Papel de AI y ML en la mejora del rendimiento de los centros de datos

Publicado: 2022-09-05

Con la avalancha de datos que el mundo ha visto hasta hace poco, los centros de datos profesionales han experimentado un auge en su evolución. Un crecimiento urgente en los dispositivos conectados de forma inteligente y un aumento gigantesco en el consumo de datos han ejercido presión sobre la infraestructura subyacente de los centros de datos.

Con la cantidad de complejidad en la que se han convertido los centros de datos, no está en el poder humano manejar el aumento de los mismos de manera eficiente. Aquí es cuando necesitamos la ayuda de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. AI y ML han sido de gran ayuda para las organizaciones a la hora de mejorar la eficiencia de sus centros de datos.

El impacto de la inteligencia artificial en los centros de datos en la India

La cultura de datos está surgiendo como resultado de la cuarta revolución industrial, que acelerará la transformación digital. Para utilizar completamente los datos, las organizaciones están creando modelos de negocios basados ​​en datos. En consecuencia, los datos se han convertido en un recurso valioso y un componente esencial de prácticamente todos los procesos corporativos.

Para una variedad de usos, prácticamente todas las empresas han comenzado a emplear una recolección y análisis de datos agresivos. Las empresas utilizan grandes centros de datos para almacenar y procesar datos por este motivo. Las organizaciones también necesitan contratar personal calificado para mantener y monitorear los centros de datos además de estas instalaciones. Cada organización puede encontrar extremadamente costoso operar centros de datos y contratar trabajadores.

Otra responsabilidad es supervisar y realizar un seguimiento de los trabajadores. Como resultado, las empresas siempre buscan mejores alternativas al statu quo. Como alternativa, las empresas pueden usar IA en el centro de datos para ejecutar varios trabajos de forma autónoma, incluida la optimización del servidor y el monitoreo de equipos.

Toda organización basada en datos necesita aprovechar de manera efectiva los chatbots de IA en el centro de datos. Según Gartner, más del 30 % de los centros de datos no serán financiera y operativamente viables para 2020 si no implementan inteligencia artificial y aprendizaje automático. Por lo tanto, todas las organizaciones basadas en datos deben implementar el aprendizaje automático de IA y chatbot en los centros de datos. AI también ayudará a las empresas a mantenerse a la vanguardia de las crecientes necesidades de procesamiento y almacenamiento de datos.

Implementación de IA en centros de datos en India

Mejorar la seguridad

Diferentes tipos de ciberamenazas pueden afectar a los centros de datos. Los ciberdelincuentes están ideando constantemente nuevas estrategias para robar datos de los centros de datos. Los piratas informáticos suelen crear cepas de malware más sofisticadas para este objetivo y preparan ataques cibernéticos que pueden acceder de forma encubierta a las redes de las empresas. Dicho software permite a los piratas informáticos acceder a la información privada de millones de personas.

Por ejemplo, un investigador de seguridad reveló recientemente una importante violación de datos que resultó en la exposición de 21 millones de contraseñas y 773 millones de correos electrónicos. El hecho de que esta filtración de datos tenga 1600 millones de combinaciones diferentes de direcciones de correo electrónico y contraseñas como resultado de la acumulación de información de numerosas fuentes hace que sea potencialmente muy peligrosa.

Las empresas basadas en datos experimentan con frecuencia este tipo de violaciones de datos. Como resultado, todas las empresas emplean expertos en seguridad cibernética para investigar nuevas amenazas en línea y desarrollar defensas contra ellas. Para los profesionales de la ciberseguridad, descubrir y evaluar ciberataques requiere mucho trabajo.

Para la seguridad de los datos, las empresas pueden usar IA en el centro de datos. AI puede aprender la actividad típica de la red para este propósito e identificar los peligros cibernéticos en función de las desviaciones de dicho comportamiento. Además, el uso de IA en el centro de datos ayuda a encontrar brechas de seguridad en los sistemas del centro de datos y detectar malware.

