데이터 센터의 성능 향상에서 AI와 ML의 역할
게시 됨: 2022-09-05최근까지 전 세계가 목격한 데이터의 홍수와 함께 전문 데이터 센터의 진화가 붐을 일으켰습니다. 스마트하게 연결된 장치의 급격한 증가와 데이터 소비의 엄청난 증가로 인해 데이터 센터의 기본 인프라에 압력이 가해졌습니다.
데이터 센터가 복잡해짐에 따라 데이터 센터의 증가를 효율적으로 처리하는 것은 인간의 힘이 아닙니다. 인공 지능과 기계 학습의 도움이 필요한 때입니다. AI와 ML은 조직이 데이터 센터의 효율성을 개선하는 데 큰 도움이 되었습니다.
인공 지능이 인도의 데이터 센터에 미치는 영향
디지털 트랜스포메이션을 앞당길 4차 산업혁명의 결과로 데이터 문화가 부상하고 있습니다. 조직은 데이터를 최대한 활용하기 위해 데이터 기반 비즈니스 모델을 만들고 있습니다. 결과적으로 데이터는 가치 있는 자원으로 발전했으며 실질적으로 모든 기업 프로세스의 필수 구성 요소가 되었습니다.
다양한 용도로 거의 모든 회사에서 공격적인 데이터 수집 및 분석을 사용하기 시작했습니다. 이러한 이유로 대규모 데이터 센터는 기업에서 데이터를 저장하고 처리하는 데 사용됩니다. 조직은 또한 이러한 시설 외에도 데이터 센터를 유지 관리하고 모니터링할 자격을 갖춘 인력을 채용해야 합니다. 모든 조직은 데이터 센터를 운영하고 직원을 고용하는 데 엄청난 비용이 든다는 것을 알게 될 것입니다.
또 다른 책임은 작업자를 감독하고 추적하는 것입니다. 결과적으로 기업은 항상 현상 유지에 대한 더 나은 대안을 찾고 있습니다. 대안으로 기업은 데이터 센터에서 AI를 사용하여 서버 최적화 및 장비 모니터링을 포함한 다양한 작업을 자율적으로 실행할 수 있습니다.
모든 데이터 기반 조직은 데이터 센터에서 AI 챗봇을 효과적으로 활용해야 합니다. Gartner에 따르면 데이터 센터의 30% 이상이 AI 및 기계 학습을 구현하지 않으면 2020년까지 재정적으로나 운영적으로 실행 가능하지 않을 것입니다. 따라서 AI 및 챗봇 기계 학습은 모든 데이터 기반 조직의 데이터 센터에서 구현되어야 합니다. AI는 또한 기업이 데이터 처리 및 저장에 대한 확장되는 요구 사항보다 앞서 나갈 수 있도록 지원합니다.
인도의 데이터 센터에서 AI 구현
보안 향상
다양한 유형의 사이버 위협이 데이터 센터에 영향을 미칠 수 있습니다. 사이버 범죄자들은 데이터 센터에서 데이터를 훔치기 위한 새로운 전략을 끊임없이 고안하고 있습니다. 해커는 종종 이러한 목적을 위해 더 정교한 맬웨어 변종을 만들고 기업 네트워크에 은밀하게 액세스할 수 있는 사이버 공격을 준비합니다. 이러한 소프트웨어를 통해 해커는 수백만 명의 개인 정보에 액세스할 수 있습니다.
예를 들어, 한 보안 연구원은 최근 2,100만 개의 암호와 7억 7,300만 개의 이메일이 노출된 중대한 데이터 유출 사건을 공개했습니다. 이 데이터 유출은 수많은 소스에서 정보를 축적한 결과 16억 개의 서로 다른 이메일 주소와 비밀번호 조합을 가지고 있다는 사실은 잠재적으로 매우 위험합니다.
데이터 기반 기업은 이러한 데이터 유출을 자주 경험합니다. 결과적으로 모든 회사는 사이버 보안 전문가를 고용하여 새로운 온라인 위협을 연구하고 이에 대한 방어를 개발합니다. 사이버 보안 전문가에게 사이버 공격을 발견하고 평가하려면 많은 작업이 필요합니다.
데이터 보안을 위해 기업은 데이터 센터에서 AI를 사용할 수 있습니다. AI는 이러한 목적을 위해 일반적인 네트워크 활동을 학습하고 그러한 행동의 편차를 기반으로 사이버 위험을 식별할 수 있습니다. 또한 데이터 센터에서 AI를 사용하면 데이터 센터 시스템의 보안 허점을 찾고 맬웨어를 탐지하는 데 도움이 됩니다.
