoán: DCDT có thể theo dõi hiệu suất thiết bị theo thời gian thực, dự đoán các lỗi tiềm ẩn và đề xuất lịch trình bảo trì chủ động cùng các hành động khắc phục để giảm thiểu thời gian chết.

4. Quản lý nhiệt: DCDT có thể mô hình hóa luồng không khí và phân phối nhiệt độ bên trong TTDL, cho phép tối ưu hóa các chiến lược làm mát và xác định điểm nóng.

5. Phục hồi sau thảm họa và quản lý rủi ro:

Bằng cách mô phỏng nhiều tình huống thảm họa khác nhau, DCDT có thể giúp phát triển và tinh chỉnh các kế hoạch phục hồi sau thảm họa và xác định các lỗ hổng tiềm ẩn trong cơ sở hạ tầng TTDL.

6. Tối ưu hóa hiệu suất: DCDT có thể phân tích các mô hình khối lượng công việc và việc sử dụng tài nguyên để tối ưu hóa cấu hình máy chủ, lưu lượng mạng và hiệu suất ứng dụng.

7. Nâng cao bảo mật: DCDT có thể mô hình hóa các mối đe dọa và lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn, cho phép áp dụng các biện pháp bảo mật chủ động và phản ứng sự cố nhanh hơn.

8. Lập kế hoạch tình huống: DCDT có thể cung cấp thông tin chi tiết về hành vi của hệ thống trước khi thực hiện thay đổi đối với TTDL vật lý. Ví dụ, để ước tính mức tiêu thụ năng lượng hoặc chi phí của khối lượng công việc hoặc công việc trước khi thực hiện.

Một ví dụ khác là kiểm tra các bản vá phần mềm hoặc kiểm tra các thay đổi cấu hình mạng trên bản sao trước khi cam kết chúng với môi trường sản xuất. DCDT có thể được sử dụng trong các giai đoạn khác nhau của vòng đời trung tâm dữ liệu: lập kế hoạch/thiết kế, xây dựng và vận hành.

Công nghệ bản sao kỹ thuật số không chỉ tạo ra sự khác biệt trong quá trình vận hành; mà còn có thể tác động đến hiệu quả của trung tâm dữ liệu ngay từ giai đoạn lập kế hoạch. Bằng cách tập trung dữ liệu từ nhiều ngành khác nhau, bản sao kỹ thuật số cho phép mọi người tham gia mô phỏng hiệu suất, sự đánh đổi về tài chính và môi trường ngay từ đầu quá trình. Điều này có nghĩa là các nhóm CNTT, kỹ thuật, mua sắm và xây dựng có thể làm việc cùng nhau để giảm mức tiêu thụ năng lượng và tối đa hóa việc sử dụng không gian trước khi hoàn thiện thiết kế TTDL.

Hiệu quả tăng lên trong việc sử dụng thiết bị và không gian sẽ trực tiếp làm giảm lượng khí thải carbon của TTDL, chưa kể đến việc đơn giản hóa quá trình xây dựng và giảm chất thải.

Kiến trúc Bản sao kỹ thuật số

Các thành phần cốt lõi của bản sao kỹ thuật số cho một trung tâm dữ liệu được mô tả trong Hình 3. Thông tin từ TTDL được thu thập và sau đó đưa vào mô hình TTDL.

Thành phần AI/học tập phân tích dữ liệu để cung cấp thông tin và thể hiện cơ sở cho chức năng DCDT. Thành phần mô phỏng kết hợp thông tin vật lý với thông tin dự đoán. Cơ sở dữ liệu về hành vi trong quá khứ có thể được các thành phần khác sử dụng để xác minh và căn chỉnh các dự đoán trong tương lai.

