Ruolo di AI e ML nel miglioramento delle prestazioni dei Data Center

Con l'ondata di dati che il mondo ha visto fino a poco tempo fa, i data center professionali hanno visto un boom nella loro evoluzione. Un'urgente crescita di dispositivi connessi in modo intelligente e un gigantesco aumento del consumo di dati hanno messo sotto pressione l'infrastruttura sottostante dei data center.

Con la quantità di complessità che sono diventati i data center, non è in grado di gestire l'aumento degli stessi in modo efficiente. Questo è quando abbiamo bisogno dell'assistenza dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico. AI e ML sono stati di grande aiuto alle organizzazioni nel migliorare l'efficienza dei loro data center.

L'impatto dell'intelligenza artificiale sui data center in India

La cultura dei dati sta emergendo come risultato della quarta rivoluzione industriale, che accelererà la trasformazione digitale. Per utilizzare appieno i dati, le organizzazioni stanno creando modelli di business basati sui dati. I dati sono diventati di conseguenza una risorsa preziosa e una componente essenziale di praticamente ogni processo aziendale.

Per una varietà di usi, praticamente ogni azienda ha iniziato a impiegare la raccolta e l'analisi aggressiva dei dati. Per questo motivo, i data center di grandi dimensioni vengono utilizzati dalle aziende per archiviare ed elaborare i dati. Le organizzazioni devono anche reclutare personale qualificato per mantenere e monitorare i data center oltre a queste strutture. Ogni organizzazione può trovare estremamente costoso gestire i data center e assumere lavoratori.

Un'altra responsabilità è quella di sorvegliare e tenere traccia dei lavoratori. Di conseguenza, le aziende sono sempre alla ricerca di alternative migliori allo status quo. In alternativa, le aziende possono utilizzare l'intelligenza artificiale nel data center per eseguire autonomamente vari lavori, tra cui l'ottimizzazione dei server e il monitoraggio delle apparecchiature.

Ogni organizzazione basata sui dati deve sfruttare efficacemente i chatbot AI nel data center. Secondo Gartner, oltre il 30% dei data center non sarà finanziariamente e operativamente fattibile entro il 2020 se non implementeranno AI e machine learning. Pertanto, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico dei chatbot devono essere implementati nei data center da ogni organizzazione basata sui dati. L'intelligenza artificiale aiuterà inoltre le aziende a stare al passo con le crescenti esigenze di elaborazione e archiviazione dei dati.

Implementazione dell'intelligenza artificiale nei data center in India

Miglioramento della sicurezza

Diversi tipi di minacce informatiche possono colpire i data center. I criminali informatici escogitano costantemente nuove strategie per rubare dati dai data center. Gli hacker spesso creano ceppi di malware più sofisticati per questo scopo e preparano attacchi informatici che possono accedere di nascosto alle reti delle imprese. Tale software consente agli hacker di accedere alle informazioni private di milioni di individui.

Ad esempio, un ricercatore di sicurezza ha recentemente rivelato una significativa violazione dei dati che ha portato all'esposizione di 21 milioni di password e 773 milioni di e-mail. Il fatto che questa violazione dei dati abbia 1,6 miliardi di diverse combinazioni di indirizzi e-mail e password come risultato dell'accumulo di informazioni da numerose fonti la rende potenzialmente molto pericolosa.

Le aziende basate sui dati subiscono spesso tali violazioni dei dati. Di conseguenza, ogni azienda impiega esperti di sicurezza informatica per ricercare nuove minacce online e sviluppare difese contro di esse. Per i professionisti della sicurezza informatica, scoprire e valutare gli attacchi informatici richiede molto lavoro.

Per la sicurezza dei dati, le aziende possono utilizzare l'IA nel data center. L'intelligenza artificiale può apprendere l'attività di rete tipica per questo scopo e identificare i pericoli informatici in base alle deviazioni da tale comportamento. Inoltre, l'uso dell'intelligenza artificiale nel data center aiuta a trovare le lacune di sicurezza nei sistemi del data center e a rilevare il malware.

