Rolle von KI und ML bei der Verbesserung der Leistung von Rechenzentren

Mit der Datenflut, die die Welt bis vor kurzem gesehen hat, haben professionelle Rechenzentren einen Boom in ihrer Entwicklung erlebt. Ein dringendes Wachstum bei intelligent vernetzten Geräten und ein gigantischer Anstieg des Datenverbrauchs haben die zugrunde liegende Infrastruktur von Rechenzentren unter Druck gesetzt.

Angesichts der zunehmenden Komplexität von Rechenzentren liegt es nicht in der menschlichen Macht, den Anstieg derselben effizient zu bewältigen. Hier brauchen wir die Unterstützung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. KI und ML waren für Unternehmen eine große Hilfe bei der Verbesserung der Effizienz ihrer Rechenzentren.

Auswirkungen der künstlichen Intelligenz auf Rechenzentren in Indien

Die Datenkultur entsteht als Ergebnis der vierten industriellen Revolution, die die digitale Transformation beschleunigen wird. Um Daten vollständig zu nutzen, entwickeln Unternehmen datengesteuerte Geschäftsmodelle. Daten haben sich damit zu einer wertvollen Ressource und einem wesentlichen Bestandteil praktisch aller Unternehmensprozessen entwickelt.

Für eine Vielzahl von Anwendungen hat praktisch jedes Unternehmen damit begonnen, aggressive Datenerfassung und -analyse einzusetzen. Aus diesem Grund werden große Rechenzentren von Unternehmen genutzt, um Daten zu speichern und zu verarbeiten. Zusätzlich zu diesen Einrichtungen müssen Unternehmen auch qualifiziertes Personal einstellen, um die Rechenzentren zu warten und zu überwachen. Jedes Unternehmen kann es als extrem teuer empfinden, Rechenzentren zu betreiben und Mitarbeiter einzustellen.

Eine weitere Aufgabe besteht darin, die Mitarbeiter zu überwachen und im Auge zu behalten. Infolgedessen suchen Unternehmen immer nach besseren Alternativen zum Status quo. Alternativ können Unternehmen KI im Rechenzentrum nutzen, um verschiedene Aufgaben autonom auszuführen, einschließlich Serveroptimierung und Geräteüberwachung.

Jedes datengesteuerte Unternehmen muss KI-Chatbots im Rechenzentrum effektiv nutzen. Laut Gartner werden mehr als 30 % der Rechenzentren bis 2020 finanziell und betrieblich nicht rentabel sein, wenn sie KI und maschinelles Lernen nicht implementieren. Daher müssen KI und maschinelles Lernen von Chatbots in Rechenzentren von jeder datengesteuerten Organisation implementiert werden. KI wird Unternehmen auch dabei unterstützen, den wachsenden Anforderungen an Datenverarbeitung und -speicherung immer einen Schritt voraus zu sein.

Implementierung von KI in Rechenzentren in Indien

Verbesserung der Sicherheit

Verschiedene Arten von Cyber-Bedrohungen können Rechenzentren beeinträchtigen. Cyberkriminelle entwickeln ständig neue Strategien, um Daten aus Rechenzentren zu stehlen. Hacker erstellen zu diesem Zweck häufig ausgeklügeltere Malware-Stämme und bereiten Cyberangriffe vor, die verdeckt auf Unternehmensnetzwerke zugreifen können. Solche Software ermöglicht es Hackern, auf die privaten Informationen von Millionen von Menschen zuzugreifen.

Beispielsweise hat ein Sicherheitsforscher kürzlich eine erhebliche Datenschutzverletzung bekannt gegeben, die zur Offenlegung von 21 Millionen Passwörtern und 773 Millionen E-Mails führte. Die Tatsache, dass diese Datenschutzverletzung 1,6 Milliarden verschiedene Kombinationen von E-Mail-Adressen und Passwörtern als Ergebnis der Anhäufung von Informationen aus zahlreichen Quellen aufweist, macht sie potenziell sehr gefährlich.

Datengesteuerte Unternehmen erleben häufig solche Datenschutzverletzungen. Infolgedessen beschäftigt jedes Unternehmen Cybersicherheitsexperten, um neue Online-Bedrohungen zu erforschen und Abwehrmaßnahmen dagegen zu entwickeln. Für Cybersicherheitsexperten bedeutet die Entdeckung und Bewertung von Cyberangriffen viel Arbeit.

Für die Datensicherheit können Unternehmen KI im Rechenzentrum einsetzen. KI kann zu diesem Zweck typische Netzwerkaktivitäten lernen und anhand von Abweichungen davon Cyber-Gefahren erkennen. Darüber hinaus hilft der Einsatz von KI im Rechenzentrum, Sicherheitslücken in Rechenzentrumssystemen zu finden und Malware zu erkennen.

