データセンターのパフォーマンス向上における AI と ML の役割
公開: 2022-09-05最近まで世界が見たデータの洪水により、プロのデータセンターは進化のブームを見てきました。 スマートに接続されたデバイスの急速な成長とデータ消費の大幅な増加は、データ センターの基盤となるインフラストラクチャに圧力をかけています。
データセンターの複雑さが増したため、その増加を効率的に処理するのは人間の力ではできません。 これは、人工知能と機械学習の支援が必要なときです。 AI と ML は、組織がデータセンターの効率を改善するのに大いに役立っています。
インドのデータセンターに対する人工知能の影響
第 4 次産業革命の結果、データ カルチャーが出現し、デジタル トランスフォーメーションが加速されます。 データを最大限に活用するために、組織はデータ駆動型のビジネス モデルを作成しています。 その結果、データは貴重なリソースへと発展し、事実上すべての企業プロセスの不可欠な要素となっています。
さまざまな用途のために、事実上すべての企業が積極的なデータ収集と分析を採用し始めています。 このような理由から、大規模なデータセンターは、企業がデータを保存および処理するために使用されています。 組織は、これらの施設に加えて、データ センターを維持および監視する有資格者を採用する必要もあります。 すべての組織は、データセンターの運営と従業員の雇用に非常に費用がかかる場合があります。
もう1つの責任は、労働者を監督し追跡することです。 その結果、企業は常に現状に代わるより良い方法を探しています。 代わりに、企業はデータセンターで AI を使用して、サーバーの最適化や機器の監視など、さまざまなジョブを自律的に実行できます。
すべてのデータ駆動型組織は、データセンターで AI チャットボットを効果的に活用する必要があります。 Gartner によると、データセンターの 30% 以上は、AI と機械学習を実装しない場合、2020 年までに財政的にも運用的にも存続できなくなります。 したがって、AI とチャットボットの機械学習は、すべてのデータ駆動型組織がデータ センターに実装する必要があります。 AI はまた、企業がデータ処理とストレージの拡大するニーズに先んじるのを支援します。
インドのデータセンターに AI を実装
セキュリティの向上
さまざまな種類のサイバー脅威がデータセンターに影響を与える可能性があります。 サイバー犯罪者は、データ センターからデータを盗むための新しい戦略を常に考え出しています。 ハッカーは、この目的のためにより高度なマルウェアを頻繁に作成し、企業のネットワークに密かにアクセスできるサイバー攻撃を準備します。 このようなソフトウェアにより、ハッカーは何百万人もの個人の個人情報にアクセスできます。
たとえば、セキュリティ研究者は最近、2,100 万のパスワードと 7 億 7,300 万の電子メールが流出した重大なデータ侵害を明らかにしました。 このデータ侵害には、多数のソースから情報が蓄積された結果、16 億通りの異なる電子メール アドレスとパスワードの組み合わせが存在するという事実が、非常に危険な可能性を秘めています。
データ駆動型の企業は、このようなデータ侵害を頻繁に経験します。 その結果、すべての企業がサイバーセキュリティの専門家を雇用して、新たなオンラインの脅威を調査し、それらに対する防御を開発しています。 サイバーセキュリティの専門家にとって、サイバー攻撃を発見して評価するには、多くの作業が必要です。
データ セキュリティのために、企業はデータ センターで AI を使用できます。 AI は、この目的のために典型的なネットワーク アクティビティを学習し、そのような行動からの逸脱に基づいてサイバー危険を特定できます。 さらに、データセンターで AI を使用すると、データセンター システムのセキュリティ ギャップを見つけ、マルウェアを検出するのに役立ちます。
省エネルギー
データセンターの運用は、大量の電力を使用する場合があります。 データセンターの冷却システムは、かなりの量の電力を使用します。 データセンターは、米国だけで年間 900 億キロワット時以上の電力を使用しています。 データセンターは、全世界で約 416 テラワットの電力を必要とします。
したがって、エネルギー使用はデータセンターにとって深刻な問題です。 さらに、世界のデータ トラフィックが増加するにつれて、電力使用量は 4 年ごとに 2 倍になります。 組織は常に、省エネへの斬新なアプローチを模索しています。
巨大なテクノロジー企業は、データ センターで AI を利用してエネルギー消費を削減しています。 たとえば、Google は AI を実装して、データ センターのエネルギーを効果的に管理しています。 その結果、Google の担当者は、データ センターの冷却システムで使用されるエネルギーを 40% 削減しました。 コストを 40% 削減するだけでも、Google のような企業は数百万ドルのエネルギー コストを節約できます。
すべてのデータ駆動型企業は、データセンターで AI を使用してエネルギーを節約できます。 AI は、流量の測定、冷却装置の評価、温度設定値の学習と分析を行うことができます。 企業は、スマート センサーを使用して重要なデータを収集することで、AI をトレーニングすることができます。 この戦略を使用して、AI はエネルギーの非効率性の原因を特定し、これらの非効率性を自動的に修正してエネルギー使用量を削減できます。
ダウンタイムの削減
データセンターの停止により、重大なダウンタイムが発生する可能性があります。 その結果、企業は有資格者を雇用して、データの中断を監視および予測しています。 ただし、データの中断を手動で予測することは困難な場合があります。 さまざまな問題の根本的な原因を特定するために、データセンターの作業員はさまざまな問題を解読して評価する必要があります。
