แชร์

วิวัฒนาการ Data Center จากยุคเริ่มต้นสู่ Hyperscale Datacenter ในยุค AI

อัพเดทล่าสุด: 21 ม.ค. 2026

52 ผู้เข้าชม

ในยุคดิจิทัลที่ทุกสิ่งขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเช่นทุกวันนี้ คุณเคยสงสัยไหมว่าเบื้องหลังบริการออนไลน์ที่คุณใช้งานอยู่ทุกวัน ทั้งโซเชียลมีเดีย สตรีมมิ่ง หรือแม้แต่ AI ที่กำลังเข้ามามีบทบาทในชีวิตเรามากขึ้นเรื่อยๆ สิ่งเหล่านี้มีอะไรเป็น 'หัวใจ' ที่คอยหล่อเลี้ยงให้ระบบทำงานได้อย่างราบรื่นและต่อเนื่อง? คำตอบคือ 'Data Center' หรือ 'ศูนย์ข้อมูล' นั่นเองครับ! จากตู้เซิร์ฟเวอร์ขนาดมหึมาในยุคแรกเริ่ม สู่ Cloud Computing ที่ยืดหยุ่น และก้าวเข้าสู่ Hyperscale Data Center ที่ทรงพลังในวันนี้ Data Center ได้เปลี่ยนแปลงบทบาทตัวเองมาตลอดเวลา บทความนี้จะพาคุณไปสำรวจเส้นทางการพัฒนาอันน่าทึ่งของ Data Center ตั้งแต่จุดเริ่มต้น จนถึงการเป็น 'โรงงานผลิต AI' ที่ขับเคลื่อนนวัตกรรมในโลกยุคใหม่ พร้อมเจาะลึกว่าทำไม Data Center ในวันนี้จึงสำคัญต่ออนาคตของ AI และดิจิทัลไลฟ์สไตล์ของเรามากขนาดนี้ ถ้าพร้อมแล้ว ไปดูกันเลย!

ย้อนรอย Data Center ยุคแรกเริ่ม

ย้อนกลับไปในช่วงปี 1945-1946 ถือเป็นจุดกำเนิดของ Data Center แห่งแรกของโลก เพื่อรองรับคอมพิวเตอร์ ENIAC (Electronic Numerical Integrator And Computer) ซึ่งเป็นคอมพิวเตอร์อิเล็กทรอนิกส์เครื่องแรกของโลก ENIAC ไม่ได้มีขนาดเล็กเหมือนคอมพิวเตอร์ที่เราใช้กันทุกวันนี้ แต่เป็นเครื่องจักรขนาดมหึมาที่ต้องการพื้นที่ถึง 1,800 ตารางฟุต! ลองจินตนาการดูสิครับว่ามันใหญ่ขนาดไหน และยังใช้พลังงานไฟฟ้าสูงถึง 150 กิโลวัตต์ แต่ให้กำลังประมวลผลเพียง 0.05 MIPS(Million Instructions Per Second) เท่านั้น ซึ่งน้อยกว่าสมาร์ตโฟนในมือคุณหลายเท่าตัวเลยทีเดียว แม้ในยุคเริ่มต้นนี้ การจัดการความร้อนก็เป็นปัญหาใหญ่ ศูนย์ข้อมูลจึงต้องติดตั้งพัดลมขนาดใหญ่และช่องระบายอากาศ เพื่อป้องกันความร้อนสูงเกินไปของเครื่องจักรเหล่านี้

ต่อมาในช่วงปี 1950s-1960s เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ได้ก้าวหน้าขึ้นด้วยการเปลี่ยนจากหลอดสุญญากาศมาใช้ทรานซิสเตอร์ ซึ่งช่วยลดขนาดของอุปกรณ์ลงได้มาก อย่างไรก็ตาม คอมพิวเตอร์เมนเฟรมในยุคนั้นยังคงมีขนาดใหญ่มาก มักจะครอบคลุมพื้นที่ทั้งห้อง โดยภายในประกอบด้วยหน่วยความจำและหน่วยเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ ผู้บุกเบิกการใช้งาน Data Center ในยุคแรกส่วนใหญ่เป็นองค์กรภาครัฐที่ต้องการพลังประมวลผลสูง เช่น กองทัพสหรัฐฯ และ NASA ก่อนที่บริษัทเอกชนจะเริ่มลงทุนในเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ในเวลาต่อมา เมื่อเห็นถึงประโยชน์มหาศาลที่ได้รับ