Chức năng hướng đến người dùng, chẳng hạn như dự đoán và Phân tích Nếu như (what-if-analysis) cung cấp những thông tin quan trọng cho người dùng. Nó có thể là dòng lệnh hoặc điều khiển bằng GUI. Thành phần này cho phép người dùng phân tích mọi thứ trước khi chúng xảy ra, hỗ trợ cả kết quả đã lên kế hoạch hoặc không lên kế hoạch.

Giao diện người dùng [thực tế tăng cường/thực tế ảo (AR/VR)] vượt qua cách sử dụng giao diện thông thường và trở nên đan xen phức tạp với các thành phần cốt lõi. Ví dụ, việc điều hướng toàn bộ TTDL cho phép người dùng đi từ cấp cao nhất đến rack, đến bo mạch, đến chip và thậm chí sâu hơn nữa, đến lõi, luồng, v.v.. Sau đó, điều này có thể tương quan với phần mềm, với khối lượng công việc chạy trên một số thành phần này cũng như với các hành vi vật lý, chẳng hạn như làm mát, năng lượng, nước, v.v..

Việc kết hợp thế giới kỹ thuật số và vật lý với điện toán không gian có thể cho phép người vận hành TTDL tương tác với các đối tượng ảo như thể chúng là thật và thực hiện phép đo từ xa và siêu dữ liệu khác để xác định trạng thái hiện tại của một đối tượng trong TTDL.

Hơn nữa, các TTDL có thể được liên kết, do đó người dùng có thể điều hướng qua nhiều TTDL và cũng có thể đặt ra các câu hỏi, chẳng hạn như nếu khối lượng công việc được di chuyển từ vị trí này sang vị trí khác sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất, chi phí, năng lượng, nước, v.v.. như thế nào?

Xây dựng bản sao kỹ thuật số công nghiệp dựa trên vật lý quy mô lớn, chẳng hạn như bản sao kỹ thuật số của TTDL, đòi hỏi nhiều công cụ, định dạng dữ liệu và công nghệ kết hợp lại với nhau và nói cùng một ngôn ngữ. Không công ty nào có thể tự mình giải quyết vấn đề này - mà cần nhiều hệ sinh thái dữ liệu khác nhau kết hợp lại với nhau.

Thách thức

Với những thách thức về sự cố dữ liệu ngầm SDC trong các trung tâm dữ liệu, việc giám sát tình trạng chip và bảo trì dự đoán đang trở thành những yêu cầu quan trọng. Các sự kiện sự cố dữ liệu ngầm xảy ra khi một thiết bị gây ra lỗi ngầm (không được chú ý) trong dữ liệu mà nó xử lý.

Dữ liệu bị hỏng có thể hoàn toàn không được phát hiện. Ví dụ, một CPU bị ảnh hưởng có thể tính toán sai dữ liệu (chẳng hạn như 1+1=3) và có thể không có dấu hiệu nào cho thấy những lỗi này trừ khi tiến hành quét thường xuyên, do đó có biệt danh là “im lặng” - những tính toán sai này rất khó phát hiện và sửa chữa.

Nếu có vấn đề gì xảy ra với phần mềm, sẽ có cơ chế dừng lỗi, thông báo cho người dùng và nhiều cảnh báo hoặc dấu hiệu khác cho biết cần phải sửa lỗi. Với các sự cố SDC trong phần cứng, không có thông báo nào cho biết có điều gì đó đã được tính toán sai, dẫn đến các tập dữ liệu bị hỏng có thể hoàn toàn không được phát hiện.

Một phần do bản chất bí ẩn của SDC, rất khó để phát hiện chính xác nó đã là một hiện tượng trong máy tính trong bao lâu. Tuy nhiên, ít nhất thì nó đã là một vấn đề đã biết trong ngành trong khoảng 8 năm trở lại đây.

