Papel da AI e ML na melhoria do desempenho dos Data Centers

Com a enxurrada de dados que o mundo viu até recentemente, os data centers profissionais tiveram um boom em sua evolução. Um crescimento urgente de dispositivos conectados de forma inteligente e um aumento gigantesco no consumo de dados pressionaram a infraestrutura subjacente dos Data Centers.

Com a quantidade de complexidade que os Data Centers se tornaram, não está no poder humano lidar com o aumento dos mesmos de forma eficiente. É nesse momento que precisamos da ajuda da Inteligência Artificial e do Machine Learning. IA e ML têm sido de grande ajuda para as organizações na melhoria da eficiência de seus data centers.

O impacto da inteligência artificial nos data centers da Índia

A cultura de dados está surgindo como resultado da quarta revolução industrial, que acelerará a transformação digital. Para utilizar totalmente os dados, as organizações estão criando modelos de negócios orientados por dados. Consequentemente, os dados se tornaram um recurso valioso e um componente essencial de praticamente todos os processos corporativos.

Para uma variedade de usos, praticamente todas as empresas começaram a empregar coleta e análise agressivas de dados. Grandes centros de dados são usados ​​por empresas para armazenar e processar dados por esse motivo. As organizações também precisam recrutar pessoal qualificado para manter e monitorar os data centers, além dessas instalações. Toda organização pode achar extremamente caro administrar data centers e contratar trabalhadores.

Outra responsabilidade é supervisionar e acompanhar os trabalhadores. Como resultado, as empresas estão sempre procurando alternativas melhores para o status quo. Como alternativa, as empresas podem usar IA no data center para executar várias tarefas de forma autônoma, incluindo otimização de servidores e monitoramento de equipamentos.

Toda organização orientada por dados precisa aproveitar efetivamente os chatbots de IA no data center. De acordo com o Gartner, mais de 30% dos data centers não serão financeira e operacionalmente viáveis ​​até 2020 se não implementarem IA e aprendizado de máquina. Portanto, o aprendizado de máquina de IA e chatbot deve ser implementado em data centers por todas as organizações orientadas a dados. A IA também ajudará as empresas a se manterem à frente das crescentes necessidades de processamento e armazenamento de dados.

Implementando IA em Data Centers na Índia

Melhorando a segurança

Diferentes tipos de ameaças cibernéticas podem afetar os data centers. Os cibercriminosos estão constantemente criando novas estratégias para roubar dados de data centers. Os hackers frequentemente criam cepas de malware mais sofisticadas para esse fim e preparam ataques cibernéticos que podem acessar secretamente redes de empresas. Esse software permite que os hackers acessem as informações privadas de milhões de indivíduos.

Por exemplo, um pesquisador de segurança divulgou recentemente uma violação significativa de dados que resultou na exposição de 21 milhões de senhas e 773 milhões de e-mails. O fato de essa violação de dados ter 1,6 bilhão de combinações diferentes de endereços de e-mail e senhas como resultado do acúmulo de informações de várias fontes o torna potencialmente muito perigoso.

As empresas orientadas a dados frequentemente sofrem essas violações de dados. Como resultado, toda empresa emprega especialistas em segurança cibernética para pesquisar novas ameaças online e desenvolver defesas contra elas. Para os profissionais de segurança cibernética, descobrir e avaliar ataques cibernéticos exige muito trabalho.

Para segurança de dados, as empresas podem usar IA no data center. A IA pode aprender atividades típicas de rede para esse fim e identificar perigos cibernéticos com base em desvios de tal comportamento. Além disso, o uso de IA no data center ajuda a encontrar brechas de segurança nos sistemas de data center e a detectar malware.

Conservando energia

As operações de um data center podem usar muita eletricidade. Os sistemas de resfriamento para data centers usam uma quantidade substancial de eletricidade. Os data centers usam mais de 90 bilhões de quilowatts-hora de eletricidade anualmente apenas nos EUA. Os data centers requerem cerca de 416 terawatts de eletricidade globalmente.

Portanto, o uso de energia é um problema sério para os data centers. Além disso, à medida que o tráfego global de dados cresce, o uso de eletricidade dobrará a cada quatro anos. As organizações estão constantemente procurando novas abordagens para a conservação de energia.

Gigantes da tecnologia estão utilizando IA no data center para reduzir o consumo de energia. Por exemplo, o Google implementou IA para gerenciar com eficiência a energia em seus data centers. Como resultado, os funcionários do Google reduziram a energia usada pelo sistema de resfriamento em seu data center em 40%. Mesmo uma redução de 40% nos custos pode economizar milhões de dólares em custos de energia para uma empresa como o Google.

Toda empresa orientada a dados pode usar IA em seus data centers para economizar energia. A IA pode medir taxas de fluxo, avaliar equipamentos de resfriamento e aprender e analisar pontos de ajuste de temperatura. As empresas podem treinar sua IA usando sensores inteligentes para coletar dados importantes. Usando essa estratégia, a IA pode localizar as fontes de ineficiências de energia e corrigi-las automaticamente para reduzir o uso de energia.

Reduzindo o tempo de inatividade

Tempos de inatividade significativos podem resultar de interrupções do data center. Como resultado, as empresas empregam pessoal qualificado para monitorar e prever interrupções de dados. No entanto, pode ser difícil prever manualmente as interrupções de dados. Para identificar a causa subjacente de vários problemas, os funcionários do data center devem decodificar e avaliar uma variedade de problemas.

No entanto, a implementação da IA ​​no data center pode oferecer uma solução viável para essa emergência. Para identificar e antecipar interrupções de dados, a inteligência artificial pode monitorar o desempenho do servidor, o tráfego de rede e o uso do disco. As organizações podem usar a IA para rastrear os níveis de energia e identificar componentes do sistema potencialmente problemáticos usando análises preditivas sofisticadas.