Data Center ในยุคแรกต้องเผชิญกับข้อจำกัดและความท้าทายหลายประการ

Reliability and Downtime เนื่องจากระบบไอทีทั้งหมดขององค์กรพึ่งพา Data Center เพียงแห่งเดียว ความน่าเชื่อถือจึงเป็นสิ่งสำคัญสูงสุด การออกแบบศูนย์ข้อมูลจึงต้องให้ความสำคัญกับการรักษาสภาพการทำงานที่เหมาะสมที่สุดและหลีกเลี่ยงการหยุดชะงักให้น้อยที่สุดเท่าที่จะทำได้
Monopolization การลงทุนในการสร้าง Data Center มีต้นทุนที่สูงมากในสมัยนั้น ทำให้มีเพียงหน่วยงานรัฐและบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่เท่านั้นที่สามารถเข้าถึงและใช้งานได้ ทำให้เทคโนโลยีนี้ยังไม่แพร่หลายเท่าที่ควร
Cooling อย่างที่กล่าวไปแล้ว การจัดการความร้อนเป็นปัญหาที่สำคัญมาตั้งแต่ต้น และยังคงเป็นความท้าทายมาจนถึงปัจจุบัน เพื่อให้มั่นใจว่าระบบคอมพิวเตอร์สามารถทำงานได้อย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ

ยุคแห่งการเปลี่ยนผ่าน สู่การปฏิวัติ Cloud Computing

เมื่อการสร้าง Data Center มีต้นทุนที่สูงมาก จึงมีแนวคิดในการใช้ ฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่ในคุ้มค่ามากที่สุด จึงมีการพัฒนาเทคโนโลยี Virtualization และ Server Consolidation ซึ่งเป็นเทคโนโลยีบทบาทสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรฮาร์ดแวร์อย่างมหาศาล มันช่วยให้เราสามารถจำลองเซิร์ฟเวอร์กายภาพให้กลายเป็นเซิร์ฟเวอร์เสมือนหลายเครื่องได้บนฮาร์ดแวร์เพียงเครื่องเดียว ลองนึกภาพดูสิครับว่านี่ช่วยประหยัดพื้นที่ ลดการใช้พลังงาน และเพิ่มความยืดหยุ่นในการจัดการทรัพยากรไอทีได้มากขนาดไหน การมาถึงของเทคโนโลยีเหล่านี้ได้เป็นรากฐานสำคัญที่ปูทางไปสู่การเกิดขึ้นของ Cloud Computing ในเวลาต่อมา

ต่อมา การเกิดขึ้นของ Cloud Computing ได้พลิกโฉมการให้บริการและใช้งานทรัพยากรไอทีอย่างสิ้นเชิง โดยนำเสนอรูปแบบการเข้าถึงทรัพยากรผ่านเครือข่ายอินเทอร์เน็ตที่ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้ตามความต้องการ ลองนึกภาพว่าคุณไม่ต้องลงทุนซื้อและดูแลเซิร์ฟเวอร์ด้วยตัวเองอีกต่อไป แต่สามารถเช่าใช้งานทรัพยากรได้ตามที่คุณต้องการ ซึ่งช่วยลดภาระในการลงทุนและดูแลรักษาระบบโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง ทำให้องค์กรต่างๆ หันไปใช้บริการจากผู้ให้บริการคลาวด์แทน และนี่คือจุดที่ Data Center ขนาดใหญ่ โดยเฉพาะ Hyperscale Data Center ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับบริการคลาวด์เหล่านี้โดยเฉพาะ

ซึ่งบริการต่างๆที่มีอยู่ในระบบ Cloud Computing ที่เราคุนเคยในปัจจุบันนั้นมีดังนี้

Software as a Service (SaaS) บริการซอฟต์แวร์สำเร็จรูปที่ใช้งานผ่านเว็บเบราว์เซอร์ โดยที่คุณไม่จำเป็นต้องติดตั้งซอฟต์แวร์บนเครื่องตัวเองเลย เช่น Gmail, Salesforce ที่เราใช้งานกันอยู่ทุกวัน
Platform as a Service (PaaS) แพลตฟอร์มสำหรับนักพัฒนาในการสร้าง รัน และจัดการแอปพลิเคชัน โดยไม่ต้องกังวลเรื่องการดูแลโครงสร้างพื้นฐานเบื้องหลัง เช่น Google App Engine, Heroku
Infrastructure as a Service (IaaS) บริการโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐาน เช่น เซิร์ฟเวอร์เสมือน สตอเรจ และเครือข่าย ที่ผู้ใช้สามารถควบคุมได้เองทั้งหมด เสมือนมี Data Center ของตัวเองแต่เป็นแบบเสมือน เช่น Amazon EC2, Microsoft Azure VMs