에너지 절약
데이터 센터의 운영은 많은 전기를 사용할 수 있습니다. 데이터 센터의 냉각 시스템은 상당한 양의 전기를 사용합니다. 데이터 센터는 미국에서만 연간 900억 킬로와트 이상의 전기를 사용합니다. 데이터 센터는 전 세계적으로 약 416테라와트의 전기를 필요로 합니다.
따라서 에너지 사용은 데이터 센터에서 심각한 문제입니다. 또한 전 세계 데이터 트래픽이 증가함에 따라 전기 사용량은 4년마다 두 배가 됩니다. 조직은 에너지 절약에 대한 새로운 접근 방식을 지속적으로 찾고 있습니다.
거대 기술 기업은 데이터 센터에서 AI를 활용하여 에너지 소비를 줄이고 있습니다. 예를 들어 Google은 데이터 센터의 에너지를 효과적으로 관리하기 위해 AI를 구현했습니다. 그 결과 Google 관계자는 데이터 센터의 냉각 시스템에서 사용하는 에너지를 40%까지 줄였습니다. 비용을 40%만 줄여도 Google과 같은 회사는 수백만 달러의 에너지 비용을 절약할 수 있습니다.
모든 데이터 중심 기업은 에너지 절약을 위해 데이터 센터에서 AI를 사용할 수 있습니다. AI는 유량을 측정하고 냉각 장비를 평가하며 온도 설정점을 학습하고 분석할 수 있습니다. 기업은 중요한 데이터를 수집하기 위해 스마트 센서를 사용하여 AI를 훈련시킬 수 있습니다. 이 전략을 사용하여 AI는 에너지 비효율의 원인을 찾고 이러한 비효율을 자동으로 수정하여 에너지 사용량을 낮출 수 있습니다.
다운타임 감소
데이터 센터 중단으로 인해 상당한 다운타임이 발생할 수 있습니다. 결과적으로 기업은 자격을 갖춘 직원을 고용하여 데이터 중단을 모니터링하고 예측합니다. 그러나 데이터 중단을 수동으로 예측하는 것은 어려울 수 있습니다. 다양한 문제의 근본 원인을 식별하기 위해 데이터 센터 작업자는 다양한 문제를 해독하고 평가해야 합니다.
그러나 데이터 센터에서 AI를 구현하면 이 비상 사태에 대한 실행 가능한 해결책을 제공할 수 있습니다. 데이터 중단을 식별하고 예측하기 위해 인공 지능은 서버 성능, 네트워크 트래픽 및 디스크 사용량을 모니터링할 수 있습니다. 조직은 AI를 사용하여 전력 수준을 추적하고 정교한 예측 분석을 사용하여 잠재적으로 문제가 있는 시스템 구성 요소를 찾아낼 수 있습니다.
예를 들어 인공 지능으로 구동되는 예측 엔진을 회사에 설치하여 데이터 센터 중단을 예측하고 식별할 수 있으며 내장된 서명으로 영향을 받을 수 있는 고객을 식별할 수 있습니다. 그런 다음 데이터 센터는 완화 조치를 자동으로 채택할 수 있는 AI 알고리즘의 도움으로 데이터 중단으로부터 복구할 수 있습니다.
서버 최적화 구현
각 데이터 센터에는 여러 개의 실제 서버와 데이터 처리 및 스토리지 하드웨어가 있습니다. 데이터 센터의 엔지니어는 엄청난 양의 데이터를 처리하기 위해 서버 워크로드의 균형을 맞추는 방법을 만들어야 합니다. 데이터 생성 및 수집 속도가 증가함에 따라 이 방법은 서버 성능 향상에 비효율적입니다.
예측 분석을 활용하고 데이터 센터에 AI를 배포하면 여러 서버에 워크로드를 분산하는 데 도움이 될 수 있습니다. 워크로드를 적절하게 나누기 위해 AI로 구동되는 로드 밸런싱 알고리즘은 과거 데이터에서 학습할 수 있습니다. AI 기반 서버 최적화는 데이터 센터의 잠재적인 문제를 발견하고 운영 속도를 높이며 기존 방법보다 더 빠르게 위험 요소를 해결할 수 있습니다. 조직은 이 전략을 사용하여 서버 성능과 최적화를 극대화할 수 있습니다.
모니터링 장비
데이터 센터에서 근무하는 엔지니어는 장비 결함 및 수리 필요성을 지속적으로 검사해야 합니다. 그러나 데이터 센터 엔지니어가 시스템의 일부 결함을 간과하여 장비 고장을 초래할 수 있는 가능성이 항상 있습니다. 이러한 장비 고장은 장비를 교체하거나 수리해야 할 수 있기 때문에 결국 기업 비용이 발생할 수 있습니다.
