دور الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تحسين أداء مراكز البيانات

مع تدفق البيانات الذي شهده العالم حتى وقت قريب ، شهدت مراكز البيانات المهنية طفرة في تطورها. أدى النمو العاجل في الأجهزة المتصلة بذكاء والارتفاع الهائل في استهلاك البيانات إلى الضغط على البنية التحتية الأساسية لمراكز البيانات.

مع مقدار التعقيد الذي أصبحت عليه مراكز البيانات ، فليس من القوة البشرية التعامل مع الارتفاع بنفس الكفاءة. هذا عندما نحتاج إلى مساعدة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. لقد ساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المنظمات بشكل كبير في تحسين كفاءة مراكز البيانات الخاصة بهم.

تأثير الذكاء الاصطناعي على مراكز البيانات في الهند

تظهر ثقافة البيانات نتيجة للثورة الصناعية الرابعة ، والتي ستسرع من التحول الرقمي. للاستفادة الكاملة من البيانات ، تقوم المؤسسات بإنشاء نماذج أعمال تعتمد على البيانات. وبالتالي ، فقد تطورت البيانات لتصبح موردًا قيمًا ومكونًا أساسيًا في كل عملية مؤسسية تقريبًا.

لمجموعة متنوعة من الاستخدامات ، بدأت كل شركة عمليًا في استخدام جمع وتحليل قوي للبيانات. تستخدم المؤسسات مراكز البيانات الكبيرة لتخزين البيانات ومعالجتها لهذا السبب. تحتاج المنظمات أيضًا إلى تعيين موظفين مؤهلين للحفاظ على مراكز البيانات ومراقبتها بالإضافة إلى هذه المرافق. قد تجد كل مؤسسة أن تشغيل مراكز البيانات وتوظيف العمال أمر مكلف للغاية.

مسؤولية أخرى هي الإشراف على العمال وتتبعهم. نتيجة لذلك ، تبحث الشركات دائمًا عن بدائل أفضل للوضع الراهن. كبديل ، يمكن للشركات استخدام الذكاء الاصطناعي في مركز البيانات لتنفيذ العديد من الوظائف بشكل مستقل ، بما في ذلك تحسين الخادم ومراقبة المعدات.

تحتاج كل مؤسسة قائمة على البيانات إلى الاستفادة بشكل فعال من روبوتات الدردشة في مركز البيانات. وفقًا لـ Gartner ، أكثر من 30٪ من مراكز البيانات لن تكون قابلة للتطبيق من الناحية المالية والتشغيلية بحلول عام 2020 إذا لم تنفذ الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. لذلك ، يجب تنفيذ التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي وروبوتات الدردشة في مراكز البيانات من قبل كل مؤسسة تعتمد على البيانات. سيساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا الشركات في البقاء في طليعة الاحتياجات المتزايدة لمعالجة البيانات وتخزينها.

تطبيق الذكاء الاصطناعي في مراكز البيانات في الهند

تحسين الأمن

يمكن أن تؤثر أنواع مختلفة من التهديدات الإلكترونية على مراكز البيانات. يبتكر مجرمو الإنترنت باستمرار استراتيجيات جديدة لسرقة البيانات من مراكز البيانات. يقوم المتسللون في كثير من الأحيان بإنشاء سلالات أكثر تطوراً من البرامج الضارة لهذا الهدف وإعداد هجمات إلكترونية يمكنها الوصول سرًا إلى شبكات الشركات. تسمح هذه البرامج للمتسللين بالوصول إلى المعلومات الخاصة لملايين الأفراد.

على سبيل المثال ، كشف باحث أمني مؤخرًا عن خرق كبير للبيانات أدى إلى كشف 21 مليون كلمة مرور و 773 مليون بريد إلكتروني. حقيقة أن خرق البيانات هذا يحتوي على 1.6 مليار مجموعة مختلفة من عناوين البريد الإلكتروني وكلمات المرور نتيجة لتراكم المعلومات من مصادر عديدة يجعل الأمر خطيرًا للغاية.