เจาะลึก Hyperscale Data Center กำลังสำคัญของโลกยุคปัจจุบัน

แน่นอนว่าเมื่อ AI ถือกำเนิดขึ้นและความต้องการใช้งานบริการ Cloud เริ่มมีการใช้งานอย่างแพร่หลาย สิ่งหนึ่งที่ Datacenter ได้พบเจอนั้นก็คือ ความต้องการใช้ ทรัพยากรณ์ต่างๆ จำนวนมากขึ้นอย่างก้าวกระโดด ทำให้ Data Center จำเป็นต้องพัฒนาให้ใหญ่ขึ้น จึงเกิด Data Center ขนาดใหญ่นั้นคือ Hyperscale Data Center

Hyperscale Data Center คือศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่มากที่ถูกออกแบบมาเป็นพิเศษ เพื่อรองรับการประมวลผลและการจัดเก็บข้อมูลในปริมาณมหาศาล และสามารถขยายขนาดทรัพยากรได้อย่างรวดเร็วและเป็นโมดูล เพื่อตอบสนองต่อปริมาณงานดิจิทัลที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ไม่ว่าจะเป็นบริการคลาวด์, Big Data, หรือ AI ที่ขับเคลื่อนโดยผู้เล่นรายใหญ่ของโลกอย่าง Google, Amazon และ Microsoft ศูนย์ข้อมูลประเภทนี้มักมีพื้นที่ตั้งแต่หลายหมื่นไปจนถึงหลายแสนตารางฟุต และรองรับเซิร์ฟเวอร์ได้นับหมื่นเครื่องขึ้นไป ลองจินตนาการดูสิครับว่ามันใหญ่โตและทรงพลังขนาดไหน!

คุณสมบัติที่แตกต่างจาก Data Center ทั่วไปคือความสามารถในการ "Horizontal Scaling" หรือการเพิ่มจำนวนเซิร์ฟเวอร์หรือโหนดเข้าไปในระบบได้เรื่อยๆ โดยไม่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพโดยรวมของระบบ ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญในการรองรับการเติบโตแบบก้าวกระโดดของโลกดิจิทัล

คุณสมบัติเด่นของ Hyperscale Data Center ประกอบด้วย

รองรับโหลดระดับมหาศาลและขยายสเกลได้อย่างต่อเนื่อง ใช้สถาปัตยกรรมที่สามารถเพิ่มเซิร์ฟเวอร์ทีละแร็คหรือคลัสเตอร์ และใช้เทคโนโลยีจัดเก็บข้อมูลแบบกระจาย (เช่น Ceph, HDFS) ทำให้ขยายได้ไม่จำกัด
ระบบอัตโนมัติขั้นสูง (Automation & Orchestration) มีระบบจัดการทรัพยากรแบบอัตโนมัติครอบคลุมตั้งแต่การกระจายโหลด การ Provisioning เครื่อง การ Monitoring และการ Self-healing ที่แทบจะทำงานได้ด้วยตัวเอง
ความหนาแน่นสูง (High Density Computing & Storage) สามารถรันเซิร์ฟเวอร์ประสิทธิภาพสูงจำนวนมากในพื้นที่จำกัด ส่งผลให้มีความหนาแน่นด้านพลังงานและความร้อนสูง ซึ่งเป็นความท้าทายที่ต้องจัดการ
มาตรฐานความเสถียรและความปลอดภัยระดับสูง มักออกแบบให้ผ่านมาตรฐาน Uptime Tier III/Tier IV, ISO 27001, PCI DSS พร้อมด้วยระบบไฟฟ้าสำรอง ระบบดับเพลิง ระบบรักษาความปลอดภัยหลายชั้น และโครงสร้างเครือข่ายแบบ Redundant เพื่อความมั่นคงสูงสุด
ประสิทธิภาพด้านพลังงาน (Energy Efficiency) ให้ความสำคัญกับการมีค่า PUE (Power Usage Effectiveness) ต่ำ และใช้เทคโนโลยีทำความเย็นสมัยใหม่ เช่น In-row cooling, Liquid cooling, Free cooling เพื่อลดต้นทุนค่าไฟฟ้าและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม
เชื่อมต่อเครือข่ายระดับโครงสร้างพื้นฐานของประเทศ/ภูมิภาค มีการเชื่อมต่อกับผู้ให้บริการเครือข่ายและ Internet Exchange หลายจุด เพื่อลด Latency และเพิ่ม Bandwidth สำหรับบริการระดับภูมิภาค ทำให้การเชื่อมต่อรวดเร็วไร้รอยต่อ