Energie sparen

Der Betrieb eines Rechenzentrums kann viel Strom verbrauchen. Die Kühlsysteme für Rechenzentren verbrauchen eine beträchtliche Menge Strom. Allein in den USA verbrauchen Rechenzentren jährlich mehr als 90 Milliarden Kilowattstunden Strom. Rechenzentren benötigen weltweit etwa 416 Terawatt Strom.

Daher ist der Energieverbrauch ein ernstes Problem für Rechenzentren. Da der weltweite Datenverkehr zunimmt, wird sich der Stromverbrauch außerdem alle vier Jahre verdoppeln. Unternehmen suchen ständig nach neuen Ansätzen zur Energieeinsparung.

Tech-Giganten nutzen KI im Rechenzentrum, um den Energieverbrauch zu senken. Beispielsweise hat Google KI implementiert, um die Energie in seinen Rechenzentren effektiv zu verwalten. Infolgedessen haben Google-Beamte den Energieverbrauch des Kühlsystems in ihrem Rechenzentrum um 40 % gesenkt. Selbst eine Kostensenkung um 40 % kann einem Unternehmen wie Google Millionen von Dollar an Energiekosten sparen.

Jedes datengetriebene Unternehmen kann KI in seinen Rechenzentren zur Energieeinsparung einsetzen. KI kann Durchflussraten messen, Kühlgeräte bewerten und Temperatursollwerte lernen und analysieren. Unternehmen können ihre KI trainieren, indem sie intelligente Sensoren verwenden, um wichtige Daten zu sammeln. Mit dieser Strategie kann KI die Quellen von Energieineffizienzen lokalisieren und diese Ineffizienzen automatisch korrigieren, um den Energieverbrauch zu senken.

Reduzierung von Ausfallzeiten

Ausfälle von Rechenzentren können zu erheblichen Ausfallzeiten führen. Infolgedessen beschäftigen Unternehmen qualifiziertes Personal, um Datenunterbrechungen zu überwachen und vorherzusehen. Es kann jedoch schwierig sein, Datenunterbrechungen manuell vorherzusagen. Um die zugrunde liegende Ursache verschiedener Probleme zu identifizieren, müssen die Mitarbeiter von Rechenzentren eine Vielzahl von Problemen entschlüsseln und bewerten.

Die Implementierung von KI im Rechenzentrum kann jedoch eine praktikable Abhilfe für diesen Notfall bieten. Um Datenausfälle zu identifizieren und vorherzusehen, kann künstliche Intelligenz die Serverleistung, den Netzwerkverkehr und die Festplattennutzung überwachen. Unternehmen können KI verwenden, um Leistungspegel zu verfolgen und potenziell problematische Systemkomponenten zu erkennen, indem sie ausgefeilte prädiktive Analysen verwenden.

Beispielsweise kann eine auf künstlicher Intelligenz basierende Predictive Engine in einem Unternehmen installiert werden, um Rechenzentrumsausfälle vorherzusagen und zu identifizieren, und integrierte Signaturen können Kunden identifizieren, die betroffen sein könnten. Das Rechenzentrum kann sich dann mit Hilfe von KI-Algorithmen, die automatisch Abhilfemaßnahmen ergreifen können, von dem Datenausfall erholen.

Implementieren der Serveroptimierung

Jedes Rechenzentrum verfügt über mehrere tatsächliche Server sowie Datenverarbeitungs- und Speicherhardware. Ingenieure in Rechenzentren müssen Methoden zum Ausgleichen der Server-Workloads entwickeln, um enorme Datenmengen zu bewältigen. Die zunehmende Rate der Datengenerierung und -erfassung macht diese Methode für die Verbesserung der Serverleistung unwirksam.

Der Einsatz von Predictive Analytics und der Einsatz von KI im Rechenzentrum können dabei helfen, die Arbeitslast auf mehrere Server zu verteilen. Um die Arbeitslast angemessen aufzuteilen, können von KI unterstützte Lastausgleichsalgorithmen aus historischen Daten lernen. Die KI-basierte Serveroptimierung kann potenzielle Probleme in Rechenzentren erkennen, den Betrieb beschleunigen und Risikofaktoren schneller angehen als herkömmliche Methoden. Unternehmen können mit dieser Strategie die Serverleistung und -optimierung maximieren.

Beobachtungs Ausrüstung

Ingenieure, die in Rechenzentren arbeiten, müssen die Geräte ständig auf Defekte und Reparaturbedarf prüfen. Es besteht jedoch immer die Möglichkeit, dass Rechenzentrumsingenieure einige Fehler im System übersehen, was zu Geräteausfällen führen kann. Solche Geräteausfälle können Unternehmen Geld kosten, da sie die Geräte möglicherweise ersetzen oder reparieren müssen.