كثيرًا ما تواجه الشركات التي تعتمد على البيانات مثل هذه الانتهاكات للبيانات. نتيجة لذلك ، توظف كل شركة خبراء في الأمن السيبراني للبحث عن تهديدات جديدة عبر الإنترنت وتطوير دفاعات ضدها. بالنسبة لمتخصصي الأمن السيبراني ، يتطلب اكتشاف الهجمات الإلكترونية وتقييمها الكثير من العمل.

لأمان البيانات ، يمكن للشركات استخدام الذكاء الاصطناعي في مركز البيانات. يمكن للذكاء الاصطناعي تعلم نشاط الشبكة النموذجي لهذا الغرض وتحديد المخاطر السيبرانية بناءً على الانحرافات عن هذا السلوك. بالإضافة إلى ذلك ، يساعد استخدام الذكاء الاصطناعي في مركز البيانات في العثور على الثغرات الأمنية في أنظمة مراكز البيانات واكتشاف البرامج الضارة.

الحفاظ على الطاقة

قد تستهلك عمليات مركز البيانات قدرًا كبيرًا من الكهرباء. تستخدم أنظمة التبريد لمراكز البيانات قدرًا كبيرًا من الكهرباء. تستخدم مراكز البيانات أكثر من 90 مليار كيلوواط / ساعة من الكهرباء سنويًا في الولايات المتحدة وحدها. تتطلب مراكز البيانات حوالي 416 تيراواط من الكهرباء على مستوى العالم.

لذلك ، يعد استخدام الطاقة مشكلة خطيرة لمراكز البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، مع نمو حركة البيانات العالمية ، سيتضاعف استخدام الكهرباء كل أربع سنوات. تبحث المنظمات باستمرار عن طرق جديدة للحفاظ على الطاقة.

تستخدم الشركات التقنية العملاقة الذكاء الاصطناعي في مركز البيانات لتقليل استهلاك الطاقة. على سبيل المثال ، قامت Google بتطبيق الذكاء الاصطناعي لإدارة الطاقة بشكل فعال في مراكز البيانات الخاصة بها. نتيجة لذلك ، خفض مسؤولو Google الطاقة المستخدمة بواسطة نظام التبريد في مركز البيانات الخاص بهم بنسبة 40٪. حتى خفض التكاليف بنسبة 40٪ يمكن أن يوفر على شركة مثل Google ملايين الدولارات من تكاليف الطاقة.

يمكن لكل شركة تعتمد على البيانات استخدام الذكاء الاصطناعي في مراكز البيانات الخاصة بها لتوفير الطاقة. يمكن للذكاء الاصطناعي قياس معدلات التدفق وتقييم معدات التبريد ومعرفة وتحليل نقاط ضبط درجة الحرارة. يمكن للشركات تدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بها باستخدام أجهزة الاستشعار الذكية لجمع البيانات المهمة. باستخدام هذه الاستراتيجية ، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد مصادر عدم كفاءة الطاقة وتصحيح أوجه القصور هذه تلقائيًا لتقليل استخدام الطاقة.

تقليل وقت التوقف عن العمل

قد تنجم فترات تعطل كبيرة عن انقطاع مركز البيانات. نتيجة لذلك ، توظف الشركات موظفين مؤهلين لمراقبة وتوقع اضطرابات البيانات. ومع ذلك ، قد يكون من الصعب التنبؤ يدويًا بانقطاعات البيانات. لتحديد السبب الكامن وراء العديد من المشكلات ، يجب على العاملين في مركز البيانات فك تشفير وتقييم مجموعة متنوعة من المشكلات.

