Rola AI i ML w poprawie wydajności centrów danych

Wraz z zalewem danych, który świat obserwował do niedawna, profesjonalne centra danych przeżyły gwałtowny rozwój. Nagły wzrost liczby inteligentnie połączonych urządzeń i gigantyczny wzrost zużycia danych wywarły presję na podstawową infrastrukturę centrów danych.

Przy takiej złożoności, jaką stały się centra danych, nie jest w stanie skutecznie poradzić sobie z ich wzrostem. Wtedy właśnie potrzebujemy pomocy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe bardzo pomogły organizacjom w poprawie wydajności ich centrów danych.

Wpływ sztucznej inteligencji na centra danych w Indiach

Kultura danych powstaje w wyniku czwartej rewolucji przemysłowej, która przyspieszy transformację cyfrową. Aby w pełni wykorzystać dane, organizacje tworzą modele biznesowe oparte na danych. W rezultacie dane stały się cennym zasobem i niezbędnym elementem praktycznie każdego procesu korporacyjnego.

Do różnych zastosowań praktycznie każda firma zaczęła stosować agresywne gromadzenie i analizę danych. Z tego powodu przedsiębiorstwa wykorzystują duże centra danych do przechowywania i przetwarzania danych. Organizacje muszą również rekrutować wykwalifikowany personel do konserwacji i monitorowania centrów danych oprócz tych obiektów. Każdej organizacji może się wydawać, że prowadzenie centrów danych i zatrudnianie pracowników jest niezwykle kosztowne.

Innym obowiązkiem jest nadzorowanie i śledzenie pracowników. W rezultacie firmy zawsze szukają lepszych alternatyw dla status quo. Alternatywnie, firmy mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję w centrum danych do samodzielnego wykonywania różnych zadań, w tym optymalizacji serwerów i monitorowania sprzętu.

Każda organizacja oparta na danych musi skutecznie wykorzystywać chatboty AI w centrum danych. Według firmy Gartner ponad 30% centrów danych nie będzie opłacalnych finansowo i operacyjnie do 2020 r., jeśli nie wdrożą sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Dlatego uczenie maszynowe AI i chatbota musi zostać wdrożone w centrach danych przez każdą organizację opartą na danych. Sztuczna inteligencja pomoże również firmom wyprzedzać rosnące potrzeby w zakresie przetwarzania i przechowywania danych.

Wdrażanie sztucznej inteligencji w centrach danych w Indiach

Poprawa bezpieczeństwa

Różne rodzaje cyberzagrożeń mogą wpływać na centra danych. Cyberprzestępcy nieustannie wymyślają nowe strategie kradzieży danych z centrów danych. Hakerzy często tworzą w tym celu bardziej wyrafinowane odmiany złośliwego oprogramowania i przygotowują cyberataki, które mogą potajemnie uzyskać dostęp do sieci firm. Takie oprogramowanie umożliwia hakerom dostęp do prywatnych informacji milionów osób.

Na przykład badacz bezpieczeństwa niedawno ujawnił poważne naruszenie danych, które spowodowało ujawnienie 21 milionów haseł i 773 milionów wiadomości e-mail. Fakt, że to naruszenie danych ma 1,6 miliarda różnych kombinacji adresów e-mail i haseł w wyniku gromadzenia informacji z wielu źródeł, czyni je potencjalnie bardzo niebezpiecznym.

Firmy kierujące się danymi często doświadczają takich naruszeń danych. W rezultacie każda firma zatrudnia ekspertów ds. cyberbezpieczeństwa, którzy badają nowe zagrożenia internetowe i opracowują zabezpieczenia przed nimi. Dla specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa wykrywanie i ocena cyberataków wymaga dużo pracy.

W celu zapewnienia bezpieczeństwa danych firmy mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję w centrum danych. Sztuczna inteligencja może w tym celu nauczyć się typowej aktywności sieciowej i zidentyfikować cyberzagrożenia na podstawie odchyleń od takiego zachowania. Dodatkowo wykorzystanie sztucznej inteligencji w centrum danych pomaga znaleźć luki bezpieczeństwa w systemach centrum danych i wykrywać złośliwe oprogramowanie.

Oszczędzanie energii

Operacje centrum danych mogą zużywać dużo energii elektrycznej. Systemy chłodzenia centrów danych zużywają znaczne ilości energii elektrycznej. Centra danych zużywają rocznie ponad 90 miliardów kilowatogodzin energii elektrycznej w samych Stanach Zjednoczonych. Centra danych wymagają na całym świecie około 416 terawatów energii elektrycznej.