또한 장비 오작동으로 인해 가동 중지 시간이 발생하여 생산성이 저하되고 고객 서비스 수준이 떨어질 수 있습니다. 데이터 센터는 매일 증가하는 데이터 트래픽으로 인해 장비 고장이 자주 발생합니다. 이러한 높은 처리 요구 사항은 데이터 센터 장비에 영향을 미치는 지속적인 시스템 발열을 유발합니다.
냉각 시스템에 진단되지 않은 결함이 발생하여 작동이 중단되면 전체 시스템이 과열되고 종료됩니다. 따라서 모니터링 장비는 비즈니스에 매우 중요합니다.
예측 분석
많은 기업에서 제공을 가속화하고 성능을 향상시키는 플래시 스토리지를 사용하여 앱 데이터 격차를 줄이고 데이터 센터 운영을 최적화하고 있습니다. 플래시 스토리지는 기존의 하드 드라이브 디스크 스토리지보다 훨씬 더 효율적이고 빠르지만 구성 및 상호 운용성 문제로 인해 여전히 앱과 데이터 격차를 좁힐 수 없습니다. 예측 분석과 인공 지능(AI)이 이 상황에서 작용합니다.
AI 통합 스토리지 솔루션은 비즈니스와 IT 모두에게 도움이 됩니다. 가동 중지 시간이 줄어들고 생산성 수준이 높아져 시장 출시 시간이 단축되며 애플리케이션 성능에 대한 장벽을 예상하고 제거하여 운영 비용이 절감됩니다.
예측 기술은 IT 부서의 데이터 센터 용량 계획 및 데이터 스토리지 관리를 향상시킵니다. 또한 IT 작업자가 전략과 혁신에 집중할 수 있도록 하는 동시에 성능 문제를 해결하는 데 필요한 수작업과 인건비를 줄일 수 있습니다.
기계 학습이 인도의 데이터 센터에 미치는 영향
데이터 센터의 효율성 향상: 기업은 기계 학습을 사용하여 소프트웨어 경고에 의존하지 않고 데이터 센터의 물리적 환경을 자동으로 규제할 수 있습니다. 이것은 데이터 센터의 아키텍처와 물리적 레이아웃을 실시간으로 변경하는 소프트웨어를 수반합니다.
공간, 전력, 냉각 또는 IT 리소스 부족을 방지하기 위해 기계 학습을 사용하는 데이터 센터는 IT 조직이 수요를 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어 회사가 데이터 센터를 통합하고 응용 프로그램과 데이터를 중앙 데이터 센터로 이동할 때 알고리즘은 회사가 전송이 시설 용량에 미치는 영향을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
기업은 스마트 데이터를 사용하여 고객을 더 잘 이해하고 행동을 예측하여 고객 이탈을 줄일 수 있습니다. AI 기반 데이터 센터는 기계 학습 소프트웨어와 CRM 시스템을 결합하여 일반적으로 CRM에 사용되지 않는 아카이브 데이터베이스에서 정보를 검색하고 추출할 수 있습니다. 이를 통해 CRM 시스템은 새로운 리드 생성 또는 고객 성공 전술을 만들 수 있습니다.
예산 영향 분석 및 모델링: 이 방법은 재무 데이터, 특히 해당 세금에 대한 세부 정보를 데이터 센터의 운영 및 성능 데이터와 결합하여 IT 장비 구매 및 유지 비용을 추정하는 데 도움이 됩니다.
우수한 반응 시간으로 인해 기계 학습은 테라바이트의 과거 데이터를 분석하고 밀리초 만에 판단에 매개변수를 적용할 수 있습니다. 데이터 센터의 모든 활동을 모니터링할 때 유용합니다. 효율성 향상과 위험 감소는 공급업체와 데이터 센터 운영자가 머신 러닝을 사용하여 해결하는 두 가지 주요 문제입니다.
결론 :
우리는 데이터 센터의 기능을 개선한다는 아이디어에 초점을 맞추지만 새로운 연령 요인도 중요합니다. 대기업이 인공 지능과 기계 학습을 사용하는 때입니다! 이것은 위에서 언급한 이점을 제공할 뿐만 아니라 데이터 센터의 성장을 향상시킵니다.
그러한 전문적인 도움을 찾고 계시다면 저희 전문가에게 연락하여 귀하의 회사에 저희와 함께 날개를 달아주십시오!