Risparmiare Energia

Le operazioni di un data center potrebbero consumare molta elettricità. I sistemi di raffreddamento per i data center utilizzano una notevole quantità di elettricità. I data center utilizzano più di 90 miliardi di chilowattora di elettricità all'anno solo negli Stati Uniti. I data center richiedono globalmente circa 416 terawatt di elettricità.

Pertanto, il consumo di energia è un problema serio per i data center. Inoltre, con la crescita del traffico dati globale, il consumo di elettricità raddoppierà ogni quattro anni. Le organizzazioni sono costantemente alla ricerca di nuovi approcci al risparmio energetico.

I colossi della tecnologia stanno utilizzando l'intelligenza artificiale nel data center per ridurre il consumo di energia. Ad esempio, Google ha implementato l'intelligenza artificiale per gestire efficacemente l'energia nei suoi data center. Di conseguenza, i funzionari di Google hanno ridotto del 40% l'energia utilizzata dal sistema di raffreddamento nel loro data center. Anche una riduzione dei costi del 40% può far risparmiare a un'azienda come Google milioni di dollari in costi energetici.

Ogni azienda basata sui dati può utilizzare l'IA nei propri data center per il risparmio energetico. L'intelligenza artificiale può misurare le portate, valutare le apparecchiature di raffreddamento e apprendere e analizzare i setpoint di temperatura. Le aziende possono addestrare la propria intelligenza artificiale utilizzando sensori intelligenti per raccogliere dati importanti. Utilizzando questa strategia, l'IA può individuare le fonti delle inefficienze energetiche e correggerle automaticamente per ridurre il consumo di energia.

Riduzione dei tempi di inattività

Tempi di inattività significativi potrebbero derivare da interruzioni del data center. Di conseguenza, le aziende impiegano personale qualificato per monitorare e prevedere interruzioni dei dati. Tuttavia, può essere difficile prevedere manualmente le interruzioni dei dati. Per identificare la causa alla base di vari problemi, i lavoratori del data center devono decodificare e valutare una varietà di problemi.

Tuttavia, l'implementazione dell'IA nel data center può offrire un rimedio praticabile a questa emergenza. Per identificare e anticipare le interruzioni dei dati, l'intelligenza artificiale può monitorare le prestazioni del server, il traffico di rete e l'utilizzo del disco. Le organizzazioni possono utilizzare l'intelligenza artificiale per tenere traccia dei livelli di potenza e individuare componenti di sistema potenzialmente problematici utilizzando sofisticate analisi predittive.

Ad esempio, un motore predittivo alimentato dall'intelligenza artificiale può essere installato in un'azienda per prevedere e identificare le interruzioni del data center e le firme integrate possono identificare i clienti che potrebbero essere interessati. Il data center può quindi riprendersi dall'interruzione dei dati con l'assistenza di algoritmi di intelligenza artificiale che possono adottare automaticamente misure di mitigazione.

Implementazione dell'ottimizzazione del server

Ogni data center dispone di diversi server effettivi, nonché di hardware per l'elaborazione e l'archiviazione dei dati. Gli ingegneri dei data center devono creare metodi per bilanciare i carichi di lavoro dei server per gestire enormi volumi di dati. La crescente velocità di generazione e raccolta dei dati rende questo metodo inefficace per migliorare le prestazioni del server.

L'utilizzo dell'analisi predittiva e l'implementazione dell'IA nel data center può aiutare a distribuire il carico di lavoro su più server. Per suddividere adeguatamente il carico di lavoro, gli algoritmi di bilanciamento del carico alimentati dall'intelligenza artificiale possono apprendere dai dati storici. L'ottimizzazione dei server basata sull'intelligenza artificiale può rilevare potenziali problemi nei data center, accelerare le operazioni e affrontare i fattori di rischio più rapidamente rispetto ai metodi convenzionali. Le organizzazioni possono massimizzare le prestazioni e l'ottimizzazione del server utilizzando questa strategia.

Apparecchiature di monitoraggio

Gli ingegneri che lavorano nei data center devono ispezionare costantemente le apparecchiature per rilevare eventuali difetti e la necessità di riparazioni. Tuttavia, c'è sempre la possibilità che gli ingegneri del data center trascurino alcuni difetti del sistema, che possono causare guasti alle apparecchiature. Tali guasti alle apparecchiature possono finire per costare denaro alle aziende perché potrebbero dover sostituire o riparare le apparecchiature.