Conservación de energía

Las operaciones de un centro de datos pueden consumir mucha electricidad. Los sistemas de refrigeración de los centros de datos utilizan una cantidad sustancial de electricidad. Los centros de datos usan más de 90 mil millones de kilovatios hora de electricidad al año solo en los EE. UU. Los centros de datos requieren alrededor de 416 teravatios de electricidad a nivel mundial.

Por lo tanto, el uso de energía es un problema serio para los centros de datos. Además, a medida que crece el tráfico global de datos, el uso de electricidad se duplicará cada cuatro años. Las organizaciones buscan constantemente nuevos enfoques para la conservación de la energía.

Los gigantes tecnológicos están utilizando IA en el centro de datos para reducir el consumo de energía. Por ejemplo, Google ha implementado IA para administrar de manera efectiva la energía en sus centros de datos. Como resultado, los funcionarios de Google redujeron drásticamente la energía utilizada por el sistema de refrigeración en su centro de datos en un 40 %. Incluso una reducción del 40 % en los costos puede ahorrarle a una empresa como Google millones de dólares en costos de energía.

Todas las empresas basadas en datos pueden usar IA en sus centros de datos para ahorrar energía. La IA puede medir caudales, evaluar equipos de refrigeración y aprender y analizar puntos de ajuste de temperatura. Las empresas pueden entrenar su IA mediante el uso de sensores inteligentes para recopilar datos importantes. Usando esta estrategia, AI puede localizar las fuentes de ineficiencias energéticas y corregir automáticamente estas ineficiencias para reducir el uso de energía.

Reducción del tiempo de inactividad

Los tiempos de inactividad significativos pueden resultar de las interrupciones del centro de datos. Como resultado, las empresas emplean personal calificado para monitorear y prever interrupciones de datos. Sin embargo, puede ser difícil predecir manualmente las interrupciones de datos. Para identificar la causa subyacente de varios problemas, los trabajadores del centro de datos deben decodificar y evaluar una variedad de problemas.

Sin embargo, implementar IA en el centro de datos puede ofrecer un remedio viable para esta emergencia. Para identificar y anticipar cortes de datos, la inteligencia artificial puede monitorear el rendimiento del servidor, el tráfico de la red y el uso del disco. Las organizaciones pueden utilizar la IA para realizar un seguimiento de los niveles de potencia y detectar componentes del sistema potencialmente problemáticos mediante el uso de análisis predictivos sofisticados.

Por ejemplo, se puede instalar un motor predictivo impulsado por inteligencia artificial en una empresa para pronosticar e identificar interrupciones del centro de datos, y las firmas integradas pueden identificar a los clientes que podrían verse afectados. Luego, el centro de datos puede recuperarse de la interrupción de los datos con la ayuda de algoritmos de IA que pueden adoptar automáticamente medidas de mitigación.

Implementación de la optimización del servidor

Cada centro de datos tiene varios servidores reales, así como hardware de procesamiento y almacenamiento de datos. Los ingenieros de los centros de datos deben crear métodos para equilibrar las cargas de trabajo del servidor para manejar enormes volúmenes de datos. La creciente tasa de generación y recopilación de datos hace que este método sea ineficaz para mejorar el rendimiento del servidor.

El uso de análisis predictivos y la implementación de IA en el centro de datos pueden ayudar a distribuir la carga de trabajo entre varios servidores. Para dividir adecuadamente la carga de trabajo, los algoritmos de equilibrio de carga impulsados ​​por IA pueden aprender de los datos históricos. La optimización de servidores basada en IA puede descubrir problemas potenciales en los centros de datos, acelerar las operaciones y abordar los factores de riesgo más rápidamente que los métodos convencionales. Las organizaciones pueden maximizar el rendimiento y la optimización del servidor utilizando esta estrategia.

Equipo de vigilancia

Los ingenieros que trabajan en centros de datos deben inspeccionar constantemente el equipo en busca de defectos y la necesidad de reparaciones. Sin embargo, siempre existe la posibilidad de que los ingenieros del centro de datos pasen por alto algunas fallas en el sistema, lo que puede provocar fallas en el equipo. Tales fallas en los equipos pueden terminar costando dinero a las empresas porque es posible que tengan que reemplazar o reparar el equipo.

