DataMesh、AI 計算センター向け運用ソリューションを発表 NVIDIA Omniverse DSX Blueprint のワークフローを活用

DataMesh は、AI 計算センター向けの運用ソリューションを発表しました。FactVerse の運用デジタルツインを基盤に、データホール、高密度ラック、電力・冷却設備、アラーム、保全記録を結び付けます。施設チームは現場の状態を調べ、変更案を比較し、承認した対応を現場作業につなげられます。さらに、施設情報を NVIDIA Omniverse DSX Blueprint for AI Factory Digital Twins に沿った OpenUSD、SimReady アセット、シミュレーションのワークフローへ展開します。

AI 計算センターで重要になる設備間の関係

AI 向けの計算需要は高密度ラックに集中します。ラックや機器を変更すると、電力容量、空冷と液冷、設備間の依存関係、サービス継続性に影響が及ぶ可能性があります。設置スペースがあっても、電力経路や冷却水の供給、周辺の熱環境は技術的な確認が必要です。機器の世代や負荷が変わるたびに、これらの条件を見直さなければなりません。

判断に必要な情報は、DCIM、BMS、電力監視、メーター、センサー、資産台帳、保全システムに分散しています。Data Fusion Services が記録を整合させ、FactVerse がデータホール、ラック、電力経路、冷却ゾーン、設備の関係を整理します。FactVerse AI Agent はアラーム調査や保全優先度の検討を支援します。エンジニアの承認後、Inspector または既存の保全システムで点検、作業指示、結果を記録します。

容量と冷却の変更を現場作業の前に検証

対象を定めたプロジェクトでは、DataMesh は現場データと熱流体解析を組み合わせ、ラック負荷、コンテインメント、レイアウト、冷却能力低下の条件を比較できます。エンジニアはラック吸気条件、熱的余裕、モデルの入力、現場測定の根拠を確認し、お客様の変更管理に進めるかを判断します。

NVIDIA Omniverse DSX Blueprint は、開発者向けに OpenUSD を基盤とした AI Factory デジタルツインの参照フレームワークを提供します。SimReady アセットや電力・熱環境のシミュレーションワークフローも含まれます。FactVerse と Omniverse のワークフローを通じて、施設資産、運用上の関係、現場データを可視化・シミュレーションシーンに取り込み、設計段階のデジタル資産を運用時の判断にも生かします。モデル、現場校正、受け入れ範囲はプロジェクトごとに定めます。

一つのデータホールと判断課題から始める

対象となるのは、容量・レイアウト計画、アラーム調査、予知保全、仮想施設での作業者と特定のロボットタスクの準備です。まずは一つのデータホール、確認済みの設備・データ基準、現場が抱える一つの判断課題から着手できます。

DataMesh はこれまで、国際通信事業者が運営する複数の海外データセンターにデジタルツインシステムを導入してきました。複数拠点の資産管理、エネルギー計算、点検・修理、運用可視化を基盤とし、AI 支援分析と熱環境・容量・ロボットタスクのプロジェクト型検討を、現場条件に合わせて拡張します。

データセンター運用ソリューションとデータセンター向け業界ページをご覧ください。参照アーキテクチャと開発ワークフローは、NVIDIA Omniverse DSX Blueprint の公式ドキュメントで確認できます。