Darüber hinaus können Gerätestörungen zu Ausfallzeiten führen, die die Produktivität verringern und zu einem unterdurchschnittlichen Kundenservice führen können. Aufgrund des täglich wachsenden Datenverkehrs kommt es in Rechenzentren häufig zu Geräteausfällen. Solche hohen Verarbeitungsanforderungen führen zu einer konstanten Systemerwärmung, die sich auf die Geräte des Rechenzentrums auswirkt.

Das gesamte System würde überhitzen und abschalten, wenn ein Kühlsystem einen nicht diagnostizierten Defekt entwickelt und nicht mehr funktioniert. Daher sind Überwachungsgeräte für Unternehmen von entscheidender Bedeutung.

Vorausschauende Analyse

Viele Unternehmen verwenden Flash-Speicher, der die Bereitstellung beschleunigt und die Leistung steigert, um die App-Daten-Lücke zu schließen und den Rechenzentrumsbetrieb zu optimieren. Obwohl Flash-Speicher wesentlich effizienter und schneller ist als herkömmliche Festplattenspeicher, kann er die App-Daten-Lücke aufgrund von Konfigurations- und Interoperabilitätsproblemen immer noch nicht schließen. In dieser Situation kommen Predictive Analytics und künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel.

Von KI-integrierten Speicherlösungen profitieren sowohl das Unternehmen als auch die IT. Die Ausfallzeiten werden reduziert, die Produktivität erhöht, was zu einer schnelleren Markteinführung führt, und die Betriebskosten werden gesenkt, indem Hindernisse für die Anwendungsleistung antizipiert und beseitigt werden.

Vorhersagetechnologie verbessert die Kapazitätsplanung von Rechenzentren und das Datenspeichermanagement für die IT-Abteilung. Darüber hinaus gibt es IT-Mitarbeitern die Möglichkeit, sich auf Strategie und Innovation zu konzentrieren, während gleichzeitig die Menge an manueller Arbeit und Personalausgaben reduziert wird, die zur Behebung von Leistungsproblemen erforderlich sind.

Auswirkungen des maschinellen Lernens auf Rechenzentren in Indien

Rechenzentren effektiver machen: Unternehmen können maschinelles Lernen nutzen, um die physische Umgebung ihrer Rechenzentren automatisch zu regulieren, anstatt sich auf Softwarewarnungen zu verlassen. Dies würde bedeuten, dass die Software die Architektur und das physische Layout des Rechenzentrums in Echtzeit ändert.

Um zu vermeiden, dass Platz, Strom, Kühlung oder IT-Ressourcen knapp werden, können Rechenzentren, die maschinelles Lernen verwenden, IT-Organisationen bei der Bedarfsschätzung unterstützen. Wenn ein Unternehmen beispielsweise Rechenzentren konsolidiert und Anwendungen und Daten in ein zentrales Rechenzentrum verschiebt, können Algorithmen dem Unternehmen dabei helfen, festzustellen, wie sich die Übertragung auf die Anlagenkapazität auswirkt.

Intelligente Daten können von Unternehmen genutzt werden, um ihre Kunden besser zu verstehen und vielleicht sogar ihr Verhalten vorherzusagen, wodurch die Kundenabwanderung verringert wird. Das KI-gestützte Rechenzentrum ist möglicherweise in der Lage, Informationen aus Archivdatenbanken zu suchen und zu extrahieren, die im Allgemeinen nicht für CRM verwendet werden, indem maschinelle Lernsoftware mit dem CRM-System kombiniert wird. Dies würde es dem CRM-System ermöglichen, neue Lead-Generierungs- oder Kundenerfolgstaktiken zu erstellen.

Budget-Impact-Analyse und -Modellierung: Diese Methode kombiniert Finanzdaten, insbesondere Details zu anwendbaren Steuern, mit Betriebs- und Leistungsdaten von Rechenzentren, um die Kosten für den Kauf und die Wartung von IT-Geräten abzuschätzen.

Aufgrund seiner überlegenen Reaktionszeit kann maschinelles Lernen innerhalb von Millisekunden Terabytes an historischen Daten analysieren und Parameter auf Urteile anwenden. Bei der Überwachung aller Aktivitäten in einem Rechenzentrum ist dies nützlich. Effizienzsteigerung und Risikominderung sind die beiden Schlüsselthemen, die Anbieter und Rechenzentrumsbetreiber mithilfe von maschinellem Lernen angehen.

Fazit :

Während wir uns auf die Idee konzentrieren, die Funktionalität von Rechenzentren zu verbessern, spielen New-Age-Faktoren eine Rolle. Dies ist der Zeitpunkt, an dem große Unternehmen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen einsetzen! Dies bietet nicht nur die oben genannten Vorteile, sondern verbessert auch das Wachstum von Rechenzentren.

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