Además, el mal funcionamiento del equipo puede causar tiempos de inactividad, lo que puede reducir la productividad y dar como resultado un servicio al cliente deficiente. Los centros de datos experimentan fallas en los equipos con frecuencia debido al crecimiento diario del tráfico de datos. Estas altas demandas de procesamiento provocan un calentamiento constante del sistema que afecta a los equipos del centro de datos.

Todo el sistema se sobrecalentaría y se apagaría si un sistema de enfriamiento desarrolla un defecto no diagnosticado y deja de funcionar. Por lo tanto, el equipo de monitoreo es crucial para las empresas.

Análisis predictivo

Muchas empresas utilizan el almacenamiento flash, que acelera la entrega y aumenta el rendimiento, para cerrar la brecha entre aplicaciones y datos y optimizar las operaciones del centro de datos. Aunque el almacenamiento flash es significativamente más eficiente y rápido que el almacenamiento en disco duro tradicional, aún no puede cerrar la brecha entre la aplicación y los datos debido a los desafíos de configuración e interoperabilidad. El análisis predictivo y la inteligencia artificial (IA) entran en juego en esta situación.

Las soluciones de almacenamiento integradas con IA benefician tanto a las empresas como a TI. Se reduce la cantidad de tiempo de inactividad, se elevan los niveles de productividad, lo que resulta en un tiempo de comercialización más rápido y se reducen los gastos operativos al anticipar y eliminar las barreras para el rendimiento de la aplicación.

La tecnología predictiva mejora la planificación de la capacidad del centro de datos y la gestión del almacenamiento de datos para el departamento de TI. Además, libera a los trabajadores de TI para que se concentren en la estrategia y la innovación, al tiempo que reduce la cantidad de trabajo manual y los gastos de personal necesarios para abordar los problemas de rendimiento.

El impacto del aprendizaje automático en los centros de datos en la India

Hacer que los centros de datos sean más efectivos: las empresas pueden usar el aprendizaje automático para regular automáticamente el entorno físico de sus centros de datos en lugar de depender de las advertencias del software. Esto implicaría que el software altere la arquitectura y el diseño físico del centro de datos en tiempo real.

Para evitar quedarse sin espacio, energía, refrigeración o recursos de TI, los centros de datos que utilizan el aprendizaje automático pueden ayudar a las organizaciones de TI a estimar la demanda. Cuando una empresa consolida centros de datos y mueve aplicaciones y datos a un centro de datos central, por ejemplo, los algoritmos pueden ayudar a la empresa a determinar cómo la transferencia afecta la capacidad de las instalaciones.

Las empresas pueden utilizar los datos inteligentes para comprender mejor a sus clientes y tal vez incluso pronosticar su comportamiento, lo que reduce la rotación de clientes. El centro de datos impulsado por IA puede buscar y extraer información de bases de datos de archivo que generalmente no se usan para CRM al combinar el software de aprendizaje automático con el sistema CRM. Esto permitiría que el sistema de CRM cree nuevas tácticas de generación de clientes potenciales o éxito del cliente.

Modelado y análisis de impacto presupuestario: este método combina datos financieros, particularmente detalles sobre los impuestos aplicables, con datos operativos y de rendimiento de los centros de datos para ayudar a estimar el costo de comprar y mantener equipos de TI.

Debido a su tiempo de reacción superior, el aprendizaje automático puede analizar terabytes de datos históricos y aplicar parámetros a juicios en cuestión de milisegundos. Al monitorear toda la actividad en un centro de datos, esto es útil. La mejora de la eficiencia y la reducción de riesgos son los dos problemas clave que los proveedores y los operadores de centros de datos están utilizando para abordar el aprendizaje automático.

Conclusión :

Si bien nos enfocamos en la idea de mejorar la funcionalidad de los centros de datos, los factores de la nueva era sí importan. ¡Aquí es cuando las grandes empresas están utilizando Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático! Esto no solo brinda los beneficios antes mencionados sino que también mejora el crecimiento de los Centros de Datos.

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