Por exemplo, um mecanismo preditivo alimentado por inteligência artificial pode ser instalado em uma empresa para prever e identificar interrupções no data center, e assinaturas integradas podem identificar clientes que podem ser afetados. O data center pode então se recuperar da interrupção de dados com a ajuda de algoritmos de IA que podem adotar automaticamente medidas de mitigação.

Implementando a Otimização do Servidor

Cada centro de dados tem vários servidores reais, bem como processamento de dados e hardware de armazenamento. Os engenheiros dos data centers devem criar métodos para equilibrar as cargas de trabalho do servidor para lidar com enormes volumes de dados. A taxa crescente de geração e coleta de dados torna esse método ineficaz para aprimorar o desempenho do servidor.

A utilização de análise preditiva e a implantação de IA no data center podem ajudar na distribuição da carga de trabalho em vários servidores. Para dividir adequadamente a carga de trabalho, os algoritmos de balanceamento de carga alimentados por IA podem aprender com dados históricos. A otimização de servidor baseada em IA pode descobrir possíveis problemas em data centers, acelerar operações e lidar com fatores de risco mais rapidamente do que os métodos convencionais. As organizações podem maximizar o desempenho e a otimização do servidor usando essa estratégia.

Equipamento de monitoramento

Os engenheiros que trabalham em data centers devem inspecionar constantemente os equipamentos quanto a defeitos e a necessidade de reparos. No entanto, sempre há uma chance de que os engenheiros do data center ignorem algumas falhas no sistema, o que pode resultar em quebras do equipamento. Essas falhas de equipamento podem acabar custando dinheiro às empresas porque elas podem ter que substituir ou consertar o equipamento.

Além disso, o mau funcionamento do equipamento pode causar paradas, o que pode diminuir a produtividade e resultar em atendimento ao cliente abaixo da média. Os data centers sofrem falhas de equipamentos com frequência devido ao crescimento diário do tráfego de dados. Essas altas demandas de processamento causam um aquecimento constante do sistema que afeta os equipamentos do data center.

Todo o sistema superaqueceria e desligaria se um sistema de resfriamento desenvolvesse um defeito não diagnosticado e parasse de funcionar. Portanto, o monitoramento de equipamentos é crucial para as empresas.

Análise preditiva

Muitas empresas estão usando armazenamento flash, que acelera a entrega e aumenta o desempenho, para fechar a lacuna entre aplicativos e dados e otimizar as operações do data center. Embora o armazenamento flash seja significativamente mais eficiente e rápido do que o armazenamento tradicional em disco rígido, ele ainda não consegue fechar a lacuna de dados de aplicativos devido a desafios de configuração e interoperabilidade. A análise preditiva e a inteligência artificial (IA) entram em jogo nessa situação.

As soluções de armazenamento integradas à IA beneficiam os negócios e a TI. A quantidade de tempo de inatividade é reduzida, os níveis de produtividade são elevados, resultando em um tempo de lançamento mais rápido no mercado, e as despesas operacionais são reduzidas pela antecipação e remoção de barreiras ao desempenho do aplicativo.

A tecnologia preditiva aprimora o planejamento da capacidade do data center e o gerenciamento do armazenamento de dados para o departamento de TI. Além disso, libera os funcionários de TI para se concentrarem na estratégia e na inovação, ao mesmo tempo em que reduz a quantidade de trabalho manual e os gastos com pessoal necessários para resolver problemas de desempenho.

Impacto do aprendizado de máquina em data centers na Índia

Tornar os data centers mais eficazes: as empresas podem usar o aprendizado de máquina para regular automaticamente o ambiente físico de seus data centers, em vez de depender de avisos de software. Isso exigiria que o software alterasse a arquitetura e o layout físico do data center em tempo real.

Para evitar a falta de espaço, energia, resfriamento ou recursos de TI, os datacenters que usam aprendizado de máquina podem ajudar as organizações de TI a estimar a demanda. Quando uma empresa consolida data centers e move aplicativos e dados para um data center central, por exemplo, os algoritmos podem ajudar a empresa a determinar como a transferência afeta a capacidade da instalação.

Os dados inteligentes podem ser usados ​​pelas empresas para entender melhor seus clientes e talvez até prever seu comportamento, diminuindo a rotatividade de clientes. O data center com IA pode pesquisar e extrair informações de bancos de dados de arquivamento que geralmente não são usados ​​para CRM, combinando o software de aprendizado de máquina com o sistema de CRM. Isso permitiria que o sistema de CRM criasse novas táticas de geração de leads ou sucesso do cliente.

Análise e modelagem de impacto orçamentário: esse método combina dados financeiros, principalmente detalhes sobre impostos aplicáveis, com dados operacionais e de desempenho de data centers para ajudar a estimar o custo de aquisição e manutenção de equipamentos de TI.

Devido ao seu tempo de reação superior, o aprendizado de máquina pode analisar terabytes de dados históricos e aplicar parâmetros a julgamentos em questão de milissegundos. Ao monitorar todas as atividades em um data center, isso é útil. O aprimoramento da eficiência e a redução de riscos são os dois principais problemas que os fornecedores e operadores de data centers estão usando o aprendizado de máquina para resolver.

Conclusão :

Enquanto nos concentramos na ideia de melhorar a funcionalidade dos Data Centers, os novos fatores de idade são importantes. É quando grandes empresas estão usando Inteligência Artificial e Machine Learning! Isso não apenas fornece os benefícios mencionados acima, mas também melhora o crescimento dos Data Centers.

Se você busca esse atendimento profissional, entre em contato com nossos especialistas e dê asas à sua empresa conosco!

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