Đây là một vấn đề ngày càng trở nên tồi tệ hơn theo quy mô điện toán. Quy mô này làm tăng thêm sự phức tạp trong phần cứng và phần mềm. Điều này cùng với mật độ bóng bán dẫn cao hơn, tính biến động sản xuất cao hơn và bề mặt mối đe dọa gia tăng dẫn đến các lỗ hổng mới. Khi hệ thống DC tiếp tục mở rộng quy mô nhanh hơn theo nhu cầu của các thuật toán AI, mối quan tâm về SDC đã trở nên thậm chí còn dữ dội hơn. Các tổ chức phải chịu chi phí lớn do thời gian ngừng hoạt động liên quan do SDC gây ra. Hơn nữa, việc cố gắng gỡ lỗi các sự cố do SDC gây ra có thể rất tốn kém về mặt thời gian và tài nguyên.

Thuật toán AI đang chạy trên hàng nghìn chip. Do đó, theo thời gian, SDC bị hỏng có thể ảnh hưởng đến một số tập dữ liệu và đòi hỏi chi phí tăng để khắc phục sự cố gián đoạn. Những tiến bộ trong bộ tăng tốc AI, mức độ tích hợp cao hơn và độ phức tạp ngày càng tăng trong các trung tâm dữ liệu đều đòi hỏi phải áp dụng công nghệ bản sao kỹ thuật số để đáp ứng các yêu cầu đầy thách thức về độ tin cậy tổng thể cao và chi phí giảm. Có nhiều thách thức đối với việc áp dụng và triển khai bản sao kỹ thuật số. Một số thách thức bao gồm:

- Tính nhất quán, trao đổi thông tin giữa trung tâm dữ liệu và bản sao kỹ thuật số theo tần suất yêu cầu và theo yêu cầu

- Yêu cầu về độ chi tiết của mô hình trung tâm dữ liệu được thể hiện trong bản sao kỹ thuật số

- Giao diện trực quan để sử dụng bản sao kỹ thuật số.

Những thách thức về khả năng phục hồi ngày càng tăng đối với các hệ thống mới nổi trên chip đòi hỏi hơn bao giờ hết nhu cầu tối ưu hóa tình trạng chip bằng cách sử dụng các dự báo trong quá trình vận hành tại hiện trường để cải thiện chất lượng và tuân thủ về độ tin cậy, tính khả dụng, khả năng phục vụ (RAS) cho các TTDL và các trường hợp sử dụng tự động hóa.

Máy chủ được kỳ vọng là luôn sẵn sàng và các hệ thống tự động hóa cần tuân thủ các số liệu về an toàn đầy thách thức. Nhu cầu về cả RAS và hiệu suất ngày càng tăng và nhu cầu tối ưu hóa đòi hỏi phải đưa ra quyết định dựa trên việc thu thập dữ liệu theo thời gian thực, độ chính xác trong các kỹ thuật mô hình hóa và phân tích. Nếu không có bộ quy trình và công cụ RAS hiệu quả, hiệu suất hệ thống có thể bị đe dọa. AI được kỳ vọng sẽ là một thành phần quan trọng của các hoạt động RAS. Bối cảnh này đặt nền tảng cho công nghệ bản sao kỹ thuật số giải quyết những thách thức mới nổi này một cách hiệu quả.

Ví dụ, công nghệ bản sao kỹ thuật số có thể được sử dụng để cung cấp dữ liệu gradient nhiệt độ chính xác theo thời gian thực trên toàn bộ chip, tạo điều kiện cho các mô hình dự đoán độ tin cậy chính xác và cho phép đánh đổi biên độ cần thiết với hiệu suất. Nó cũng có thể được sử dụng để xác định chính xác thời gian, tần số và sự suy giảm điện áp cho các đường dẫn logic và bộ nhớ trên toàn bộ chip, để dự đoán tuổi thọ hữu ích còn lại và tạo điều kiện cho các hành động khắc phục cần thiết để kéo dài tuổi thọ.