Dlatego zużycie energii jest poważnym problemem dla centrów danych. Dodatkowo, wraz ze wzrostem globalnego ruchu danych, zużycie energii elektrycznej będzie podwajać się co cztery lata. Organizacje nieustannie poszukują nowych podejść do oszczędzania energii.

Giganci technologiczni wykorzystują sztuczną inteligencję w centrum danych, aby zmniejszyć zużycie energii. Na przykład Google wdrożył sztuczną inteligencję, aby skutecznie zarządzać energią w swoich centrach danych. W rezultacie przedstawiciele Google zmniejszyli zużycie energii przez system chłodzenia w swoim centrum danych o 40%. Nawet 40% redukcja kosztów może zaoszczędzić firmie takiej jak Google miliony dolarów na kosztach energii.

Każda firma oparta na danych może wykorzystywać sztuczną inteligencję w swoich centrach danych w celu oszczędzania energii. Sztuczna inteligencja może mierzyć natężenia przepływu, oceniać sprzęt chłodzący oraz uczyć się i analizować nastawy temperatury. Firmy mogą trenować swoją sztuczną inteligencję, używając inteligentnych czujników do zbierania ważnych danych. Korzystając z tej strategii, sztuczna inteligencja może zlokalizować źródła nieefektywności energetycznej i automatycznie skorygować te nieefektywności, aby obniżyć zużycie energii.

Skrócenie przestojów

Poważne przestoje mogą wynikać z awarii centrum danych. W rezultacie firmy zatrudniają wykwalifikowany personel do monitorowania i przewidywania zakłóceń danych. Ręczne przewidywanie przerw w transmisji danych może być jednak trudne. Aby zidentyfikować podstawową przyczynę różnych problemów, pracownicy centrów danych muszą rozszyfrować i ocenić różne problemy.

Jednak wdrożenie sztucznej inteligencji w centrum danych może stanowić praktyczne rozwiązanie tej sytuacji awaryjnej. Aby identyfikować i przewidywać przerwy w transmisji danych, sztuczna inteligencja może monitorować wydajność serwera, ruch sieciowy i wykorzystanie dysków. Organizacje mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do śledzenia poziomów mocy i wykrywania potencjalnie problematycznych komponentów systemu za pomocą zaawansowanej analizy predykcyjnej.

Na przykład silnik predykcyjny oparty na sztucznej inteligencji może zostać zainstalowany w firmie w celu prognozowania i identyfikowania przestojów w centrum danych, a wbudowane sygnatury mogą identyfikować klientów, na których może to mieć wpływ. Centrum danych może następnie odzyskać siły po awarii danych za pomocą algorytmów sztucznej inteligencji, które mogą automatycznie zastosować środki zaradcze.

Wdrażanie optymalizacji serwera

Każde centrum danych ma kilka rzeczywistych serwerów oraz sprzęt do przetwarzania i przechowywania danych. Inżynierowie w centrach danych muszą opracować metody równoważenia obciążeń serwerów w celu obsługi ogromnych ilości danych. Rosnące tempo generowania i gromadzenia danych sprawia, że ​​ta metoda jest nieskuteczna w zwiększaniu wydajności serwera.

Wykorzystanie analiz predykcyjnych i wdrożenie sztucznej inteligencji w centrum danych może pomóc w rozłożeniu obciążenia na kilka serwerów. Aby odpowiednio podzielić obciążenie, algorytmy równoważenia obciążenia oparte na sztucznej inteligencji mogą uczyć się na podstawie danych historycznych. Optymalizacja serwerów oparta na sztucznej inteligencji może wykryć potencjalne problemy w centrach danych, przyspieszyć operacje i szybciej zająć się czynnikami ryzyka niż konwencjonalne metody. Dzięki tej strategii organizacje mogą maksymalizować wydajność i optymalizację serwerów.

Sprzęt monitorujący

Inżynierowie pracujący w centrach danych muszą stale kontrolować sprzęt pod kątem usterek i konieczności naprawy. Jednak zawsze istnieje szansa, że ​​inżynierowie centrów danych przeoczą jakieś wady systemu, co może skutkować awariami sprzętu. Takie awarie sprzętu mogą kosztować firmy pieniądze, ponieważ być może będą musiały wymienić lub naprawić sprzęt.

