I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m pu t er   E ng ineering   ( I J E CE )   Vo l.   16 ,   No .   5 ,  Octo b er   20 26 ,   p p .   2 6 8 8 ~ 2 6 9 7   I SS N:  2088 - 8 7 0 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijece. v 16 i 5 . pp 2 6 8 8 - 2 6 9 7           2688       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   AI - driv en  PUE o ptimiza tion in  hy persca le data  ce nt ers using   real - time  t elem et ry       H us s ei n Ya s s i n Al - Ada wi   B a c h e l o r   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g   a n d   M B A ,  I n d e p e n d e n t   R e sea r c h e r ,   R i y a d h ,   S a u d i   A r a b i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma y   1 8 ,   2 0 2 6   R ev is ed   J u l 6 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   J u l 2 2 ,   2 0 2 6       Th e   ra p i d   g ro wt h   o f   h y p e rsc a le  d a ta  c e n ters   h a s  sig n ifi c a n tl y   in c re a se d   e n e rg y   c o n su m p t io n ,   m a k i n g   p o we r  u sa g e   e ffe c ti v e n e ss   (P UE)  o n e   o f   th e   m o st  c rit ica l  m e tri c s  fo r  e v a lu a ti n g   o p e ra ti o n a l  e fficie n c y   a n d   su s tain a b il it y .   Th is  st u d y   p re se n ts  a   re a l - wo rl d   c a se   stu d y   o f  a   h y p e rsc a le  d a ta  c e n ter  e n v iro n m e n t  a n d   in v e stig a tes   t h e   p o te n ti a l  o f  a rti ficia l   in tell ig e n c e   (AI) - d riv e n   o p ti m iza ti o n   u si n g   re a l - ti m e   tele m e try   d a ta.  Op e ra ti o n a l  re p o rts,   ra c k - lev e l  p o we r  m e a su re m e n ts,  a n d   fa c il it y   e n e rg y   c o n su m p ti o n   re c o rd s  we re   a n a ly z e d   to   e v a lu a te  c u rre n t  p e rfo rm a n c e   a n d   i d e n ti f y   o p p o rt u n it ies   fo r   e fficie n c y   imp ro v e m e n t.   Hist o rica l  o p e ra ti o n a l   a n a ly sis  r e v e a led   a   su b sta n ti a l   re d u c ti o n   i n   P UE  fro m   a p p r o x ima tely   2 . 7 0   u n d e r  leg a c y   o p e ra ti n g   c o n d it i o n s  t o   2 . 0 1   fo ll o win g   in fra stru c tu re   m o d e r n iz a ti o n   a n d   o p e ra ti o n a l  o p ti m iza ti o n   in it i a ti v e s.  To   su p p o rt  fu tu re   e fficie n c y   imp ro v e m e n ts,  a   tele m e try - d ri v e n   AI  o p ti m iza ti o n   fra m e wo rk   wa s   d e v e lo p e d   a s  a   d e c isio n - su p p o rt  a rc h it e c tu re   fo r  a d a p ti v e   c o o li n g   a n d   e n e rg y   m a n a g e m e n t.   Th e   fra m e wo rk   i n teg ra tes   re a l - ti m e   o p e ra ti o n a l   tele m e try ,   in c lu d in g   IT  l o a d ,   fa c il it y   p o we r  c o n su m p ti o n ,   e n v iro n m e n tal  c o n d it io n s,   c o o li n g   d e m a n d ,   a n d   h ist o rica l  P UE  b e h a v i o r,   t o   s u p p o rt  i n telli g e n t   o p e ra ti o n a l  d e c isio n - m a k in g .   A  s y n t h e ti c   six - m o n th   t ime - se ries   d a tas e t  with   5 - m in u te   in terv a ls  wa s  g e n e ra ted   b a se d   o n   o b se rv e d   o p e ra ti o n a l   p a tt e rn s  t o   e n a b le  lo n g - term   a n a ly ti c a l  e v a lu a ti o n .   T h e   p rima ry   c o n tri b u ti o n   o f  th is   re se a rc h   is  th e   d e v e lo p m e n t  o f  a   tele m e try - d riv e n   AI  o p t imiz a ti o n   fra m e wo rk   th a t   c o m b i n e s  o p e ra t io n a l   d a ta  a n a ly sis,   su sta in a b il it y - o rien ted   d e c isio n   s u p p o rt ,   a n d   a d a p ti v e   c o o li n g   o p t imiz a ti o n   wi th i n   a   h y p e rsc a le  d a ta  c e n ter  e n v iro n m e n t.   An a ly t ica l  e v a lu a ti o n   a n d   b e n c h m a rk   c o m p a riso n   in d ica te  t h a t  AI - a ss isted   o p ti m i z a ti o n   c o u ld   p o ten t ially   re d u c e   P UE  to   a   p ro jec ted   ra n g e   b e twe e n   1 . 4   a n d   1 . 6 .   T h e se   re su lt s  re p re se n t  o p t imiz a ti o n   sc e n a rio s  ra th e r   th a n   e x p e rime n tally   v a li d a te d   p ro d u c ti o n   o u tco m e s.  Th e   fin d i n g s  h ig h li g h t  t h e   p o ten ti a l  o f  AI - e n a b led   in fra str u c tu re   m a n a g e m e n t  to   imp ro v e   o p e ra ti o n a l  e fficie n c y ,   su sta in a b il it y   p e rfo rm a n c e ,   a n d   stra teg ic   d e c isio n - m a k i n g   wit h i n   h y p e rsc a l e   d a ta ce n ter en v ir o n m e n ts.   K ey w o r d s :   Ar tific ial  in tellig en ce     C o o lin g   o p tim izatio n   Data   ce n ter s     DC I M   E n er g y   ef f icien cy   Hy p er s ca le  in f r astru ctu r e   Po wer   u s ag e  ef f ec tiv e n ess   PU E   R ea l - tim e  telem etr y   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Hu s s ein   Yass in   Al - Ad awi   B ac h elo r   o f   E lectr ical  E n g in e er in g   an d   MBA,  I n d ep e n d en t  R esear ch er   1 2 9 3 6 ,   R iy ad h ,   Sau d i A r ab ia   E m ail: h u s s ein alad awi1 @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   T h is   s tu d y   in v esti g ates  th e  ap p licatio n   o f   A I - d r i v en   o p tim izatio n   tech n iq u es  in   a  h y p er s ca le  d ata  ce n ter   en v ir o n m en t  u s in g   r ea l   o p er atio n al  d ata.   T h e  r esear c h   ev alu ates  h is to r ical  im p r o v e m en ts   in   PUE  an d   p r o p o s es  an   AI - b ased   f r am ew o r k   ca p a b le  o f   f u r t h er   r e d u cin g   en er g y   co n s u m p tio n   an d   im p r o v in g   o p er atio n al   ef f icien cy .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         AI - d r iven   P UE   o p timiz a tio n   i n   h yp ers ca le  d a t a   ce n ters   u s in g   …  ( Hu s s ein   Ya s s in   A l - A d a w i )   2689   T h e  r ap id   g r o wth   o f   h y p er s ca l e  d ata  ce n ter s   h as si g n if ican tly   in cr ea s ed   en er g y   co n s u m p tio n ,   m ak in g   en er g y   e f f icien cy   a  m aj o r   o p er atio n al  an d   s u s tain ab ilit y   c h allen g e   [ 1 ] .   Hy p e r s ca le  d ata  ce n ter s   f o r m   th e   b ac k b o n e  o f   m o d er n   d i g ital  in f r astru ctu r e,   s u p p o r tin g   clo u d   co m p u tin g ,   ar tific ial  in tellig en ce ,   an d   lar g e - s ca le   en ter p r is e  ap p licatio n s   [ 1 ] ,   [ 2 ] .   Po wer   u s ag e  ef f ec tiv en ess   ( P UE )   h as b ec o m e   th e  i n d u s tr y - s tan d ar d   m et r ic  f o r   ev alu atin g   d ata  ce n ter   e n er g y   ef f icien cy   [ 3 ] .   A r tific ial  in tellig en ce   ( AI )   h as  em er g ed   as  a  p r o m is in g   s o lu tio n   f o r   im p r o v in g   o p e r atio n al  ef f icien cy   th r o u g h   p r ed ictiv e  an aly tics   an d   ad ap tiv e  co n tr o l  s tr ateg ies   [ 4 ] ,   [ 5 ] .   Hy p er s ca le  d ata  ce n te r s   f o r m   th e  b ac k b o n e  o f   m o d er n   d ig ital  in f r astru ctu r e,   s u p p o r tin g   clo u d   co m p u tin g ,   ar tific ial  in tellig en ce ,   an d   en ter p r is e - s ca le  s er v ices.  As   co m p u tatio n al  d em a n d   co n tin u e s   to   in cr ea s e,   en er g y   co n s u m p tio n   with in   th ese  f ac i liti es h as b ec o m e  a  cr itical  o p er atio n al  an d   s u s tain ab ilit y   c o n ce r n   [ 1 ] ,   [ 2 ] ,   [ 6 ] .   Po wer   u s ag e  ef f ec tiv en ess   ( P UE )   r em ain s   th e   m o s t  wid ely   ad o p ted   m etr ic  f o r   e v alu atin g   d ata  ce n ter   en er g y   e f f icien cy   [ 3 ] .   