Peran AI dan ML dalam meningkatkan kinerja Pusat Data

Dengan membanjirnya data yang telah dilihat dunia hingga saat ini, pusat data profesional mengalami ledakan dalam perkembangannya. Pertumbuhan mendesak dalam perangkat yang terhubung dengan cerdas dan peningkatan konsumsi Data yang sangat besar telah memberikan tekanan pada infrastruktur yang mendasari Pusat Data.

Dengan jumlah kompleksitas yang dimiliki Pusat Data, bukanlah kekuatan manusia untuk menangani peningkatan yang sama secara efisien. Saat inilah kita membutuhkan bantuan Artificial Intelligence dan Machine Learning. AI dan ML telah sangat membantu organisasi dalam meningkatkan efisiensi pusat data mereka.

Dampak Kecerdasan Buatan pada Pusat Data di India

Budaya data muncul sebagai akibat dari revolusi industri keempat, yang akan mempercepat transformasi digital. Untuk memanfaatkan data sepenuhnya, organisasi membuat model bisnis berbasis data. Konsekuensinya, data telah berkembang menjadi sumber daya yang berharga dan komponen penting dari hampir setiap proses perusahaan.

Untuk berbagai kegunaan, praktis setiap perusahaan mulai menggunakan pengumpulan dan analisis data yang agresif. Pusat data besar digunakan oleh perusahaan untuk menyimpan dan memproses data karena alasan ini. Organisasi juga perlu merekrut personel yang memenuhi syarat untuk memelihara dan memantau pusat data selain fasilitas ini. Setiap organisasi mungkin merasa sangat mahal untuk menjalankan pusat data dan mempekerjakan pekerja.

Tanggung jawab lain adalah untuk mengawasi dan melacak para pekerja. Akibatnya, bisnis selalu mencari alternatif yang lebih baik dari status quo. Sebagai alternatif, bisnis dapat menggunakan AI di pusat data untuk menjalankan berbagai pekerjaan secara mandiri, termasuk pengoptimalan server dan pemantauan peralatan.

Setiap organisasi berbasis data perlu memanfaatkan chatbot AI secara efektif di pusat data. Menurut Gartner, lebih dari 30% pusat data tidak akan layak secara finansial dan operasional pada tahun 2020 jika mereka tidak menerapkan AI dan pembelajaran mesin. Oleh karena itu, pembelajaran mesin AI dan chatbot harus diterapkan di pusat data oleh setiap organisasi berbasis data. AI juga akan membantu bisnis untuk tetap menjadi yang terdepan dalam kebutuhan pemrosesan dan penyimpanan data yang terus meningkat.

Menerapkan AI di Pusat Data Di India

Meningkatkan Keamanan

Berbagai jenis ancaman dunia maya dapat memengaruhi pusat data. Penjahat dunia maya terus-menerus menemukan strategi baru untuk mencuri data dari pusat data. Peretas sering membuat jenis malware yang lebih canggih untuk tujuan ini dan menyiapkan serangan siber yang dapat secara diam-diam mengakses jaringan bisnis. Perangkat lunak semacam itu memungkinkan peretas untuk mengakses informasi pribadi jutaan orang.

Misalnya, seorang peneliti keamanan baru-baru ini mengungkapkan pelanggaran data signifikan yang mengakibatkan terungkapnya 21 juta kata sandi dan 773 juta email. Fakta bahwa pelanggaran data ini memiliki 1,6 miliar kombinasi alamat email dan kata sandi yang berbeda sebagai hasil dari pengumpulan informasi dari berbagai sumber menjadikannya berpotensi sangat berbahaya.

Perusahaan berbasis data sering mengalami pelanggaran data semacam itu. Akibatnya, setiap perusahaan mempekerjakan pakar keamanan siber untuk meneliti ancaman online baru dan mengembangkan pertahanan terhadapnya. Untuk profesional keamanan siber, menemukan dan mengevaluasi serangan siber membutuhkan banyak pekerjaan.

Untuk keamanan data, bisnis dapat menggunakan AI di pusat data. AI dapat mempelajari aktivitas jaringan tipikal untuk tujuan ini dan mengidentifikasi bahaya dunia maya berdasarkan penyimpangan dari perilaku tersebut. Selain itu, penggunaan AI di pusat data membantu menemukan celah keamanan di sistem pusat data dan mendeteksi malware.