Inoltre, i malfunzionamenti delle apparecchiature possono causare tempi di inattività, che possono ridurre la produttività e portare a un servizio clienti scadente. I data center subiscono frequenti guasti alle apparecchiature a causa della crescita giornaliera del traffico dati. Richieste di elaborazione così elevate causano un riscaldamento costante del sistema che influisce sulle apparecchiature del data center.

L'intero sistema si surriscalderebbe e si spegnerebbe se un sistema di raffreddamento sviluppa un difetto non diagnosticato e smette di funzionare. Pertanto, le apparecchiature di monitoraggio sono fondamentali per le aziende.

Analisi predittiva

Molte aziende utilizzano l'archiviazione flash, che accelera la consegna e aumenta le prestazioni, per colmare il divario tra dati e app e ottimizzare le operazioni del data center. Sebbene l'archiviazione flash sia significativamente più efficiente e rapida rispetto all'archiviazione su disco tradizionale su disco rigido, non è ancora in grado di colmare il divario tra app e dati a causa di problemi di configurazione e interoperabilità. L'analisi predittiva e l'intelligenza artificiale (AI) entrano in gioco in questa situazione.

Le soluzioni di storage integrate con l'intelligenza artificiale vanno a vantaggio sia dell'azienda che dell'IT. La quantità di tempi di inattività è ridotta, i livelli di produttività sono aumentati, con conseguente time-to-market più rapido e le spese operative sono diminuite anticipando e rimuovendo gli ostacoli alle prestazioni delle applicazioni.

La tecnologia predittiva migliora la pianificazione della capacità del data center e la gestione dell'archiviazione dei dati per il reparto IT. Inoltre, consente ai lavoratori IT di concentrarsi sulla strategia e sull'innovazione, riducendo al contempo la quantità di lavoro manuale e le spese del personale necessarie per affrontare i problemi di prestazioni.

L'impatto del machine learning sui data center in India

Rendere i data center più efficaci: le aziende possono utilizzare l'apprendimento automatico per regolare automaticamente l'ambiente fisico dei loro data center piuttosto che dipendere dagli avvisi del software. Ciò comporterebbe che il software alteri l'architettura e il layout fisico del data center in tempo reale.

Per evitare di rimanere senza spazio, alimentazione, raffreddamento o risorse IT, i data center che utilizzano il machine learning possono aiutare le organizzazioni IT a stimare la domanda. Quando un'azienda consolida i data center e sposta applicazioni e dati in un data center centrale, ad esempio, gli algoritmi possono aiutare l'azienda a determinare in che modo il trasferimento influisce sulla capacità della struttura.

I dati intelligenti possono essere utilizzati dalle aziende per comprendere meglio i propri clienti e forse anche prevedere il loro comportamento, riducendo il tasso di abbandono dei clienti. Il data center basato sull'intelligenza artificiale potrebbe essere in grado di cercare ed estrarre informazioni da database di archivio che generalmente non vengono utilizzati per il CRM combinando il software di apprendimento automatico con il sistema CRM. Ciò consentirebbe al sistema CRM di creare nuove tattiche di generazione di lead o di successo dei clienti.

Analisi e modellazione dell'impatto sul budget: questo metodo combina i dati finanziari, in particolare i dettagli sulle tasse applicabili, con i dati operativi e sulle prestazioni dei data center per aiutare a stimare il costo di acquisto e manutenzione delle apparecchiature IT.

Grazie al suo tempo di reazione superiore, l'apprendimento automatico può analizzare terabyte di dati storici e applicare parametri ai giudizi in pochi millisecondi. Quando si monitora tutta l'attività in un data center, questo è utile. Il miglioramento dell'efficienza e la riduzione del rischio sono i due problemi chiave che i fornitori e gli operatori di data center stanno utilizzando il machine learning per affrontare.

Conclusione :

Mentre ci concentriamo sull'idea di migliorare la funzionalità dei data center, i fattori della nuova età contano. Questo è il momento in cui le grandi aziende utilizzano l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico! Ciò non solo fornisce i vantaggi sopra menzionati, ma migliora anche la crescita dei Data Center.

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