ومع ذلك ، فإن تطبيق الذكاء الاصطناعي في مركز البيانات قد يوفر علاجًا عمليًا لهذه الحالة الطارئة. لتحديد وتوقع انقطاع البيانات ، يمكن للذكاء الاصطناعي مراقبة أداء الخادم وحركة مرور الشبكة واستخدام القرص. يمكن للمؤسسات استخدام الذكاء الاصطناعي لتتبع مستويات الطاقة وتحديد مكونات النظام التي يحتمل أن تكون إشكالية باستخدام تحليلات تنبؤية متطورة.

على سبيل المثال ، يمكن تثبيت محرك تنبؤي مدعوم بالذكاء الاصطناعي في شركة للتنبؤ بانقطاع مركز البيانات وتحديده ، ويمكن للتوقيعات المدمجة تحديد العملاء الذين يمكن أن يتأثروا. يمكن لمركز البيانات بعد ذلك التعافي من انقطاع البيانات بمساعدة خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها اعتماد تدابير التخفيف تلقائيًا.

تنفيذ تحسين الخادم

يحتوي كل مركز بيانات على العديد من الخوادم الفعلية بالإضافة إلى أجهزة معالجة البيانات وتخزينها. يجب على المهندسين في مراكز البيانات إنشاء طرق لموازنة أعباء عمل الخادم للتعامل مع أحجام هائلة من البيانات. يؤدي المعدل المتزايد لتوليد البيانات وتجميعها إلى جعل هذه الطريقة غير فعالة لتحسين أداء الخادم.

يمكن أن يساعد استخدام التحليلات التنبؤية ونشر الذكاء الاصطناعي في مركز البيانات في توزيع عبء العمل عبر عدة خوادم. لتقسيم عبء العمل بشكل مناسب ، يمكن أن تتعلم خوارزميات موازنة الحمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي من البيانات التاريخية. يمكن أن يكتشف تحسين الخادم المستند إلى الذكاء الاصطناعي المشكلات المحتملة في مراكز البيانات ، وتسريع العمليات ، ومعالجة عوامل الخطر بسرعة أكبر من الطرق التقليدية. يمكن للمؤسسات زيادة أداء الخادم وتحسينه باستخدام هذه الإستراتيجية.

معدات الرصد

يجب على المهندسين العاملين في مراكز البيانات فحص المعدات باستمرار بحثًا عن العيوب والحاجة إلى الإصلاح. ومع ذلك ، هناك دائمًا احتمال أن يتغاضى مهندسو مراكز البيانات عن بعض العيوب في النظام ، والتي يمكن أن تؤدي إلى تعطل المعدات. يمكن أن تؤدي حالات فشل المعدات هذه إلى تكلف الشركات أموالًا لأنها قد تضطر إلى استبدال المعدات أو إصلاحها.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تتسبب أعطال المعدات في حدوث أعطال ، مما قد يؤدي إلى انخفاض الإنتاجية ويؤدي إلى خدمة عملاء دون المستوى. تواجه مراكز البيانات أعطالًا في المعدات بشكل متكرر بسبب النمو اليومي في حركة البيانات. تؤدي متطلبات المعالجة العالية هذه إلى تسخين ثابت للنظام يؤثر على معدات مركز البيانات.

سوف يسخن النظام بأكمله ويتوقف عن العمل إذا أصيب نظام التبريد بعيب غير مشخص وتوقف عن العمل. لذلك ، تعد معدات المراقبة أمرًا بالغ الأهمية للشركات.

التحليل التنبئي

تستخدم العديد من الشركات التخزين الفلاش ، الذي يسرع التسليم ويعزز الأداء ، لسد فجوة بيانات التطبيق وتحسين عمليات مركز البيانات. على الرغم من أن تخزين الفلاش أكثر كفاءة وسرعة بشكل ملحوظ من تخزين القرص الصلب التقليدي ، إلا أنه لا يزال غير قادر على سد فجوة بيانات التطبيق بسبب تحديات التكوين والتشغيل البيني. تلعب التحليلات التنبؤية والذكاء الاصطناعي (AI) دورًا في هذه الحالة.