Menghemat Energi

Operasi pusat data mungkin menggunakan banyak listrik. Sistem pendingin untuk pusat data menggunakan listrik dalam jumlah besar. Pusat data menggunakan lebih dari 90 miliar kilowatt jam listrik setiap tahun di AS saja. Pusat data membutuhkan sekitar 416 terawatt listrik secara global.

Oleh karena itu, penggunaan energi menjadi masalah serius bagi pusat data. Selain itu, seiring pertumbuhan lalu lintas data global, penggunaan listrik akan berlipat ganda setiap empat tahun. Organisasi terus mencari pendekatan baru untuk konservasi energi.

Raksasa teknologi memanfaatkan AI di pusat data untuk mengurangi konsumsi energi. Misalnya, Google telah menerapkan AI untuk mengelola energi secara efektif di pusat datanya. Akibatnya, pejabat Google memangkas energi yang digunakan oleh sistem pendingin di pusat data mereka sebesar 40%. Bahkan pengurangan biaya sebesar 40% dapat menghemat biaya energi jutaan dolar bagi perusahaan seperti Google.

Setiap perusahaan berbasis data dapat menggunakan AI di pusat datanya untuk penghematan energi. AI dapat mengukur laju aliran, mengevaluasi peralatan pendingin, dan mempelajari serta menganalisis titik setel suhu. Bisnis dapat melatih AI mereka dengan menggunakan sensor pintar untuk mengumpulkan data penting. Dengan menggunakan strategi ini, AI dapat menemukan sumber inefisiensi energi dan secara otomatis mengoreksi inefisiensi tersebut untuk menurunkan penggunaan energi.

Mengurangi Waktu Henti

Waktu henti yang signifikan mungkin diakibatkan oleh pemadaman pusat data. Akibatnya, bisnis mempekerjakan personel yang berkualifikasi untuk memantau dan memperkirakan gangguan data. Namun, sulit untuk memprediksi gangguan data secara manual. Untuk mengidentifikasi penyebab yang mendasari berbagai masalah, pekerja pusat data harus memecahkan kode dan mengevaluasi berbagai masalah.

Namun, penerapan AI di pusat data mungkin menawarkan solusi yang bisa diterapkan untuk keadaan darurat ini. Untuk mengidentifikasi dan mengantisipasi pemadaman data, kecerdasan buatan dapat memantau kinerja server, lalu lintas jaringan, dan penggunaan disk. Organisasi dapat menggunakan AI untuk melacak tingkat daya dan menemukan komponen sistem yang berpotensi bermasalah dengan menggunakan analitik prediktif yang canggih.

Misalnya, mesin prediktif yang didukung oleh kecerdasan buatan dapat dipasang di perusahaan untuk memperkirakan dan mengidentifikasi pemadaman pusat data, dan tanda tangan bawaan dapat mengidentifikasi pelanggan yang dapat terpengaruh. Pusat data kemudian dapat pulih dari pemadaman data dengan bantuan algoritme AI yang dapat secara otomatis mengadopsi langkah-langkah mitigasi.

Menerapkan Optimasi Server

Setiap pusat data memiliki beberapa server aktual serta perangkat keras pemrosesan dan penyimpanan data. Insinyur di pusat data harus membuat metode untuk menyeimbangkan beban kerja server untuk menangani volume data yang sangat besar. Meningkatnya laju pembuatan dan pengumpulan data membuat metode ini tidak efektif untuk meningkatkan kinerja server.

Memanfaatkan analitik prediktif, dan menerapkan AI di pusat data dapat membantu mendistribusikan beban kerja di beberapa server. Untuk membagi beban kerja dengan tepat, algoritme load balancing yang didukung oleh AI dapat belajar dari data historis. Optimalisasi server berbasis AI dapat menemukan potensi masalah di pusat data, mempercepat operasi, dan mengatasi faktor risiko lebih cepat daripada metode konvensional. Organisasi dapat memaksimalkan kinerja dan pengoptimalan server menggunakan strategi ini.

Peralatan Pemantauan

Insinyur yang bekerja di pusat data harus terus-menerus memeriksa peralatan untuk kerusakan dan kebutuhan untuk perbaikan. Namun, selalu ada kemungkinan teknisi pusat data akan mengabaikan beberapa kekurangan dalam sistem, yang dapat mengakibatkan kerusakan peralatan. Kegagalan peralatan seperti itu dapat menghabiskan uang bisnis karena mereka mungkin harus mengganti atau memperbaiki peralatan.

