ДОСЛІДЖЕННЯ АРХІТЕКТУРИ ДАТА-ЦЕНТРІВ З ІНТЕГРАЦІЄЮ IOT-КОМПОНЕНТІВ ДЛЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЕНЕРГОЕФЕКТИВНОСТІ ТА КІБЕРСТІЙКОСТІ
DOI:
https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.28.835Ключові слова:
Інтернет речей (IoT), центри обробки даних (ЦОД), енергоефективність, edge computing, управління інфраструктурою ЦОД (DCIM), сенсорні мережі, безпека, інфраструктура, кіберстійкістьАнотація
Впровадження технології Інтернету речей (IoT) в інфраструктуру центрів обробки даних (ЦОД) є надзвичайно актуальною темою в умовах зростання обсягів оброблюваної інформації, енергоспоживання та розвитку хмарних і AI-сервісів. Інтеграція IoT дозволяє будувати багаторівневі архітектури, що включають розподілені сенсорні мережі, edge computing, інтелектуальну аналітику та автоматизоване управління інфраструктурою в цілому.
У роботі проаналізовано типову архітектуру, роль ключових компонентів (сенсорів, актуаторів, шлюзів, edge-вузлів), а також узагальнено практичний досвід провідних компаній щодо оптимізації енергоспоживання та підвищення стійкості інфраструктури.
Показано, що використання IoT-компонентів сприяє досягненню значущих показників за ключовими метриками KPI: зниження середнього часу виявлення та усунення відхилень, покращення енергоефективності, підвищення точності виявлення аномалій. Окрема увага приділена аналізу загроз безпеки IoT-інфраструктури у ЦОД, включаючи уразливості протоколу MQTT, відсутність TLS, відкриті API тощо.
Підкреслено необхідність впровадження безпечної архітектури IoT за принципом security-by-design, із сегментацією мереж, контролем доступу та використанням сучасних засобів виявлення та реагування на вторгнення (IDS/IPS). Отримані результати підтверджують перспективність застосування IoT для побудови гнучких, енергоефективних та кіберстійких дата-центрів нового покоління.
Завантаження
Посилання
McKinsey & Company. (2024) The cost of compute: A $7 trillion race to scale data centers. https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/the-cost-of-compute-a-7-trillion-dollar-race-to-scale-data-centers
Dovzhenko, N., Mazur, N., Kostiuk, Y., & Rzaieva, S. (2024). Integration of iot and artificial intelligence into intelligent transportation systems. Electronic Professional Scientific Journal «Cybersecurity: Education, Science, Technique», 2(26), 430–444. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2024.26.708
Digitalisation and energy. (2021). International Energy Agency. https://www.iea.org/reports/digitalisation-and-energy
As generative AI asks for more power, data centers seek more reliable, cleaner energy solutions. (2024). Deloitte United States. https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/technology/technology-media-and-telecom-predictions/2025/genai-power-consumption-creates-need-for-more-sustainable-data-centers.html
Data center market to cross $300 billion by 2026. (2023). FacilitiesNet. https://www.facilitiesnet.com/datacenters/tip/Data-Center-Market-to-Cross-300-Billion-by-2026--54016
Data centers: Rapid growth will test U.S. tech sector’s decarbonization ambitions. (2024). S&P Global. https://www.spglobal.com/ratings/en/research/articles/241030-data-centers-rapid-growth-will-test-u-s-tech-sector-s-decarbonization-ambitions-13302390
Zhebka, V. (2025). Information technologies for real-time monitoring of heterogeneous networks. Electronic Professional Scientific Journal «Cybersecurity: Education, Science, Technique», 3(27), 591–603. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.27.787
Barabash, O., Ausheva, N., Dovzhenko, N., Obidin, D., Musienko, A., & Fedchuk, T. (2023). Development of a hybrid network traffic load management mechanism using smart components. in Proc. IEEE 7th Int. Conf. Methods and Systems of Navigation and Motion Control (MSNMC), 38–41.
SmartSensors – environmental monitoring for racks. (2023). https://www.raritan.com/ap/products/power/rack-management/smart-sensors
Barabash, O., Kravchenko, Y., Mukhin, V., Kornaga, Y., & Leshchenko, O. (2017). Optimization of Parameters at SDN Technologie Networks. International Journal of Intelligent Systems and Applications, 9(9), 1–9. https://doi.org/10.5815/ijisa.2017.09.01
Dovzhenko, N., Barabash, O., Musienko, A., Ivanichenko, Y., & Krasheninnik, I. (2024). Enhancing Sensor Network Efficiency Through Optimized Flooding Mechanism. CEUR Workshop Proceedings, 3654, 465–470. https://ceur-ws.org/Vol-3654/short15.pdf
Luo, J. et al. (2022). Controlling Commercial Cooling Systems Using Reinforcement Learning. https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.07357
Wu, C.-J. et al. (2024). Beyond Efficiency: Scaling AI Sustainably. IEEE Micro, 44, 2, 19–27. https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.05303
Xianyuan, Z. et al. (2025). Data Center Cooling System Optimization Using Offline Reinforcement Learning. https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.15085
Edge computing white paper. (2022). IBM. https://www.ibm.com/edge-computing
Dovzhenko, N., Ivanichenko, Y., Skladannyi, P., & Ausheva, N. (2024). Integration of security and fault tolerance in sensor networks based on the analysis of energy consumption and traffic. Electronic Professional Scientific Journal «Cybersecurity: Education, Science, Technique», 1(25), 390–400. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2024.25.390400
Next-generation modular data center white paper. (2024). Huawei. https://digitalpower.huawei.com/upload-pro/index/index/Prefabricated-Modular-Data-Center-White-Paper.pdf
2023 global study on closing the IT security gap: Addressing cyber-security gaps from edge to cloud. (2023). Ponemon Institute. https://paths.ext.hpe.com/c/2023-global-study-closing-it-security-gap
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Надія Довженко, Євген Іваніченко, Наталія Аушева , Юрій Шевчук
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