Ponadto awarie sprzętu mogą powodować przestoje, które mogą obniżyć produktywność i skutkować niską jakością obsługi klienta. Centra danych często doświadczają awarii sprzętu z powodu codziennego wzrostu ruchu danych. Tak wysokie wymagania dotyczące przetwarzania powodują ciągłe nagrzewanie się systemu, co wpływa na wyposażenie centrum danych.

Cały system przegrzewałby się i wyłączał, gdyby w układzie chłodzenia wystąpiła niezdiagnozowana usterka i przestał działać. Dlatego sprzęt monitorujący ma kluczowe znaczenie dla firm.

Analiza predykcyjna

Wiele firm korzysta z pamięci flash, która przyspiesza dostarczanie i zwiększa wydajność, aby zlikwidować lukę między aplikacjami a danymi i zoptymalizować działanie centrum danych. Chociaż pamięć flash jest znacznie wydajniejsza i szybsza niż tradycyjna pamięć na dysku twardym, nadal nie jest w stanie wypełnić luki w danych aplikacji ze względu na problemy z konfiguracją i interoperacyjnością. Analityka predykcyjna i sztuczna inteligencja (AI) wchodzą w grę w tej sytuacji.

Rozwiązania pamięci masowej zintegrowane ze sztuczną inteligencją przynoszą korzyści zarówno biznesowi, jak i działowi IT. Zmniejsza się ilość przestojów, zwiększa się poziom produktywności, co skutkuje krótszym czasem wprowadzania na rynek, a wydatki operacyjne są zmniejszane dzięki przewidywaniu i usuwaniu barier w wydajności aplikacji.

Technologia predykcyjna usprawnia planowanie pojemności centrum danych i zarządzanie pamięcią masową dla działu IT. Ponadto pozwala pracownikom IT skoncentrować się na strategii i innowacjach, jednocześnie zmniejszając ilość pracy fizycznej i nakłady na ludzi potrzebne do rozwiązania problemów z wydajnością.

Wpływ uczenia maszynowego na centra danych w Indiach

Zwiększanie wydajności centrów danych: firmy mogą wykorzystywać uczenie maszynowe do automatycznej regulacji fizycznego otoczenia swoich centrów danych, zamiast polegać na ostrzeżeniach oprogramowania. Pociągałoby to za sobą zmianę oprogramowania w architekturze i układzie fizycznym centrum danych w czasie rzeczywistym.

Aby uniknąć wyczerpania pomieszczeń, zasilania, chłodzenia lub zasobów IT, centra danych wykorzystujące uczenie maszynowe mogą pomóc organizacjom IT w oszacowaniu zapotrzebowania. Na przykład, gdy firma konsoliduje centra danych i przenosi aplikacje i dane do centralnego centrum danych, algorytmy mogą pomóc firmie określić, w jaki sposób transfer wpływa na wydajność obiektu.

Inteligentne dane mogą być wykorzystywane przez firmy do lepszego zrozumienia swoich klientów, a być może nawet prognozowania ich zachowań, co zmniejsza rotację klientów. Centrum danych oparte na sztucznej inteligencji może być w stanie wyszukiwać i wyodrębniać informacje z archiwalnych baz danych, które nie są zwykle używane w CRM, poprzez połączenie oprogramowania do uczenia maszynowego z systemem CRM. Pozwoliłoby to systemowi CRM na tworzenie nowych taktyk generowania leadów lub sukcesu klienta.

Analiza i modelowanie wpływu na budżet: ta metoda łączy dane finansowe, w szczególności szczegóły dotyczące obowiązujących podatków, z danymi operacyjnymi i wydajnościowymi z centrów danych, aby pomóc oszacować koszt zakupu i utrzymania sprzętu IT.

Dzięki doskonałemu czasowi reakcji uczenie maszynowe może analizować terabajty danych historycznych i stosować parametry do ocen w ciągu kilku milisekund. Jest to przydatne podczas monitorowania całej aktywności w centrum danych. Poprawa wydajności i redukcja ryzyka to dwa kluczowe problemy, do rozwiązania których dostawcy i operatorzy centrów danych wykorzystują uczenie maszynowe.

Wniosek :

Chociaż koncentrujemy się na idei poprawy funkcjonalności Data Center, nowe czynniki wiekowe mają znaczenie. To właśnie wtedy duże firmy wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe! Zapewnia to nie tylko wyżej wymienione korzyści, ale także poprawia rozwój centrów danych.

Jeśli szukasz takiej profesjonalnej pomocy, skontaktuj się z naszymi ekspertami i dodaj z nami skrzydeł swojej firmie!

Wezwanie do działania !