Desp it e  s ig n if ican t  ad v an ce m en ts   in   co o lin g   tech n o l o g ies  an d   i n f r astru ctu r e  d esig n ,   m an y   f ac ilit ies  co n tin u e  to   ex p er ien ce   o p er atio n al   in ef f icie n cies  d u e  to   s tatic  co n tr o l  s tr ateg ies  an d   lim ited   ad ap tab ilit y   to   d y n am ic  wo r k lo ad   co n d itio n s   [ 7 ] .   R ec en t  d ev elo p m en ts   in   a r tific ial  in tellig en ce   ( AI )   h av e   in tr o d u ce d   n ew   o p p o r t u n ities   f o r   p r ed ictiv e   an aly tics ,   a d ap tiv e  c o o lin g   co n t r o l,  a n d   telem etr y - d r iv e n   o p er atio n al  o p tim izatio n   [ 4 ] ,   [ 8 ] ,   [ 9 ] .   T h e  o b jectiv es  o f   th is   s tu d y   ar e:   i)   An al y ze   o p er atio n al   p o wer   a n d   e n er g y   co n s u m p tio n   d ata.     ii)  E v alu ate  h is to r ical  PUE  i m p r o v e m en ts .   iii)  I d en tify   i n ef f icien cies  in   cu r r en t  o p er ati o n s .   iv )   De v elo p   a n   AI - d r iv en   o p tim izatio n   f r am e wo r k .   An d   v )   E s tim ate  th e  p r o jecte d   im p ac t o f   AI - b ased   o p tim izatio n .   T h e  m ain   co n tr i b u tio n s   o f   t h is   s tu d y   ar e  as  f o llo ws:   i)   An aly s is   o f   r ea l  o p er atio n al  tele m etr y   d ata  co llected   f r o m   a  h y p e r s ca le  d ata  ce n ter   en v ir o n m e n t.   ii)  E v alu atio n   o f   h is to r ical  PUE  im p r o v em en ts   ac h iev e d   th r o u g h   in f r astru ctu r e  m o d er n izatio n   an d   o p er atio n al  o p tim i za tio n .   iii)  Dev elo p m en t  o f   a  t elem etr y - d r iv e n   AI   o p tim izatio n   f r am ewo r k   f o r   d y n am ic   co o lin g   a n d   en er g y   m an ag em en t.   iv )   Ass ess m en t  o f   p r o jecte d   PUE   im p r o v em e n ts   u s in g   AI - ass is ted   o p er atio n al   s ce n ar io s .   An d   v )   E v alu atio n   o f   s u s tain ab ilit y   an d   m a n ag er ial  im p licatio n s   ass o ciate d   with   AI - en ab led   i n f r astru ctu r e   o p ti m izatio n .       2.   L I T E R AT U RE   R E VI E W   2 . 1 .     Da t a   ce nte r  ener g y   ef f iciency   E n er g y   e f f icien cy   h as  b ec o m e  o n e  o f   th e  m o s t  im p o r ta n t  o p er atio n al  p r io r ities   in   m o d er n   d ata  ce n ter s .   Stu d ies  h av e   s h o wn   th at  co o lin g   s y s tem s   an d   s u p p o r tin g   in f r astru ct u r e  ac c o u n t   f o r   a  s ig n if ica n t  p er ce n tag e  o f   to tal  f ac ilit y   p o wer   co n s u m p tio n   [ 1 0 ] ,  [ 1 1 ] .   Sev er al  s tr ateg ies  h av e  b ee n   p r o p o s ed   to   im p r o v e   ef f icien cy ,   in clu d in g :   i)   Ho t  ai s le/co ld   aisl e  co n tain m en t ,   ii)  Fre e  co o lin g   tech n o lo g ies ,   iii)   Ad v an ce d   air f l o w  m an ag em en t ,   iv )   Dy n am ic  co o lin g   co n tr o l ,   an d   v )   Vir tu aliza tio n   an d   w o r k lo a d   o p tim izati o n .   AI - b ased   co o li n g   o p tim izatio n   m eth o d s   h a v e  r ec e n tly   g ain e d   s ig n if ican t  atten tio n   d u e  t o   th eir   ab ilit y   to   d y n a m ically   ad ap t  o p er ati o n al  co n d itio n s   in   r ea l   tim e   [ 8 ] ,   [ 9 ] .   R ec en t  s tu d ies  h a v e   d em o n s tr ated   th at  m ac h in e  lear n in g ,   r ein f o r ce m en t  lear n in g ,   a n d   telem etr y - d r iv en   o p tim izatio n   f r am ewo r k s   ca n   s ig n if ican tly   r ed u ce   co o lin g   o v er h ea d   an d   i m p r o v e   in f r astru ctu r e  s u s tain ab ilit y   with in   h y p e r s ca le  en v ir o n m en ts   [ 1 2 ] – [ 1 5 ] .     2 . 2 .     P o wer   us a g e  ef f ec t iv eness   ( P UE )   PUE  is   th e  m o s t  wid ely   u s ed   m etr ic  f o r   e v alu atin g   e n er g y   ef f icien cy   in   d ata  ce n ter s .   A  PUE  v alu e  clo s e  to   1 . 0   r e p r esen ts   id ea l  ef f icien cy .   I n d u s tr y - lead in g   h y p er s ca le  f ac ilit ies  ty p ically   o p er ate  b etwe en   1 . 2   an d   1 . 5   [ 6 ] ,   [ 1 6 ] .   Facilities   o p er atin g   ab o v e  2 . 0   g en e r ally   in d icate   in ef f icien cies  in   co o l in g   s y s tem s ,   p o wer   d is tr ib u tio n ,   o r   in f r astru ct u r e  u tili za tio n .     2 . 3 .     Art if ici a l  inte llig ence   in   da t a   ce nte rs   AI   tech n o lo g ies  h av e  in c r e asin g ly   b ee n   ad o p ted   f o r :   i)   Pre d ictiv e  m ain ten an ce ,   ii )   C o o lin g   o p tim izatio n ,   iii)   L o a d   f o r ec asti n g ,   iv )   E n er g y   m an ag e m en t ,   an d   v )   Dy n am ic  c o n tr o l  s y s tem s .  R ec en t   in d u s tr y   s tu d ies  h av e  h ig h li g h ted   th e  g r o win g   r o le  o f   AI - en ab led   o p er atio n al  in tell ig en ce   p latf o r m s   in   s u p p o r tin g   s u s tain ab le  d ata  ce n ter   m a n ag em en t   an d   in f r astru ctu r e  o p tim izatio n   [ 4 ] .   Ma ch in e  lear n i n g   alg o r ith m s   ca n   id en tify   h id d en   o p er atio n al  p atter n s   an d   o p tim ize  s y s tem   b eh av io r   m o r e  ef f ec tiv ely   th an   tr ad itio n al  r u le - b ased   s y s tem s   [ 1 7 ] .   Pre d ictiv e  c o o lin g   tech n iq u es  u s in g   AI   m o d els  h av e   s h o wn   m ea s u r ab le   im p r o v em e n ts   in   o p er atio n al  ef f icien cy   an d   s u s tain ab ilit y   p er f o r m a n ce   [ 9 ] .   R ec en t  h y p er s ca le  in f r astru ctu r e  s tu d ies  h av e  also   em p h asized   th e  im p o r tan ce   o f   s u s tain ab le  clo u d   o p er atio n s   an d   ad ap tiv e   telem etr y   s y s tem s   [ 1 8 ] ,   [ 1 9 ] .   R ec en t  s tu d ies  h av e  d em o n s tr ated   th at  AI - d r iv en   o p e r atio n al  f r am ewo r k s   ca n   s ig n if ican tly   en h an ce   co o lin g   e f f icien cy   th r o u g h   p r ed ictiv e  a n aly tics   an d   ad ap tiv e  i n f r astru ctu r e   co n tr o l .   T h ese  a p p r o ac h es   en ab le  in f r astru ctu r e   s y s tem s   to   d y n a m ically   r esp o n d   to   f l u ctu atin g   t h er m al   an d   co m p u tatio n al  co n d itio n s ,   r ed u cin g   u n n ec ess ar y   co o lin g   o v er h ea d   wh ile  m ain tain in g   o p er atio n al  r eliab ilit y .   R ec en t  h y p er s ca le  o p er ato r s ,   in clu d in g   Go o g le,   Mic r o s o f t,  Me ta,   an d   AW S,  h av e  in cr ea s in g ly   ad o p ted   AI - ass is ted   o p er atio n al  s tr ateg ies  to   im p r o v e  co o lin g   ef f icien cy ,   p r ed ictiv e  m ain t en an ce ,   an d   e n er g y   m an ag em en t   [ 5 ] ,   [ 1 6 ] ,   [ 1 9 ] ,   [ 2 0 ] .   Fu r th er m o r e,   s u s tain a b ilit y - o r ien ted   in f r astru ctu r e   f r am ewo r k s   h av e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   16 ,   No .   5 ,   Octo b e r   20 26 :   2 6 8 8 - 2 6 9 7   2690   h ig h lig h ted   t h e  im p o r tan ce   o f   telem etr y   an aly tics   an d   in telli g en t d ec is io n - s u p p o r t sy s tem s   f o r   ac h ie v in g   lo n g - ter m   o p er atio n al  ef f icien c y   an d   ca r b o n   r e d u ctio n   o b jectiv es   [ 2 ] ,   [ 2 1 ] – [ 2 3 ] .     2 . 4 .     Resea rc h  g ap   Alth o u g h   p r ev io u s   s tu d ies  h av e  in v esti g ated   d ata  ce n t er   en er g y   e f f icien cy   an d   AI - ass is ted   o p tim izatio n ,   m o s t r ely   o n   s im u latio n   en v ir o n m en ts   o r   g en e r alize d   o p tim izatio n   f r am ewo r k s   with o u t u tili zin g   r ea l  o p e r atio n al  telem etr y   f r o m   h y p er s ca le  f ac ilit ies.   