Selain itu, malfungsi peralatan dapat menyebabkan waktu henti, yang dapat menurunkan produktivitas dan menghasilkan layanan pelanggan yang di bawah standar. Pusat data sering mengalami kegagalan peralatan karena pertumbuhan lalu lintas data setiap hari. Tuntutan pemrosesan yang tinggi seperti itu menyebabkan pemanasan sistem yang konstan yang memengaruhi peralatan pusat data.

Seluruh sistem akan menjadi terlalu panas dan mati jika sistem pendingin mengalami kerusakan yang tidak terdiagnosis dan berhenti berfungsi. Oleh karena itu, peralatan pemantauan sangat penting untuk bisnis.

Analisis Prediktif

Banyak bisnis menggunakan penyimpanan flash, yang mempercepat pengiriman dan meningkatkan kinerja, untuk menutup celah aplikasi-data dan mengoptimalkan pengoperasian pusat data. Meskipun penyimpanan flash secara signifikan lebih efisien dan cepat daripada penyimpanan disk hard drive tradisional, penyimpanan ini masih tidak dapat menutup celah aplikasi-data karena tantangan konfigurasi dan interoperabilitas. Analitik prediktif dan kecerdasan buatan (AI) berperan dalam situasi ini.

Solusi penyimpanan terintegrasi AI menguntungkan bisnis dan TI. Jumlah downtime berkurang, tingkat produktivitas dinaikkan, menghasilkan waktu pemasaran yang lebih cepat, dan biaya operasional berkurang dengan mengantisipasi dan menghilangkan hambatan kinerja aplikasi.

Teknologi prediktif meningkatkan perencanaan kapasitas pusat data dan manajemen penyimpanan data untuk departemen TI. Selain itu, ini membebaskan pekerja TI untuk berkonsentrasi pada strategi dan inovasi sambil mengurangi jumlah tenaga kerja manual dan pengeluaran orang yang diperlukan untuk mengatasi masalah kinerja.

Dampak Pembelajaran Mesin pada Pusat Data di India

Membuat pusat data lebih efektif: Perusahaan dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk secara otomatis mengatur lingkungan fisik pusat data mereka daripada bergantung pada peringatan perangkat lunak. Ini akan memerlukan perangkat lunak yang mengubah arsitektur pusat data dan tata letak fisik secara real time.

Untuk menghindari kehabisan ruang, daya, pendinginan, atau sumber daya TI, pusat data yang menggunakan pembelajaran mesin dapat membantu memperkirakan permintaan organisasi TI. Ketika perusahaan mengkonsolidasikan pusat data dan memindahkan aplikasi dan data ke pusat data pusat, misalnya, algoritme dapat membantu perusahaan menentukan bagaimana transfer memengaruhi kapasitas fasilitas.

Data pintar dapat digunakan oleh bisnis untuk lebih memahami pelanggan mereka dan bahkan mungkin meramalkan perilaku mereka, menurunkan churn pelanggan. Pusat data bertenaga AI mungkin dapat mencari dan mengekstrak informasi dari database arsip yang biasanya tidak digunakan untuk CRM dengan menggabungkan perangkat lunak pembelajaran mesin dengan sistem CRM. Ini akan memungkinkan sistem CRM untuk menciptakan generasi baru atau taktik sukses pelanggan.

Analisis dan Pemodelan Dampak Anggaran: Metode ini menggabungkan data keuangan, khususnya rincian tentang pajak yang berlaku, dengan data operasional dan kinerja dari pusat data untuk membantu memperkirakan biaya pembelian dan pemeliharaan peralatan TI.

Karena waktu reaksinya yang unggul, pembelajaran mesin dapat menganalisis terabyte data historis dan menerapkan parameter untuk penilaian dalam hitungan milidetik. Saat memantau semua aktivitas di pusat data, ini berguna. Peningkatan efisiensi dan pengurangan risiko adalah dua masalah utama yang ditangani oleh vendor dan operator pusat data menggunakan pembelajaran mesin.

Kesimpulan :

Sementara kami fokus pada gagasan untuk meningkatkan fungsionalitas Pusat Data, faktor usia baru memang penting. Ini adalah saat perusahaan besar menggunakan Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin! Ini tidak hanya memberikan manfaat yang disebutkan di atas tetapi juga meningkatkan pertumbuhan Pusat Data.

Jika Anda mencari bantuan profesional seperti itu, hubungi pakar kami dan berikan sayap perusahaan Anda bersama kami!

Panggilan untuk bertindak !