ただし、データセンターに AI を実装することで、この緊急事態に対する実行可能な解決策が得られる可能性があります。 データの停止を特定して予測するために、人工知能はサーバーのパフォーマンス、ネットワーク トラフィック、およびディスクの使用状況を監視できます。 組織は AI を使用して電力レベルを追跡し、高度な予測分析を使用して潜在的に問題のあるシステム コンポーネントを特定できます。
たとえば、人工知能を利用した予測エンジンを企業にインストールして、データセンターの停止を予測して特定することができます。組み込みのシグネチャにより、影響を受ける可能性のある顧客を特定できます。 その後、データセンターは、緩和策を自動的に採用できる AI アルゴリズムの助けを借りて、データの停止から回復できます。
サーバー最適化の実装
各データセンターには、複数の実際のサーバーと、データ処理およびストレージ ハードウェアがあります。 データ センターのエンジニアは、膨大な量のデータを処理するために、サーバーの負荷を分散する方法を作成する必要があります。 データの生成と収集の速度が上がると、この方法ではサーバーのパフォーマンスを向上させることができなくなります。
予測分析を利用し、データ センターに AI を展開することで、ワークロードを複数のサーバーに分散することができます。 ワークロードを適切に分割するために、AI を利用した負荷分散アルゴリズムは履歴データから学習できます。 AI ベースのサーバー最適化により、データセンターの潜在的な問題を発見し、運用を高速化し、従来の方法よりも迅速にリスク要因に対処できます。 組織は、この戦略を使用して、サーバーのパフォーマンスと最適化を最大化できます。
監視機器
データセンターで働くエンジニアは、機器の欠陥や修理の必要性を常に検査する必要があります。 ただし、データセンターのエンジニアがシステムの欠陥を見落とし、機器の故障につながる可能性は常にあります。 このような機器の故障は、機器の交換または修理が必要になる可能性があるため、企業の費用がかかる可能性があります。
さらに、機器の誤動作によりダウンタイムが発生し、生産性が低下し、顧客サービスが標準以下になる可能性があります。 データセンターでは、データトラフィックが日々増加するため、機器の障害が頻繁に発生します。 このような高い処理要求は、データセンター機器に影響を与える絶え間ないシステム加熱を引き起こします。
冷却システムに未診断の欠陥が発生して機能が停止すると、システム全体が過熱してシャットダウンします。 したがって、監視機器はビジネスにとって非常に重要です。
予測分析
多くの企業は、配信を高速化し、パフォーマンスを向上させるフラッシュ ストレージを使用して、アプリとデータのギャップを埋め、データ センターの運用を最適化しています。 フラッシュ ストレージは、従来のハード ドライブ ディスク ストレージよりもはるかに効率的で高速ですが、構成と相互運用性の課題により、依然としてアプリ データのギャップを埋めることはできません。 この状況では、予測分析と人工知能 (AI) が活躍します。
AI 統合ストレージ ソリューションは、ビジネスと IT の両方にメリットをもたらします。 ダウンタイムが短縮され、生産性レベルが向上して市場投入までの時間が短縮され、アプリケーションのパフォーマンスに対する障壁を予測して取り除くことで、運用コストが削減されます。
予測テクノロジは、IT 部門のデータ センターのキャパシティ プランニングとデータ ストレージ管理を強化します。 さらに、パフォーマンスの問題に対処するために必要な手作業と人件費の量を削減しながら、IT ワーカーを解放して戦略と革新に専念させることができます。
インドのデータセンターに対する機械学習の影響
データセンターの効率を高める: 企業は機械学習を使用して、ソフトウェアの警告に依存するのではなく、データセンターの物理的な環境を自動的に調整できます。 これには、データセンターのアーキテクチャと物理レイアウトをリアルタイムで変更するソフトウェアが必要です。
部屋、電力、冷却、または IT リソースの不足を回避するために、機械学習を使用するデータ センターは、IT 組織が需要を見積もるのに役立ちます。 たとえば、企業がデータセンターを統合し、アプリケーションとデータを中央のデータセンターに移動する場合、アルゴリズムは、移動が施設の容量にどのように影響するかを企業が判断するのに役立ちます。
企業はスマートデータを使用して、顧客をよりよく理解し、おそらく顧客の行動を予測して、顧客離れを減らすことができます。 AI を活用したデータ センターでは、CRM システムに機械学習ソフトウェアを組み合わせることで、通常は CRM に使用されないアーカイブ データベースから情報を検索して抽出できる可能性があります。 これにより、CRM システムは、新しいリード ジェネレーションまたはカスタマー サクセスの戦術を作成できます。
予算への影響の分析とモデリング: この方法では、財務データ、特に適用される税金の詳細を、データ センターからの運用データとパフォーマンス データと組み合わせて、IT 機器の購入と維持のコストを見積もることができます。
その優れた反応時間により、機械学習は数ミリ秒で数テラバイトの履歴データを分析し、パラメータを判断に適用できます。 これは、データ センター内のすべてのアクティビティを監視する場合に役立ちます。 効率の向上とリスクの軽減は、ベンダーとデータセンター オペレーターが機械学習を使用して対処している 2 つの重要な問題です。
結論:
私たちはデータセンターの機能を改善するという考えに焦点を当てていますが、新しい時代の要因も重要です。 これは、大企業が人工知能と機械学習を使用するときです! これにより、前述の利点が得られるだけでなく、データセンターの成長も改善されます。
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