Fu r th er m o r e ,   lim ited   r esear ch   h as  ex am in ed   th e   in teg r atio n   o f   r ea l - tim e  telem e tr y   an aly tics   with   AI - d r iv en   d ec is io n - s u p p o r t  m ec h a n is m s   f o r   co n tin u o u s   PUE  o p tim izatio n   in   p r o d u ctio n   e n v ir o n m e n ts .   T h is   s tu d y   ad d r e s s es  th is   g ap   b y   an aly zin g   r e al  o p er atio n al  d ata  f r o m   a  h y p er s ca le  d ata  ce n t er   an d   p r o p o s in g   a  telem etr y - d r iv e n   AI   o p tim izatio n   f r a m ewo r k   ca p a b le  o f   s u p p o r tin g   ad ap tiv e   co o lin g   m an ag em en t a n d   en e r g y - ef f icie n cy   im p r o v em e n t.       3.   M E T H O DO L O G Y   3 . 1 .       Resea rc h  d esig n   T h is   s tu d y   ad o p ts   an   ap p lied   r esear ch   m eth o d o l o g y   b ased   o n   a  r ea l - wo r ld   h y p er s ca le  d ata  ce n ter   ca s e  s tu d y .   T h e  r esear c h   co m b in es e m p ir ical  o p er atio n al  d at a  an aly s is   with   AI - b ased   o p ti m izatio n   m o d elin g .     3 . 2 .     Da t a   c o llect io n   Op er atio n al  d ata  was  co llected   f r o m :   i)   R ac k - lev el  p o wer   m ea s u r em en ts ,   ii)  Facil ity   en er g y   co n s u m p tio n   r ec o r d s .   iii)  Mo n th ly   o p er atio n al  r ep o r ts ,   a n d   iv )   I n f r astru ct u r e  u tili za tio n   r ep o r ts .  T h e  d ata  r ep r esen ts   a  p r o d u ctio n   en v ir o n m en t o p er atin g   c o n tin u o u s ly   2 4 /7 .     3 . 3 .   IT  lo a d c a lcula t io n   T h e  to tal  I T   l o ad   was  ca lc u lated   b y   ag g r eg atin g   r ac k - lev el  p o wer   m ea s u r em e n ts   co lle cted   f r o m   ap p r o x im ately   1 5 0   r ac k s .   E ac h   r ac k   was su p p lied   th r o u g h   d u al  p o wer   f ee d s   ( A  an d   B ) :      = +     T h e  to tal  I T   lo a d   is   r ep r esen te d   as:      =          T h e  o p e r atio n al  I T   l o ad   r ea c h ed   ap p r o x im ately   1 , 3 7 3   k W .     3 . 4 .   P UE   c a lcula t io n   T h e  o p er atio n al  PUE  was  c alcu lated   u s in g   in d u s tr y - s tan d ar d   m eth o d o lo g ies  wid ely   ad o p ted   in   h y p er s ca le  in f r astru ctu r e  an al y s is   [ 3 ] .        =               /           W h er e:   =  T o tal  f ac ilit y   p o wer   co n s u m p tio n ,   =  T o tal  I T   eq u i p m en t  p o wer   c o n s u m p tio n .  Hi s to r ical   o p er atio n al  a n aly s is   r ev ea led :   i)        :   2 . 7 ,   ii)      :   2 . 01     3 . 5 .     Co o lin g   ef f iciency   estima t io n   T o   ev alu ate  co o lin g   s y s tem   ef f icien cy ,   a  co o lin g   e f f icien cy   r atio   ( C E R )   m o d el  was in tr o d u ce d :        =        /         W h er e:    r ep r esen ts   co o lin g   ca p ac ity ,    r ep r esen ts   co o lin g   p o wer   co n s u m p ti o n .     3 . 6 .     Sy nthet ic  t i m e - s er ies da t a s et   Du e  to   lim itatio n s   in   lo n g - ter m   h ig h - r eso lu tio n   telem etr y   a v ailab ilit y ,   a  s y n t h etic  s ix - m o n th   d ataset  with   5 - m in u te  in ter v als  was  g en er ated   b ased   o n   r ea l  o p e r atio n al  m ea s u r em en ts .   T h e  d ataset  p r eser v ed :   i)   R ea lis t ic  lo ad   v ar iab ilit y ,   ii)  O p er atio n al  co n s tr ain ts ,   iii)  C o o lin g   d em an d   b eh a v io r ,   a n d   iv )   Po wer   f lu ctu atio n   p atter n s .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         AI - d r iven   P UE   o p timiz a tio n   i n   h yp ers ca le  d a t a   ce n ters   u s in g   …  ( Hu s s ein   Ya s s in   A l - A d a w i )   2691   3 . 7 .     AI - ba s ed  o ptim iza t i o n f ra m ewo r k   T h e  p r o p o s ed   AI - d r i v en   o p t im izatio n   f r am ewo r k   is   d esi g n ed   as  a   co n ce p tu al  d ec is i o n - s u p p o r t  ar ch itectu r e  th at  u tili ze s   r ea l - tim e  telem etr y   d ata  to   s u p p o r t  d y n am ic  c o o lin g   o p tim izati o n   an d   o p er atio n al   ef f icien cy   im p r o v em e n t  with in   h y p er s ca le  d ata  ce n ter   en v ir o n m e n ts .   T h e  f r am ewo r k   in teg r ates  m u ltip le  o p er atio n al   telem etr y   i n p u ts ,   in clu d in g   I T   lo a d ,   f ac ilit y   p o wer   c o n s u m p tio n ,   e n v ir o n m en tal  co n d itio n s ,   co o lin g   d em a n d ,   an d   h is to r ical  PUE  b eh av io r .   T h ese  telem etr y   s tr ea m s   ar e  p r o ce s s ed   th r o u g h   an   an aly tical   in tellig en ce   lay er   ca p ab le   o f   id en tify in g   o p er atio n al  in ef f icien cies  an d   s u p p o r tin g   ad a p tiv e  in f r astru ctu r e   m an ag em en t  d ec is io n s .   T h e  p r o p o s ed   f r am ewo r k   is   in ten d ed   to   s u p p o r t th e  f u t u r e  im p lem e n tatio n   o f   m ac h in e   lear n in g   alg o r ith m s ,   s u ch   a s   r an d o m   f o r est  r eg r ess io n ,   g r ad ien t  b o o s tin g ,   a n d   n e u r al  n etwo r k - b ased   p r ed ictiv e  m o d els,  f o r   r ea l - ti m e  o p er atio n al  o p tim izatio n   an d   in tellig en t  d ec is io n   s u p p o r t.   T h e  p r im a r y   o b jectiv e  o f   t h e  f r am ewo r k   i s   to   m in im ize  o v er all  f ac ilit y   en er g y   o v e r h ea d   wh ile  m ain tain in g   o p e r atio n al   r eliab ilit y ,   co o lin g   ef f ec tiv en e s s ,   an d   s er v ice  av ailab ilit y .   T h e  o p tim izatio n   o b jectiv e  is   ex p r ess ed   as:          [    ( )   +    ( )   +    ( )   ]     W h er e :  ( ) =         ℎ    ,  ( ) =  E n er g y   waste  ,  , =  Op tim izatio n   co ef f icien ts .     3 . 8 .     F r a m ewo r k   v a lid a t io n   T h e  p r o p o s ed   f r am ew o r k   was  ev alu ated   u s in g   o p er atio n al  t elem etr y   o b s er v atio n s   o b tain e d   f r o m   th e   s tu d ied   h y p er s ca le  d ata  ce n ter   en v ir o n m e n t a n d   p er f o r m an c e  b en ch m ar k s   r ep o r ted   b y   lea d in g   h y p er s ca le  d ata  ce n ter   o p er ato r s .   His to r ical  o p er atio n al  a n aly s is   d em o n s tr a ted   a  r e d u ctio n   in   PUE  f r o m   ap p r o x im ately   2 . 7 0   u n d er   leg ac y   o p er atin g   co n d itio n s   to   2 . 0 1   f o llo win g   in f r astru ctu r e  m o d e r n izatio n   an d   o p er atio n al  o p tim izatio n   in itiativ es.  T h is   o b s er v ed   im p r o v em en t  p r o v id es  ev id en ce   o f   th e   ef f ec tiv e n ess   o f   d ata - d r iv e n   o p er atio n al  e n h an ce m e n t  s tr ateg ies.   T h e  p r o p o s ed   AI - d r i v en   f r am ew o r k   was  s u b s eq u en tly   u tili ze d   as  a  d ec is io n - s u p p o r t  m o d el  to   est im ate  p o ten tial  f u tu r e  o p tim iz atio n   o p p o r tu n ities .   T h e  p r o je cted   PUE  r an g e   o f   1 . 4 – 1 . 6   was  d er iv ed   th r o u g h   an aly tical  ev alu atio n ,   o p er a tio n al  tr en d   ass ess m en t,  an d   co m p ar is o n   with   in d u s tr y - r e p o r ted   h y p e r s ca le  ef f icien cy   b e n ch m ar k s .   T h er e f o r e,   th e  p r o jecte d   o p tim izatio n   r esu lts   s h o u ld   b e   in ter p r eted   as  an aly tical  o p tim izatio n   s ce n ar io s   r ath er   th a n   ex p er im en tally   v alid ate d   p r o d u ctio n   o u tco m es.   