تفيد حلول التخزين المدمجة بالذكاء الاصطناعي كلاً من الأعمال وتكنولوجيا المعلومات. يتم تقليل مقدار وقت التوقف عن العمل ، وزيادة مستويات الإنتاجية ، مما يؤدي إلى وقت أسرع للتسويق ، كما يتم تقليل نفقات التشغيل من خلال توقع وإزالة الحواجز التي تعترض أداء التطبيق.

تعمل التكنولوجيا التنبؤية على تحسين تخطيط سعة مركز البيانات وإدارة تخزين البيانات لقسم تكنولوجيا المعلومات. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يحرر العاملين في مجال تكنولوجيا المعلومات للتركيز على الإستراتيجية والابتكار مع تقليل مقدار العمل اليدوي ونفقات الأفراد اللازمة لمعالجة مشكلات الأداء.

تأثير التعلم الآلي على مراكز البيانات في الهند

جعل مراكز البيانات أكثر فعالية: يمكن للشركات استخدام التعلم الآلي لتنظيم المحيط المادي لمراكز البيانات الخاصة بهم تلقائيًا بدلاً من الاعتماد على تحذيرات البرامج. قد يستلزم ذلك أن يقوم البرنامج بتغيير بنية مركز البيانات والتخطيط المادي في الوقت الفعلي.

لتجنب نفاد الغرفة أو الطاقة أو التبريد أو موارد تكنولوجيا المعلومات ، يمكن لمراكز البيانات التي تستخدم التعلم الآلي مساعدة مؤسسات تكنولوجيا المعلومات في تقدير الطلب. عندما تقوم شركة بدمج مراكز البيانات ونقل التطبيقات والبيانات إلى مركز بيانات مركزي ، على سبيل المثال ، يمكن أن تساعد الخوارزميات الشركة في تحديد كيفية تأثير النقل على سعة المنشأة.

يمكن للشركات استخدام البيانات الذكية لفهم عملائها بشكل أفضل وربما حتى التنبؤ بسلوكهم ، مما يقلل من اضطراب العملاء. قد يكون مركز البيانات المدعوم من AI قادرًا على البحث عن المعلومات واستخراجها من قواعد البيانات الأرشيفية التي لا تُستخدم عمومًا في CRM من خلال الجمع بين برامج التعلم الآلي ونظام CRM. سيسمح ذلك لنظام CRM بإنشاء جيل جديد من العملاء المحتملين أو تكتيكات نجاح للعملاء.

تحليل أثر الميزانية والنمذجة: تجمع هذه الطريقة بين البيانات المالية ، ولا سيما التفاصيل المتعلقة بالضرائب المطبقة ، وبيانات التشغيل والأداء من مراكز البيانات للمساعدة في تقدير تكلفة شراء معدات تكنولوجيا المعلومات وصيانتها.

نظرًا لوقت رد الفعل الفائق ، يمكن للتعلم الآلي تحليل تيرابايت من البيانات التاريخية وتطبيق المعلمات على الأحكام في غضون أجزاء من الثانية. عند مراقبة جميع الأنشطة في مركز البيانات ، يكون هذا مفيدًا. يعد تعزيز الكفاءة والحد من المخاطر المسألتين الرئيسيتين اللتين يستخدمهما البائعون ومشغلو مراكز البيانات للتعلم الآلي لمعالجتها.

الخلاصة :

بينما نركز على فكرة تحسين وظائف مراكز البيانات ، فإن العوامل العمرية الجديدة مهمة. هذا عندما تستخدم الشركات الكبرى الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي! لا يوفر هذا الفوائد المذكورة أعلاه فحسب ، بل يحسن أيضًا نمو مراكز البيانات.

إذا كنت تبحث عن مثل هذه المساعدة المهنية ، فاتصل بخبرائنا وامنح شركتكم معنا!

دعوة للعمل!