Tốc độ tăng trưởng tiêu thụ năng lượng tại các TTDL đang tăng nhanh chóng do khối lượng công việc tiêu tốn nhiều năng lượng như đào tạo AI và suy luận mở rộng. Cơ quan Năng lượng Quốc tế dự đoán mức tiêu thụ năng lượng dữ liệu có khả năng tăng gấp đôi từ năm 2022 đến năm 2026 do mức tiêu thụ điện năng của CPU và GPU tăng và sự tăng trưởng theo cấp số nhân của các mô hình AI.

Với việc sử dụng ngày càng nhiều các nguồn năng lượng phân tán để cải thiện tính bền vững của các TTDL, các bề mặt đe dọa sẽ chỉ tăng lên. Các công nghệ mới sẽ được yêu cầu để xác định các thỏa hiệp và ngăn chặn và phục hồi hiệu quả sau các cuộc tấn công. Sự phức tạp còn tăng thêm thông qua bản chất mạng vật lý của các vấn đề bổ sung cho bản chất CNTT thuần túy của bảo mật trong các TTDL với nguồn cung cấp năng lượng lưới điện truyền thống.

Bản sao kỹ thuật số giúp giải quyết những thách thức đổi mới

Ngành công nghiệp DC đang chuyển đổi nhanh chóng, được thúc đẩy bởi các công nghệ mới nổi hứa hẹn sẽ định hình lại tương lai của ngành. Để đánh giá khả năng hiện tại của ngành công nghiệp TTDL trong việc tận dụng các công nghệ có thể chuyển đổi ngành, báo cáo mới nhất của Cadence, dựa trên khảo sát thông tin từ 400 nhà lãnh đạo CNTT, cơ sở và doanh nghiệp trên toàn thế giới, đã cho thấy cách các TTDL đang phát triển và những thay đổi nào là cần thiết cho thành công trong tương lai.

Báo cáo phát hiện ra rằng: 73% người ra quyết định tin rằng bản sao kỹ thuật số là một bước ngoặt trong việc thúc đẩy đổi mới công nghệ tại các TTDL.

Con số này tăng lên 81% trong số những người đã sử dụng bản sao kỹ thuật số, nhấn mạnh giá trị đã được chứng minh của chúng trong thực tế.

Những lợi ích này có thể là lý do tại sao 21% người ra quyết định hiện không sử dụng bản sao kỹ thuật số có kế hoạch giới thiệu chúng trong 12 tháng tới.

Khi các TTDL ngày càng trở nên phức tạp hơn, việc sử dụng công nghệ phân tích và dự đoán như bản sao kỹ thuật số để bổ sung cho việc quản lý TTDL hiện có là điều cần thiết. Việc triển khai bản sao kỹ thuật số đang trở nên khả dụng trong nhiều ngành dọc, bao gồm sản xuất, hệ thống doanh nghiệp, tự động hóa và thậm chí là siêu máy tính. Vẫn còn nhiều thách thức để cung cấp song sinh kỹ thuật số tinh vi, nhưng thậm chí còn có nhiều cơ hội hơn trong tương lai.

Dự đoán rằng công nghệ song sinh kỹ thuật số sẽ tăng cường áp dụng trong nhiều thị trường theo chiều dọc và tích hợp với các ngăn xếp phần cứng - phần mềm. Các mô hình sử dụng trực quan, mức độ mở rộng và khả năng thích ứng sẽ là những yếu tố chính ảnh hưởng đến tốc độ áp dụng song sinh kỹ thuật số.

“

Tài liệu tham khảo:
1. https://www.sunbirddcim.com/blog/data-center-digital-
twin-modeling-planning-and-visualization-all-your-sites
2. https://community.cadence.com/cadence_blogs_8/b/
corporate-news/posts/decision-makers-say-digital-twins-
are-a-game-changer-for-data-center-innovation
3. https://www.eidasolutions.com/9-ways-to-increase-data-
center-efficiency/?gad_source=1&gad_

(Bài viết đăng ấn phẩm in Tạp chí TT&TT số 5 tháng 5/2025)

Cao Trung Thành