Fu tu r e  im p lem en tatio n   a n d   v alid atio n   u n d er   liv e  o p er ati o n al  co n d itio n s   ar e  r ec o m m en d ed   to   v er if y   t h e  p r o jecte d   p e r f o r m an ce   im p r o v em en ts .   T h e  p r esen t   s tu d y   d o es  n o t  in clu d e   liv e  m o d el  tr ain i n g   o r   e x p er im en tal   m ac h in e  lear n in g   d ep lo y m e n t.  T h er ef o r e,   AI - s p ec if ic  p e r f o r m an ce   m etr ics  s u ch   as  p r ed ictio n   ac cu r ac y ,   co n v er g e n ce   r ate,   in f er en ce   laten c y ,   a n d   c o m p u tatio n al  o v e r h ea d   wer e  n o t  ev alu ated .   T h ese  m etr ics  ar e   r ec o m m e n d ed   f o r   f u tu r e  im p lem en tatio n   a n d   v al id atio n   s tu d ies.     3 . 9 .     St a t is t ica l  a na ly s is   T o   ev alu ate  r ac k   lo a d   v ar ia b ilit y   an d   o p er atio n al  im b al an ce ,   s tan d ar d   d e v iatio n   an a ly s is   wa s   ap p lied :       =   √   [   ( / )   (    −   ) ²   ]     W h er e :  =          , =          , =            .     3 . 1 0 .     E nerg y   s a v ing   estim a t io n   T h e  p r o jecte d   o p e r atio n al  en e r g y   s av in g s   r esu ltin g   f r o m   AI - d r iv en   o p tim izatio n   wer e  esti m ated   u s in g   th e  f o ll o win g   eq u atio n :            ( % )   =   ( ( _    −   _    )   /   _   )   ×        T h e  an aly s is   in d icate s   th at  AI - b ased   o p tim izatio n   m ay   r e d u c e  o p er atio n al  e n er g y   o v er h ea d   b y   ap p r o x im ately   20 % – 3 0 %,  d e p en d i n g   o n   co o lin g   d em a n d   b e h av io r   an d   i n f r a s tr u ctu r e  ad ap tab ilit y .     3 . 1 1 .    Co o lin g   lo a d e s t i m a t io n   T o   esti m ate  th er m al  lo ad   b eh a v io r   with in   th e  c o o lin g   en v ir o n m en t,  th e  f o llo win g   t h er m o d y n am ic  r elatio n   was u tili ze d :       =   ṁ       W h er e:     =       ℎ       ,  ṁ   =            ,    =       ℎ       ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   16 ,   No .   5 ,   Octo b e r   20 26 :   2 6 8 8 - 2 6 9 7   2692      =           .  T h is   eq u atio n   s u p p o r ts   th e  an aly s is   o f   co o lin g   e f f icien cy   b e h av io r   u n d e r   d y n am ic  o p er atio n al  co n d itio n s .     3 . 1 2 .     I m plem ent a t i o n  e nv iro nm ent   T h e  an al y tical  f r am ew o r k   an d   s y n th etic   d ata  g en er atio n   p r o ce s s   wer e  im p lem e n ted   u s in g   Py th o n   3 . 1 1 .   Data   p r e p r o ce s s in g   an d   s tatis tica l  an aly s is   wer e  p er f o r m e d   u s in g   Pan d as  an d   Nu m Py   lib r ar ies.   Vis u aliza tio n   an d   an aly tical   ev alu atio n   wer e   co n d u cted   u s in g   Mic r o s o f t   E x ce l   an d   Py th o n - b ased   d ata   an aly s is   to o ls .   T h e  s tu d y   was  ex ec u ted   o n   a  s tan d ar d   wo r k s tatio n   eq u ip p e d   with   a n   I n tel   C o r e  i7   p r o ce s s o r ,   1 6   GB   R AM ,   an d   W in d o ws  1 1   o p er atin g   s y s tem .   No   liv e   AI   m o d el  tr ain in g   was  p e r f o r m ed   b ec au s e  th e   p r o p o s ed   f r am ewo r k   r e p r esen t s   a  co n ce p tu al  d ec is io n - s u p p o r t a r ch itectu r e  in te n d ed   f o r   f u t u r e  d ep l o y m en t.       4.   CASE   S T UD Y  DE SCRI P T I O N   T h e  s tu d y   was  co n d u cted   in   a   h y p er s ca le  d ata  ce n ter   en v ir o n m en t  o p er atin g   u n d er   h ig h - a v ailab ilit y   co n d itio n s .   T h e  f ac ilit y   in clu d es:  i)   Du al  UPS  in f r astru ctu r e,   ii)  R ed u n d an t   co o lin g   s y s t em s ,   iii)  R ea l - tim e  m o n ito r in g   s y s tem s ,   an d   iv )   Hig h - av ailab ilit y   o p e r atio n al  ar ch itectu r e.   T h e   o p er a tio n al  en v ir o n m en t   ex p er ien ce d   s ig n if ica n t  im p r o v em en ts   in   PUE  o v er   tim e  th r o u g h   in f r astru ctu r e  o p tim izatio n   an d   o p er atio n a l   en h an ce m e n ts .   Ho wev er ,   th e   cu r r e n t  PUE  lev el  r em ain s   ab o v e  h y p e r s ca le  in d u s tr y   b e n ch m ar k s .   T ab le  1   s u m m ar izes  th e  m ain   o p e r atio n al  p ar am eter s   o f   th e  in v esti g ated   h y p er s ca le  d ata  ce n ter ,   i n clu d in g   t h e  I T   lo ad ,   esti m ated   f ac ilit y   lo ad ,   n u m b e r   o f   r ac k s ,   cu r r e n t PUE ,   an d   2 4 /7   o p e r atio n al  m o d e.       T ab le1 .   Facility   o p er atio n al  s u m m ar y   V a l u e   P a r a me t e r   1 , 3 7 3   k W   I T  Lo a d   2 , 7 5 9   k W   Est i m a t e d   F a c i l i t y   Lo a d   ~ 1 5 0   N u mb e r   o f   R a c k s   2 . 0 1   C u r r e n t   P U E   2 4 / 7   O p e r a t i o n a l   M o d e       5.   RE SU L T   5 . 1 .    IT  lo a d a na ly s is   An aly s is   o f   r ac k - lev el  telem etr y   d ata  r ev ea led   v ar iatio n s   in   r ac k   p o wer   d is tr ib u tio n   ac r o s s   th e   f ac ilit y .   T h e  av er ag e  r ac k   lo a d   was  ap p r o x im ately   9 . 1   k W ,   with   n o ticea b le  v ar iab ilit y   b etwe en   r ac k s .   T h e  an aly s is   id en tifie d :   i)   L o ad   i m b alan ce   co n d itio n s ,   ii)  Un e v en   u tili za tio n   p atter n s ,   a n d   i ii)  Op p o r tu n ities   f o r   co o lin g   o p tim izatio n .   T h e  o b s er v ed   v ar iab ilit y   in d icate s   th e  p r esen ce   o f   o p er atio n al  im b alan ce   co n d itio n s   th at  m ay   co n tr ib u te  to   in ef f ici en t c o o lin g   d is tr ib u tio n   an d   in cr ea s ed   en er g y   o v er h ea d .   T ab l e  2   s u m m ar izes th e   r ac k   lo ad   d is tr ib u tio n   s tatis tics ,   in clu d in g   th e   av er a g e  an d   e s tim ated   p ea k   lo ad s ,   an d   p r o v id es  a  q u an titativ e  r ep r esen tatio n   o f   th e  o b s er v ed   v ar iab ilit y   ac r o s s   th e  f ac ilit y .       T ab le  2 .   R ac k   lo a d   d is tr ib u tio n   s tatis tic s   M e t r i c   V a l u e   A v e r a g e   R a c k   L o a d   9 . 1   k W   Est i m a t e d   P e a k   R a c k   L o a d   1 2 . 0   k W   Est i m a t e d   M i n i m u m  R a c k   L o a d   5 . 0   k W   Est i m a t e d   L o a d   V a r i a b i l i t y   M o d e r a t e       5 . 2 .     F a cilit y   lo a d a na ly s is   T h e  co m p a r is o n   b etwe en   I T   lo ad   an d   to tal  f ac ilit y   p o wer   c o n s u m p tio n   r ev ea led   s u b s tan tial  en er g y   o v er h ea d   ass o ciate d   with   s u p p o r tin g   in f r astru ctu r e.   T h e   cu r r en t  f ac ilit y   o p e r ates  at:   i)   I T   L o ad :  1 , 3 7 3   k W ,   ii)   Facility   L o ad : 2 , 7 5 9   k W ,   an d   iii)  PUE:  2 . 0 1 .     5 . 3 .     H is t o ric a l  im pro v e m ent   a na ly s is   His to r ical  o p er atio n al   r ec o r d s   d em o n s tr ated   a   s ig n if ican t  r e d u ctio n   in   PUE  f r o m   ap p r o x im ately   2 . 7   to   2 . 0 1 .   T h e  an al y s is   d em o n s tr ates  th at  s u b s tan tial  o p er ati o n al  im p r o v em e n ts   h av e   alr e ad y   b ee n   ac h ie v ed   th r o u g h   in f r astru ct u r e  o p tim i za tio n   an d   o p er atio n al  ad j u s tm en ts .   Ho wev er ,   th e  r em ain i n g   g ap   b etwe en   th e   cu r r en t  PUE  v alu e  an d   m o d e r n   h y p e r s ca le  b en ch m ar k s   in d icate s   th e  ex is ten ce   o f   ad d itio n al  o p tim izatio n   o p p o r tu n ities ,   p ar ticu lar ly   wi th in   co o lin g   a n d   en v i r o n m e n tal  co n tr o l  s y s tem s .   