Data Center หัวใจสำคัญของการขับเคลื่อนปัญญาประดิษฐ์

จากที่เราได้รู้จัก Data Center กันไปแล้ว ก็ทำให้เรารู้ว่า Hyperscale Data Center คืออหัวใจสำคัญของ AI เนื่องจากเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่มีพร้อมทุกอย่างที่เป็นสิ่งจำเป็นที่ AI ต้องใช้ในการทำงาน และในยุคของ AI ที่ทำให้เกิดความต้องการพลังการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลกว่า 100 เท่าเมื่อเทียบกับ Data Center แบบดั้งเดิม จึงจำเป็นต้องมีการออกแบบให้รองรับการใช้พลังงานจำนวนมากที่เกิดจากการทำงานของ GPU และ TPU ซึ่งมีบทบาทสำคัญเพื่อประมวลผลของ AI และด้วยการประมวลผลที่ใช้พลังงานสูงขนาดนี้ สิ่งที่จะตามมาก็หนีไม่พ้นเรื่องของความร้อน การจัดการความร้อนและการระบายความร้อนที่ดีก็เป็นอีกหนึ่งความสำคัญที่ขาดไม่ได้ซึ่งในปัจจุบัน ในประเทศไทย BOI ได้มีการกำหนดมาตรฐาน PUE (Power Usage Effectiveness) ที่เข้มงวดเพื่อควบคุมการใช้พลังงานของ Data Center และผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม และสิ่งที่ขาดไปไม่ได้เพื่อการทำงานที่ราบรื่นของ AI คือการรองรับการรับส่งข้อมูลจำนวนมหาศาล โดยที่ยังคง Latency ต่ำ เป็นพิเศษ เพื่อให้ AI สามารถทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ และรองรับ AI Workload ที่มีความซับซ้อนได้อย่างเต็มที่

ในทศวรรษหน้า Data Center นั้นไม่ต่างจาก AI Facetory ที่ไม่เพียงแต่จัดเก็บข้อมูล และประมวลผลข้อมูลเท่านั้น แต่ยังเป็นศูนย์กลางที่สามารถสร้างความรู้ใหม่ขึ้นมาได้เอง จากการทำงานของอัลกอริทึม ที่ซับซ้อนของ AI จะเรียนรู้ข้อมูลใหม่ที่หลังไหลเข้ามา และนำไปปรับปรุงโมเดลให้แม่ยำขึ้น เป็นเหมือนกับโรงงานที่ผลิตปัญญาประดิษฐ์ เพื่อให้สามารถทำงานที่ซับซ้อนได้อย่าง Agentic AI ที่สามารถคิด วางแผน และเรียนรู้ได้เอง รวมถึง Physical AI ที่สามารถเข้าใจและโต้ตอบกับโลกกายภาพได้ รวมไปถึงปริมาณการใช้ AI ที่เติบโตขึ้นอย่างก้าวกระโดด ไม่ว่าจะเป็น Generative AI (เช่น ChatGPT, Copilot), ระบบแนะนำเนื้อหา (Netflix, Spotify), บริการ Hybrid/Work from Home และระบบวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI อย่างไรก็ตาม Data Center ในยุค AI กำลังเผชิญกับความท้าทายด้านวิกฤติน้ำและพลังงาน ซึ่งส่งผลกระทบต่อค่าครองชีพและความยั่งยืนของสิ่งแวดล้อม ซึ่งเป็นประเด็นที่ต้องให้ความสำคัญอย่างจริงจัง

แต่ไม่ว่าเทคโนโลยี จะก้าวหน้าไปไกลแค่ใหน โครงสร้างพื้นฐานอย่าง Data Center จึงเป็นสิ่งสำคัญที่คอยขับเคลื่อนโลกดิจิทัลของเราต่อไป ที่ Royeltec เรามีสินค้าคุณภาพสูง และผู้เชี่ยวชาญที่คอยให้คำปรึกษา เกี่ยวกับระบบอุปกรณ์และ Solutions ภายใน Data Center ตั้งแต่ Data Center ขนาดเล็ก ไปจนถึงระดับ Hyperscale Datacenter

เป็นอย่างไรบ้างครับกับการเดินทางของ Data Center ที่เราได้สำรวจกันมา จะเห็นได้ว่านับตั้งแต่ยุคเริ่มต้นจนถึงยุค AI ในปัจจุบัน ศูนย์ข้อมูลเหล่านี้ได้วิวัฒนาการอย่างไม่หยุดยั้งและกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญอย่างยิ่งต่อชีวิตประจำวันและอนาคตของเรา หากคุณสนใจในเรื่องราวเทคโนโลยีดีๆ แบบนี้อีก อย่ารอช้า! กดติดตามเพื่อรับเคล็ดลับและบทความดีๆ จากเราได้ทุกวัน และร่วมเป็นส่วนหนึ่งในการเข้าใจโลกดิจิทัลไปพร้อมกันนะครับ!

หากต้องการคำแนะนำเพิ่มเติมสามารถติดต่อมาได้ที่

โทร 02-9344790

Line : @royaltec หรือ https://lin.ee/AwYkey4

Facebook : Royaltec Thailand

www.royaltec.com

Tags :