T h is   im p r o v em e n t  r ef lects:    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         AI - d r iven   P UE   o p timiz a tio n   i n   h yp ers ca le  d a t a   ce n ters   u s in g   …  ( Hu s s ein   Ya s s in   A l - A d a w i )   2693   i)   E n h an ce d   o p er atio n al  p r ac ti ce s ,   ii)  I m p r o v e d   in f r astru ct u r e  u tili za tio n ,   an d   iii)  B etter   co o lin g   m an a g em en t   T h e  o b s er v ed   ef f icien cy   g ain s   ar e  co n s is ten t  w ith   f in d in g s   r ep o r ted   in   p r ev io u s   h y p er s ca le  o p tim izatio n   s tu d ies   [ 2 4 ] .   T a b le  3   s u m m a r izes  th e  h is to r ical  an d   p r o ject ed   PUE  v alu es,  s h o win g   th e  im p r o v em e n t  f r o m   leg ac y   o p e r atio n   to   t h e  cu r r en t   o p er atio n al  le v el  an d   th e  p r o j ec ted   PUE  r an g e  u n d er   AI - b as ed   o p tim izatio n .       T ab le  3 .   His to r ical  PUE  im p r o v em en t   P h a se   P U E   Le g a c y   O p e r a t i o n   2 . 7   C u r r e n t   O p e r a t i o n   2 . 0 1   AI - O p t i m i z e d   P r o j e c t i o n   1 . 4 – 1 . 6       5 . 4 .     AI  o pti m iza t io n si m ula t io n   T h e  AI - d r iv en   o p tim izatio n   m o d el  d em o n s tr ated   th e  p o ten tial  to   f u r th er   r ed u ce   PUE  t h r o u g h :   i)   Dy n am ic  co o lin g   a d ju s tm en ts ,   ii)  Pre d ictiv e   o p er atio n al  c o n tr o l ,   an d   iii)  Ad ap tiv e   in f r astru ctu r e  r esp o n s e   Simu latio n   r esu lts   in d icate   th a t A I - b ased   o p tim izatio n   co u ld   r ed u ce   PUE  to   a p p r o x im ately   1 . 4 – 1 . 6 .     5 . 5 .     F i g ures   Fig u r e  1   s h o ws  th e  im p r o v e m en t  in   PUE  f r o m   leg ac y   o p er atio n   ( 2 . 7 )   to   th e  cu r r en t  s tate  ( 2 . 0 1 ) ,   alo n g   with   th e  p r o jecte d   im p r o v em en t  u s in g   AI - b ased   o p t im izatio n .   T h e  f i g u r e  d em o n s tr ates  a  s u b s tan tial   r ed u ctio n   i n   o p e r atio n al  PUE ,   in d icatin g   s ig n if ica n t  im p r o v em en ts   in   in f r astru ct u r e  ef f icien cy   an d   co o lin g   o p tim izatio n   p e r f o r m an ce .   Fig u r e  2   illu s tr ates  th e  d is tr ib u tio n   o f   r ac k - lev el  p o wer   co n s u m p tio n ,   h ig h lig h tin g   lo ad   v a r iab ilit y   ac r o s s   th e  d ata  ce n ter .   T h e   r ac k   lo ad   d is tr ib u tio n   r e v ea ls   m o d e r ate   v ar iab ilit y   ac r o s s   o p er atio n al  r ac k s ,   h i g h lig h tin g   o p p o r tu n ities   f o r   d y n a m ic  l o ad   b ala n cin g   a n d   c o o lin g   o p tim izatio n .   Fig u r e  3   co m p ar es  I T   lo a d   an d   to tal  f ac ilit y   lo ad ,   d em o n s tr atin g   t h e  en er g y   o v e r h ea d   ass o ciate d   with   s u p p o r tin g   in f r astru ctu r e.   Fig u r e  4   p r esen ts   th e  im p ac t  o f   AI - d r iv en   o p t im izatio n   o n   PUE  r ed u ctio n .   Fig u r e  5 .   Pro p o s ed   AI - d r iv en   telem etr y - b ased   o p t im izatio n   ar ch itectu r e  f o r   h y p er s ca le  d ata  ce n ter s .             Fig u r e  1 .  PUE  co m p ar is o n   ac r o s s   o p er atio n al  p h ases     Fig u r e  2 .  R ac k   lo a d   d is tr ib u tio n             Fig u r e  3 .  I T   lo ad   v s   to tal  f ac ilit y   lo ad     Fig u r e  4 .  AI   o p tim izatio n   im p ac t o n   PUE   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   16 ,   No .   5 ,   Octo b e r   20 26 :   2 6 8 8 - 2 6 9 7   2694   Fig u r e  5   p r esen ts   th e  p r o p o s ed   AI - d r iv e n   telem etr y - b ased   o p tim izatio n   ar ch itectu r e .   R ea l - tim e   o p er atio n al  telem etr y   d ata   ar e  co llected   th r o u g h   DC I M,   B MS,   an d   m o n ito r in g   s y s tem s ,   p r o ce s s ed   th r o u g h   a n   an aly tics   lay er ,   an d   an aly ze d   b y   AI   m o d els  to   s u p p o r t  i n tellig en t  co o lin g   o p tim izati o n   an d   o p e r atio n al   d ec is io n - m ak in g .   T h e  f r am e wo r k   aim s   to   r ed u ce   en e r g y   co n s u m p tio n ,   im p r o v e   co o li n g   e f f icien cy ,   an d   ac h iev e  lo wer   PUE  v alu es.           Fig u r e  5 .   Pro p o s ed   AI - d r iv e n   telem etr y - b ased   o p tim izatio n   ar ch itectu r e  f o r   h y p er s ca le  d at a  ce n ter       6.   DIS CU SS I O N   6 . 1 .     I nte rpre t a t io n  o f   r esu lt s   T h e  r esu lts   o f   th is   s tu d y   d em o n s tr ate  a  clea r   im p r o v em e n t  in   th e  en er g y   ef f icien cy   o f   th e  d ata   ce n ter ,   as  r ef lecte d   b y   th e   r ed u ctio n   in   PUE  f r o m   ap p r o x im ately   2 . 7   to   2 . 0 1 .   T h is   im p r o v em en t  in d icate s   th at   o p er atio n al  en h an ce m e n ts   an d   in f r astru ctu r e  o p tim izatio n   s tr ateg ies  h av e  p o s itiv ely   im p a cted   o v er all  f ac ilit y   p er f o r m an ce .     6 . 2 .     O pera t io na l  i ns ig hts   Desp ite  th e  im p r o v em en t  o b s er v ed ,   th e  cu r r en t  PUE  lev e l  r em ain s   ab o v e  th e  o p tim al   r an g e  f o r   h y p er s ca le  d ata  ce n ter s ,   wh ich   ty p ically   o p er ate  b etwe en   1 . 2   an d   1 . 5   [ 6 ] ,   [ 1 6 ] .   T h is   s u g g ests   th at  a   s ig n if ican t  p o r tio n   o f   en er g y   co n s u m p tio n   is   s till   attr ib u ted   to   n o n - I T   in f r astru ctu r e,   p ar ticu lar ly   co o lin g   an d   a u x iliar y   s y s tem s .   T h e  an aly s is   in d ica tes  th at  s tatic   o p er atio n al  s ettin g s   an d   lim ited   ad ap tab ilit y   to   d y n a m ic  lo ad   co n d itio n s   co n tr ib u te  to   in ef f i cien cies in   en er g y   u tili za tio n .     6 . 3 .     I m pa c t   o f   AI - ba s ed  o ptim iza t io n   T h e  in teg r atio n   o f   AI - d r iv en   telem etr y   an aly tics   en ab les  a  tr an s itio n   f r o m   s tatic  in f r astru ctu r e   m an ag em en t   to war d   ad ap tiv e   an d   p r ed ictiv e  o p er atio n al   co n tr o l.  T h is   tr an s f o r m atio n   s ig n if ican tly   en h an ce s   o p er atio n al  s u s tain ab ilit y ,   e n e r g y   ef f icien cy ,   an d   in f r astru ct u r e  r esp o n s iv en ess   in   h y p er s c ale  en v ir o n m en ts .   T h e  p r o p o s ed   AI - d r iv en   o p tim izatio n   ap p r o ac h   d em o n s tr ates  s tr o n g   p o ten tial  f o r   im p r o v in g   en er g y   ef f icien cy   b y   d y n am ically   ad j u s tin g   co o lin g   a n d   p o wer   m a n ag em en t  s y s tem s   b ased   o n   r ea l - tim e  telem etr y   d ata.   Un lik e  tr a d itio n al  r u le - b ased   s y s tem s ,   AI   m o d els  ca n   co n tin u o u s ly   lea r n   f r o m   o p er atio n al  d ata   an d   R e a l - T i me   T e l e me t r y   So u r c e s I T   L o a d ,   F a c i l i t y   P o w e r ,   T e mp e r a t u r e ,   P U E,   C o o l i n g   D e man d ,   a n d   E n v i r o n me n t a l   Se n so r s D a t a   A c q u i si t i o n   L a y e r D C I M ,   B M S ,   En e r g y   M o n i t o r i n g   a n d   I o T   S e n so r s D a t a   P r o c e ssi n g   &   A n a l y t i c s D a t a   C l e a n i n g ,   A g r e g a t i o n ,   F e a t u r e   Ex t r a c t i o n A I   O p t i mi z a t i o n   En g i n e R a n d o m  F o r e st   R e g r e ssi o n ,   G r a d i e n t   B o o st i n g   M o d e l s a n d   A r t i f i c i a l   N e u r a l   N e t w o r k s  ( A N N ) I n t e l l i g e n t   D e c i si o n   S u p p o r t   L a y e r P r e d i ct i v e   A n al y t i cs  an d   O p t i m i z at i o n   L o g i c D y n a mi c   C o o l i n g   C o n t r o l   L a y e r C R A H / C R A C   C o n t r o l ,   A i r f l o w   O p t i mi z a t i o n   a n d   C o o l i n g   S e t p o i n t   A d j u st me n t O p e r a t i o n a l   O u t c o me s R e d u c e d   En e r g y   C o n su mp t i o n ,   I mp r o v e d   C o o l i n g   Ef f i c i e n c y ,   En h a n c e d   S u st a i n a b i l i t y   a n d   L o w e r   P U E  ( P r o j e c t e d :   1 . 4 – 1 . 6 ) C o n t i n u o u s   F e e d b a c k   &   M o d e l  R e t r ai n i n g C o n t i n u o u s   F e e d b a c k   &   M o d e l   R e t r a i n i n g Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         AI - d r iven   P UE   o p timiz a tio n   i n   h yp ers ca le  d a t a   ce n ters   u s in g   …  ( Hu s s ein   Ya s s in   A l - A d a w i )   2695   ad ap t  to   ch an g in g   co n d itio n s ,   en ab lin g   m o r e   p r ec is e  a n d   e f f icien t  co n tr o l   s tr ateg ies   [ 9 ] .   T h is   tr an s itio n   f r o m   r ea ctiv e  to   p r ed ictiv e  an d   a d ap tiv e  co n tr o l  r ep r esen ts   a  s ig n if ican t  ad v an ce m en t  in   d ata  ce n ter   en er g y   m an ag em en t.   T a b le  4   s u m m ar izes  th e  cu r r en t  o p er atio n a l  s tate  an d   th e  p r o jecte d   im p ac t  o f   AI - b ased   o p tim izatio n   o n   PUE,   co o lin g   ef f icien cy ,   e n er g y   waste,   an d   o p er atio n al  a d ap tab ilit y .       T ab le  4 .   Op e r atio n al  im p ac t  o f   AI - b ased   o p tim izatio n   P a r a me t e r   C u r r e n t   S t a t e   AI - O p t i m i z e d   P r o j e c t i o n   P U E   2 . 0 1   1 . 4 – 1 . 6   C o o l i n g   Ef f i c i e n c y   M o d e r a t e   H i g h   En e r g y   W a s t e   S i g n i f i c a n t   R e d u c e d   O p e r a t i o n a l   A d a p t a b i l i t y   S t a t i c   D y n a mi c       6 . 4 .     Su s t a ina bil it y   a nd   m a n a g er ia l im pli ca t io ns   T h e  in teg r atio n   o f   AI - d r iv e n   o p tim izatio n   f r am ewo r k s   in to   h y p e r s ca le  d ata  ce n ter   o p er atio n s   p r o v id es  s ig n if ican t  s u s tain ab ilit y   an d   m an ag er ial  b e n ef its .   Fro m   an   o p er atio n al  p er s p ec tiv e,   r ed u cin g   PUE  co n tr ib u tes  d ir ec tly   t o   lo wer   en er g y   c o n s u m p tio n ,   r e d u ce d   o p er atio n al  c o s ts ,   m in im izin g   ca r b o n   em is s io n s ,   an d   im p r o v e d   o v er all   s u s tain ab ilit y   p er f o r m a n ce .   T h e  p r o jecte d   ef f icien cy   r a n g e  i d en ti f ied   in   th is   s tu d y   alig n s   with   m o d er n   h y p er s ca le  s u s tain ab ilit y   b en ch m ar k s   r e p o r ted   b y   m ajo r   clo u d   o p er at o r s   [ 6 ] ,   [ 1 6 ] .   Fro m   a  m an ag er ial  p er s p ec tiv e,   AI - d r iv en   o p tim izatio n   en h an ce s   o p er atio n al  d ec is io n - m a k in g   th r o u g h   r ea l - tim e  telem etr y   an aly tics   an d   p r ed i ctiv e  o p er atio n al  in s ig h ts .   T h ese  ca p ab ilit ies  s u p p o r t  m o r e   ef f ec tiv e  r eso u r ce   allo ca tio n ,   im p r o v e  in f r astru ct u r e  r eliab ilit y ,   an d   s tr en g th e n   lo n g - ter m   o p er atio n al  p lan n in g .   I n   ad d itio n ,   AI - b ased   o p e r atio n al  f r am ew o r k s   m a y   im p r o v e   p r ed ictiv e  m ain ten an ce   ca p ab i liti es  an d   in f r astru ctu r e  life cy cle  m an a g em en t,  co n tr ib u tin g   to   en h a n c ed   o p er atio n al  r esil ien ce ,   s ca lab ilit y ,   an d   ad ap tiv e   in f r astru ctu r e  c o n tr o l  with in   l ar g e - s ca le  d ata  ce n ter   en v ir o n m en ts .   T h e  f i n d in g s   f u r th e r   h i g h lig h t  th e   s tr ateg ic   im p o r tan ce   o f   alig n in g   tech n o lo g ical  in n o v atio n   with   o p er atio n al  m a n ag em e n t  s tr ateg ies  to   ac h iev e   s u s tain ab le  an d   in tellig en t  in f r astru ctu r e  o p er atio n s .   T h ese   f in d i n g s   ar e   co n s is ten t  with   r ec en t   s tu d ies  th at  em p h asize  th e  r o le  o f   i n tellig en t  en er g y   m an a g em en t  s y s te m s   in   im p r o v in g   s u s tain ab ilit y   p er f o r m an ce   an d   o p er atio n al  e f f icien cy   with in   h y p er s ca le  en v ir o n m e n ts   [ 2 5 ] .     6 . 5 .     L im it a t io ns   o f   t he  s t ud y   T h is   s tu d y   h as  s ev er al  lim itatio n s :   i)   L im ited   av ailab ilit y   o f   lo n g - ter m   h ig h - r eso lu tio n   d ata ,   ii)  Us e   o f   s y n th etic  d ata  f o r   ex ten d ed   s im u latio n ,   an d   iii)  Simp lifie d   AI   m o d ellin g   ap p r o ac h .  Ho wev er ,   th ese  lim itatio n s   d o   n o t   s ig n if ican t ly   im p ac t  th e   v alid ity   o f   th e   f in d in g s ,   as  th e  an al y s is   is   g r o u n d e d   in   r ea l   o p er atio n al  d ata.     6 . 6 .     Su s t a ina bil it y   im pa ct   a s s ess m ent   T o   ev alu ate  th e   p o ten tial  s u s tain ab ilit y   b en ef its   o f   AI - d r i v en   o p tim izatio n ,   an   i n d icati v e  en er g y   im p ac t  ass es s m en t  was  p er f o r m ed .   T h e  s tu d ied   f ac ilit y   o p er ates  with   an   I T   lo ad   o f   ap p r o x im ately   1 , 3 7 3   k W   an d   a  cu r r en t  PUE  o f   2 . 0 1 .   B ased   o n   co n tin u o u s   o p er atio n   th r o u g h o u t  t h e  y ea r ,   th e  esti m ated   an n u al  f ac ilit y   en er g y   c o n s u m p ti o n   ca n   b e  ap p r o x im ated   b y :           =    ×      Usi n g   th e  m ea s u r ed   f ac ilit y   lo ad   o f   2 7 5 9   k W :           ≈  .    /       I f   AI - ass is ted   o p tim izatio n   r ed u ce s   PUE  to war d   th e   p r o jecte d   r a n g e   o f   1 . 4 – 1 . 6 ,   s u b s tan tial   r ed u ctio n s   in   s u p p o r tin g   in f r astru ctu r e  en er g y   co n s u m p ti o n   m ay   b e  ac h iev e d .   Su ch   i m p r o v e m en ts   co u ld   co n tr ib u te  to   lo wer   o p er atio n al  co s ts ,   r ed u ce d   ca r b o n   em i s s io n s ,   an d   im p r o v ed   s u s tain ab ilit y   p er f o r m an c e   co n s is ten t  with   h y p er s ca le  in d u s tr y   s u s tain ab ilit y   o b jectiv es.   Ass u m in g   a  g r id   em is s io n   f a cto r   o f   0 . 4   k g   C O₂  p er   k W h ,   a   2 0 % – 3 0 %  r ed u c tio n   in   f ac ilit y   e n er g y   co n s u m p tio n   co u ld   p o ten tially   r e d u ce   an n u al  ca r b o n   em is s io n s   b y   ap p r o x im ately   1 , 9 0 0 – 2 , 9 0 0   m etr ic  to n s   o f   C O₂  eq u iv alen t,  d ep e n d in g   o n   ac tu al  o p e r atio n al   co n d itio n s   an d   lo ca l e lectr icity   g en er atio n   s o u r ce s .     6 . 7 .     F uture   w o r k   Fu tu r e  r esear ch   s h o u l d   f o c u s   o n :   i)   Ad v an ce d   m ac h i n e  lear n in g   alg o r ith m s ,   ii)   R ea l - tim e   d ep lo y m e n t f r am ew o r k s ,   iii)  Mu lti - s ite   o p er atio n al  an aly s is ,   an d   iv )   Pre d ictiv e  m ain te n an ce   in teg r atio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   16 ,   No .   5 ,   Octo b e r   20 26 :   2 6 8 8 - 2 6 9 7   2696   7.        CO NCLUS I O N   T h is   s tu d y   p r esen ted   a  co m p r eh en s iv e  a n aly s is   o f   e n er g y   ef f icien cy   in   a  h y p er s ca le  d ata  ce n ter   en v ir o n m en t,  f o c u s in g   o n   th e  o p tim izatio n   o f   p o wer   u s ag e  ef f ec tiv en ess   ( PUE)   u s i n g   r ea l  o p er atio n al   telem etr y   d ata.   T h e  f in d in g s   d em o n s tr ated   a  s u b s tan tial  im p r o v em en t   in   PUE  f r o m   a p p r o x im ately   2 . 7   to   2 . 0 1   th r o u g h   in f r astru ct u r e  o p tim izatio n   an d   o p er atio n al  e n h an ce m en ts .   T h e  p r o p o s ed   AI - d r iv en   o p tim izatio n   f r am ewo r k   f u r th er   d em o n s tr ated   th e  p o ten tial  to   r ed u ce   PUE  to   a  p r o jecte d   r an g e   b et wee n   1 . 4   an d   1 . 6   th r o u g h   d y n am ic  co o lin g   an d   p o wer   m an ag e m en t  s tr ateg ies.   T h e  r esu lts   co n f ir m   th at  in teg r atin g   AI   wit h   r ea l - tim e  telem etr y   ca n   s ig n i f ican tly   im p r o v e  o p er atio n al   ef f icien cy ,   e n h an ce   s u s tain a b ilit y ,   an d   s u p p o r t   p r ed ictiv e  in f r astru ctu r e  m a n a g em en t in   h y p er s ca le  en v ir o n m en ts .   A  k ey   c o n tr ib u tio n   o f   th is   s tu d y   is   th e   d ev elo p m en t   o f   a  telem etr y - d r iv en   A I   o p tim izatio n   f r am ewo r k   th at  b r id g es  r ea l   o p er atio n al  d ata  an al y s is   with   f u tu r e   in tellig en t  in f r astru ctu r e  m a n ag em en t   s tr ateg ies.  Un lik e  p u r el y   s im u latio n - b ased   s tu d ies,  th e  p r o p o s ed   f r a m ewo r k   is   g r o u n d ed   in   o b s er v e d   o p er atio n al   p er f o r m a n ce   an d   p r o v id es  a   p r ac tical  p ath w ay   to war d   AI - ass is ted   en er g y   o p tim izatio n   in   h y p er s ca le  en v ir o n m en ts .   T h is   r esear ch   co n tr i b u tes  to   th e  g r o win g   f ield   o f   AI - d r iv en   i n f r astru ctu r e   o p tim izatio n   b y   p r o v id in g   a  p r ac tical  an d   s ca lab le  f r am ewo r k   b ased   o n   r ea l o p er atio n al  d ata.       ACK NO WL E DG M E N T S   T h e  au th o r   wo u ld   lik e  t o   a ck n o wled g e  t h e  o p e r atio n al  an d   tech n ical  in s ig h ts   o b tai n ed   f r o m   h y p er s ca le  d ata  ce n ter   in f r astru ctu r e  en v ir o n m en ts   th at  s u p p o r ted   th e  d ev elo p m en t o f   th is   r esear ch .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   T h is   r esear ch   r ec eiv ed   n o   e x te r n al  f u n d in g ,   g r a n t,  o r   co n tr ac t   s u p p o r t.       AUTHO R  CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al   u s es  th e  C o n t r ib u to r   R o les  T a x o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize   in d iv i d u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Hu s s ein   Yass in   Al - Ad awi   ✓   ✓       ✓   ✓       ✓   ✓             C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r mal   a n a l y s i s   I   :    I n v e s t i g a t i o n   R   :    R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i s i o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   T h e  au th o r   d ec lar es n o   co n f lict o f   in ter est.       DATA AV AI L AB I L I T Y     T h e  d ata  u s ed   in   th is   s tu d y   ar e  n o t  p u b licly   av ailab le  d u e  to   o p er atio n al  c o n f id e n tiality   r e s tr ictio n s .   Ag g r eg ated   i n f o r m atio n   s u p p o r tin g   th e  f i n d in g s   is   in clu d e d   with in   th e  m an u s cr ip t.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   A .   S h e h a b i   e t   a l . ,  “ U n i t e d   S t a t e s   d a t a   c e n t e r   e n e r g y   u s a g e   r e p o r t , ”   B e r k e l e y ,   C A   ( U n i t e d   S t a t e s) ,   Ju n .   2 0 1 6 .   d o i :   1 0 . 2 1 7 2 / 1 3 7 2 9 0 2 .   [ 2 ]   I n t e r n a t i o n a l   E n e r g y   A g e n c y   ( I EA ) ,   “ El e c t r i c i t y   2 0 2 4 :   A n a l y s i s  a n d   F o r e c a st   t o   2 0 2 6 , ”   P a r i s,  F r a n c e ,   2 0 2 4 .   [ 3 ]   V .   A v e l a r   e t   a l . ,  “ W P # 4 9   -   P U E:   A   c o mp r e h e n si v e   e x a m i n a t i o n   o f   t h e   m e t r i c , ”   T h e   G re e n   G ri d .   2 0 1 2 .   [ 4 ]   S .   S a r k a r   e t   a l . ,  “ C a r b o n   f o o t p r i n t   r e d u c t i o n   f o r   s u st a i n a b l e   d a t a   c e n t e r s  i n   r e a l - t i me, ”   Pr o c e e d i n g s  o f   t h e   A A AI   C o n f e re n c e   o n   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   3 8 ,   n o .   2 0 ,   p p .   2 2 3 2 2 – 2 2 3 3 0 ,   M a r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 6 0 9 / a a a i . v 3 8 i 2 0 . 3 0 2 3 8 .   [ 5 ]   R .   E v a n s  a n d   J.   G a o ,   “ D e e p M i n d ’ s  A I   r e d u c e s   G o o g l e   d a t a   c e n t r e   c o o l i n g   b i l l   b y   4 0 % , ”   G o o g l e   D e e p Mi n d ,   2 0 1 6 .   h t t p s : / / d e e p m i n d . g o o g l e / b l o g / d e e p m i n d - ai - r e d u c e s - g o o g l e - d a t a - c e n t r e - c o o l i n g - b i l l - by - 4 0 /   ( a c c e ss e d   M a y   1 8 ,   2 0 2 6 ) .   [ 6 ]   G o o g l e ,   “ G o o g l e ’ s  c o mp r e h e n s i v e   a p p r o a c h   t o   me a su r i n g   p o w e r   u s a g e   e f f e c t i v e n e ss  ( P U E) , ”   G o o g l e   D a t a   C e n t e rs ,   2 0 2 3 .   h t t p s : / / d a t a c e n t e r s. g o o g l e / e f f i c i e n c y /   ( a c c e s se d   M a y   1 8 ,   2 0 2 6 ) .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         AI - d r iven   P UE   o p timiz a tio n   i n   h yp ers ca le  d a t a   ce n ters   u s in g   …  ( Hu s s ein   Ya s s in   A l - A d a w i )   2697   [ 7 ]   A S H R A E  Te c h n i c a l   C o mm i t t e e   9 . 9 ,   T h e rm a l   g u i d e l i n e s   f o r  d a t a   p r o c e ss i n g   e n v i ro n m e n t s ,   5 t h   e d .   P e a c h t r e e   C o r n e r s,  G A ,   U S A :   A meric a n   S o c i e t y   o f   H e a t i n g ,   R e f r i g e r a t i n g   a n d   A i r - C o n d i t i o n i n g   En g i n e e r s (A S H R A E) ,   2 0 2 1 .   [ 8 ]   S .   N .   A g o s  Jawa d d i ,   A .   I smai l ,   a n d   S .   S h a f i a n ,   “ E n h a n c i n g   e n e r g y   e f f i c i e n c y   i n   c l o u d   sc a l i n g :   A   D R L - b a se d   a p p r o a c h   i n c o r p o r a t i n g   c o o l i n g   p o w e r , ”   S u st a i n a b l e   E n e r g y   T e c h n o l o g i e s   a n d   Assessm e n t s ,   v o l .   6 0 ,   p .   1 0 3 5 0 8 ,   D e c .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . se t a . 2 0 2 3 . 1 0 3 5 0 8 .   [ 9 ]   C .   D .   P a t e l ,   R .   K .   S h a r m a ,   C .   E.   B a s h ,   a n d   M .   H .   B e i t e l m a l ,   “ E n e r g y   f l o w   i n   t h e   i n f o r ma t i o n   t e c h n o l o g y   st a c k :   I n t r o d u c i n g   t h e   c o e f f i c i e n t   o f   p e r f o r m a n c e   o f   t h e   e n semb l e , ”   i n   A S ME   2 0 0 6   I n t e r n a t i o n a l   M e c h a n i c a l   E n g i n e e ri n g   C o n g res s  a n d   Ex p o si t i o n ,   H e a t   T ra n s f e r,   V o l u m e   3 ,   Ja n .   2 0 0 6 ,   p p .   2 3 3 – 2 4 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 5 / I M EC E2 0 0 6 - 1 4 8 3 0 .   [ 1 0 ]   J.  Y u v e n t i   a n d   R .   M e h d i z a d e h ,   “ A   c r i t i c a l   a n a l y s i s  o f   p o w e r   u sa g e   e f f e c t i v e n e ss  a n d   i t s  u s e   i n   c o mm u n i c a t i n g   d a t a   c e n t e r   e n e r g y   c o n su mp t i o n , ”   E n e r g y   a n d   B u i l d i n g s ,   v o l .   6 4 ,   n o .   4 ,   p p .   9 0 – 9 4 ,   S e p .   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n b u i l d . 2 0 1 3 . 0 4 . 0 1 5 .   [ 1 1 ]   L.   J.  K l e i n ,   S .   B e r m u d e z ,   H . - D .   W e h l e ,   S .   B a r a b a si ,   a n d   H .   F .   H a m a n n ,   “ S u st a i n a b l e   d a t a   c e n t e r s  p o w e r e d   b y   r e n e w a b l e   e n e r g y , ”   i n   2 0 1 2   2 8 t h   An n u a l   I E EE   S e m i c o n d u c t o r   T h e rm a l   Me a s u rem e n t   a n d   Ma n a g e m e n t   S y m p o si u m   ( S E MI - T H ERM ) ,   M a r .   2 0 1 2 ,   n o .   H P L - 2 0 1 9 - 4 5 ,   p p .   3 6 2 – 3 6 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / S TH ER M . 2 0 1 2 . 6 1 8 8 8 7 4 .   [ 1 2 ]   Z.   Y a n g   e t   a l . ,  “ I n c r e a si n g   t h e   e n e r g y   e f f i c i e n c y   o f   a   d a t a   c e n t e r   b a se d   o n   mac h i n e   l e a r n i n g , ”   J o u rn a l   o f   I n d u st r i a l   Ec o l o g y ,   v o l .   2 6 ,   n o .   1 ,   p p .   3 2 3 – 3 3 5 ,   F e b .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 1 / j i e c . 1 3 1 5 5 .   [ 1 3 ]   W. - X .   C h u ,   Y . - H .   Li e n ,   K . - R .   H u a n g ,   a n d   C . - C .   W a n g ,   “ E n e r g y   s a v i n g   o f   f a n s  i n   a i r - c o o l e d   s e r v e r   v i a   d e e p   r e i n f o r c e m e n t   l e a r n i n g   a l g o r i t h m, ”   E n e r g y   Re p o rt s ,   v o l .   7 ,   p p .   3 4 3 7 – 3 4 4 8 ,   N o v .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e g y r . 2 0 2 1 . 0 6 . 0 0 3 .   [ 1 4 ]   S .   S a j i d   e t   a l . ,  “ B l o c k c h a i n - b a se d   d e c e n t r a l i z e d   w o r k l o a d   a n d   e n e r g y   m a n a g e m e n t   o f   g e o - d i st r i b u t e d   d a t a   c e n t e r s, ”   S u st a i n a b l e   C o m p u t i n g :   I n f o rm a t i c s   a n d   S y s t e m s ,   v o l .   2 9 ,   p .   1 0 0 4 6 1 ,   M a r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . s u sc o m . 2 0 2 0 . 1 0 0 4 6 1 .   [ 1 5 ]   J.  G a o ,   “ M a c h i n e   l e a r n i n g   a p p l i c a t i o n s  f o r   d a t a   c e n t e r   o p t i mi z a t i o n , ”   G o o g l e   Re se a rc h ,   2 0 1 4 .   h t t p s : / / r e se a r c h . g o o g l e / p u b s / ma c h i n e - l e a r n i n g - a p p l i c a t i o n s - f o r - d a t a - c e n t e r - o p t i m i z a t i o n /   ( a c c e ss e d   M a y   1 8 ,   2 0 2 6 ) .   [ 1 6 ]   M i c r o s o f t   C o r p o r a t i o n ,   “ 2 0 2 3   e n v i r o n men t a l   s u st a i n a b i l i t y   r e p o r t , ”   R e d m o n d ,   W A ,   U S A ,   2 0 2 3 .   [ 1 7 ]   H .   S h o u k o u r i a n ,   T .   W i l d e ,   D .   La b r e n z ,   a n d   A .   B o d e ,   “ U si n g   ma c h i n e   l e a r n i n g   f o r   d a t a   c e n t e r   c o o l i n g   i n f r a st r u c t u r e   e f f i c i e n c y   p r e d i c t i o n , ”   i n   2 0 1 7   I EEE   I n t e rn a t i o n a l   P a ra l l e l   a n d   D i s t ri b u t e d   Pr o c e ss i n g   S y m p o si u m   W o rks h o p s   ( I PD P S W ) ,   M a y   2 0 1 7 ,   p p .   9 5 4 – 9 6 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I P D P S W . 2 0 1 7 . 2 5 .   [ 1 8 ]   A .   K u l a ,   D .   D ą b r o w s k i ,   M .   B l a c h n i k ,   M .   S a j k o w s k i ,   A .   S ma l c e r z ,   a n d   Z.   K a m i ń sk i ,   “ M o d e l l i n g   t h e   t e mp e r a t u r e   o f   a   d a t a   c e n t r e   c o o l i n g   s y s t e m  u s i n g   m a c h i n e   l e a r n i n g   m e t h o d s, ”   E n e rg i e s ,   v o l .   1 8 ,   n o .   1 0 ,   p .   2 5 8 1 ,   M a y   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 8 1 0 2 5 8 1 .   [ 1 9 ]   S .   M i l l e r   a n d   C .   Le r c h e ,   “ S u st a i n a b i l i t y   w i t h   R u s t , ”   Am a z o n   We b   S e r v i c e s   ( AW S ) ,   2 0 2 2 .   h t t p s : / / a w s. a ma z o n . c o m/ b l o g s/ o p e n so u r c e / su st a i n a b i l i t y - w i t h - r u st /   ( a c c e sse d   M a y   1 8 ,   2 0 2 6 ) .   [ 2 0 ]   M e t a   P l a t f o r ms I n c . ,   “ R e sp o n si b l e   b u si n e ss  p r a c t i c e s r e p o r t   2 0 2 3 , ”   Me t a   Pl a t f o rm s ,   I n c . ,   2 0 2 3 .   .   [ 2 1 ]   P .   L i n ,   V .   A v e l a r ,   a n d   R .   B u n g e r ,   “ G u i d e   t o   e n v i r o n me n t a l   su s t a i n a b i l i t y   m e t r i c s  f o r   d a t a   c e n t e r s, ”   S c h n e i d e r  El e c t ri c ,   W h i t e   Pa p e r  6 7 ,   Ve rs i o n   2 ,   2 0 2 3 .   .   [ 2 2 ]   D e l l   Te c h n o l o g i e s,  “ N e x t - g e n e r a t i o n   D e l l   P o w e r Ed g e   e r v e r s  d r a ma t i c a l l y   i mp r o v e   p e r f o r m a n c e   f o r   mo r e   su st a i n a b l e   d a t a   c e n t e r s , ”   D e l l   T e c h n o l o g i e s ,   2 0 2 2 .   h t t p s: / / i n v e s t o r s.d e l l t e c h n o l o g i e s. c o m / n e w s - r e l e a s e s/ n e w s - r e l e a se - d e t a i l s/ n e x t - g e n e r a t i o n - d e l l - p o w e r e d g e - serv e r s - d r a m a t i c a l l y - i mp r o v e   ( a c c e sse d   M a y   1 8 ,   2 0 2 6 ) .   [ 2 3 ]   Th e   G r e e n   G r i d ,   “ D a t a   c e n t e r   e n v i r o n men t a l   i mp a c t s, ”   T h e   G re e n   G ri d ,   Wh i t e   P a p e r  # 6 2 ,   2 0 1 4 .   .   [ 2 4 ]   J.  D a v i s   e t   a l . ,  “ U p t i me   I n st i t u t e   G l o b a l   D a t a   C e n t e r   S u r v e y   R e su l t s   2 0 2 2 , ”   U p t i m e   I n st i t u t e ,   2 0 2 2 .   .   [ 2 5 ]   M .   B i e ma n n ,   P .   A .   G u n k e l ,   F .   S c h e l l e r ,   L.   H u a n g ,   a n d   X .   L i u ,   “ D a t a   c e n t e r   H V A C   c o n t r o l   h a r n e ssi n g   f l e x i b i l i t y   p o t e n t i a l   v i a   r e a l - t i me   p r i c i n g   c o s t   o p t i mi z a t i o n   u s i n g   r e i n f o r c e me n t   l e a r n i n g , ”   I E EE   I n t e r n e t   o f   T h i n g s   J o u r n a l ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 5 ,   p p .   1 3 8 7 6 – 1 3 8 9 4 ,   A u g .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JI O T. 2 0 2 3 . 3 2 6 3 2 6 1 .       B I O G RAP H Y   O F   AUTHO R       H u ss e in   Ya ss in   Al - Ad a wi          re c e iv e d   th e   B . En g .   d e g re e   i n   e lec tri c a l  e n g i n e e rin g   fro m   S u d a n   U n iv e rsit y   o f  S c ien c e   a n d   Tec h n o l o g y ,   Kh a rto u m ,   S u d a n ,   i n   2 0 0 8 ,   a n d   t h e   M a ste r   o f  Bu si n e ss   Ad m in istratio n   (M B A)  d e g re e   fro m   M id o c e a n   Un i v e rsity ,   Ri y a d h ,   S a u d i  Ara b ia ,   in   2 0 2 6 .   He   is  a n   in d e p e n d e n t  re se a rc h e r  sp e c ializin g   in   h y p e rsc a le  d a ta  c e n ter  in fra stru c t u re ,   p o we r  sy ste m s,  e n e rg y   e fficie n c y   o p t imiz a ti o n ,   a n d   AI - d r iv e n   o p e ra ti o n a l  a n a ly ti c s.  Hi s   re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   p o we r  u sa g e   e ffe c ti v e n e ss   (P UE),   i n tell ig e n t   c o o l in g   o p ti m iza ti o n ,   tele m e try - b a se d   in fra stru c tu re   m a n a g e m e n t,   a n d   s u sta in a b le  d ig i t a l  in fra stru c tu re .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t:   h u ss e in a lad a wi1 @ g m a il . c o m .   Li n k e d In :   h tt p s:// w ww . li n k e d in . c o m /i n / h u ss ien - a lad a wi - 5 a 8 7 5 5 6 7 .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.