Rolul AI și ML în îmbunătățirea performanței centrelor de date

Odată cu valul de date pe care lumea a văzut-o până de curând, centrele de date profesionale au cunoscut un boom în evoluția lor. O creștere urgentă a dispozitivelor conectate inteligent și o creștere gigantică a consumului de date au pus presiune asupra infrastructurii de bază a centrelor de date.

Odată cu gradul de complexitate în care au devenit centrele de date, nu este în puterea omului să gestioneze creșterea în mod eficient. Acesta este momentul în care avem nevoie de asistența inteligenței artificiale și a învățării automate. AI și ML au fost de mare ajutor organizațiilor în îmbunătățirea eficienței centrelor lor de date.

Impactul inteligenței artificiale asupra centrelor de date din India

Cultura datelor apare ca urmare a celei de-a patra revoluții industriale, care va grăbi transformarea digitală. Pentru a utiliza pe deplin datele, organizațiile creează modele de afaceri bazate pe date. Prin urmare, datele s-au dezvoltat într-o resursă valoroasă și o componentă esențială a practic oricărui proces corporativ.

Pentru o varietate de utilizări, practic fiecare firmă a început să folosească colectarea și analiza agresivă a datelor. Centrele de date mari sunt folosite de întreprinderi pentru a stoca și procesa date din acest motiv. Organizațiile trebuie, de asemenea, să recruteze personal calificat pentru întreținerea și monitorizarea centrelor de date pe lângă aceste facilități. Fiecare organizație poate considera că este extrem de costisitor să conducă centre de date și să angajeze lucrători.

O altă responsabilitate este supravegherea și urmărirea lucrătorilor. Drept urmare, companiile caută mereu alternative mai bune la status quo-ul. Ca alternativă, companiile pot folosi AI în centrul de date pentru a executa diverse lucrări în mod autonom, inclusiv optimizarea serverului și monitorizarea echipamentelor.

Fiecare organizație bazată pe date trebuie să utilizeze eficient chatbot-urile AI din centrul de date. Potrivit Gartner, mai mult de 30% dintre centrele de date nu vor fi viabile din punct de vedere financiar și operațional până în 2020 dacă nu implementează AI și învățarea automată. Prin urmare, AI și chatbot machine learning trebuie implementate în centrele de date de către fiecare organizație bazată pe date. Inteligența artificială va ajuta, de asemenea, companiile să rămână în fața nevoilor tot mai mari de procesare și stocare a datelor.

Implementarea inteligenței artificiale în centrele de date din India

Îmbunătățirea Securității

Diferite tipuri de amenințări cibernetice pot afecta centrele de date. Infractorii cibernetici vin în mod constant cu noi strategii pentru a fura date din centrele de date. Hackerii creează frecvent tulpini de malware mai sofisticate în acest scop și pregătesc atacuri cibernetice care pot accesa în mod ascuns rețelele de afaceri. Un astfel de software permite hackerilor să acceseze informațiile private ale milioane de persoane.

De exemplu, un cercetător în securitate a dezvăluit recent o încălcare semnificativă a datelor care a dus la expunerea a 21 de milioane de parole și 773 de milioane de e-mailuri. Faptul că această încălcare a datelor are 1,6 miliarde de combinații diferite de adrese de e-mail și parole, ca urmare a acumulării de informații din numeroase surse, o face potențial foarte periculoasă.

Firmele bazate pe date se confruntă frecvent cu astfel de încălcări ale datelor. Drept urmare, fiecare companie angajează experți în securitate cibernetică pentru a cerceta noi amenințări online și pentru a dezvolta apărare împotriva acestora. Pentru profesioniștii în securitate cibernetică, descoperirea și evaluarea atacurilor cibernetice necesită multă muncă.

Pentru securitatea datelor, companiile pot folosi AI în centrul de date. AI poate învăța activitatea tipică de rețea în acest scop și poate identifica pericolele cibernetice pe baza abaterilor de la un astfel de comportament. În plus, utilizarea AI în centrul de date ajută la găsirea lacunelor de securitate în sistemele centrelor de date și la detectarea malware-ului.

Conservarea energiei

Operațiunile unui centru de date pot folosi multă energie electrică. Sistemele de răcire pentru centrele de date folosesc o cantitate substanțială de energie electrică. Centrele de date folosesc peste 90 de miliarde de kilowați-oră de electricitate anual numai în SUA. Centrele de date necesită aproximativ 416 terawați de electricitate la nivel global.

Prin urmare, utilizarea energiei este o problemă serioasă pentru centrele de date. În plus, pe măsură ce traficul global de date crește, consumul de energie electrică se va dubla la fiecare patru ani. Organizațiile caută în mod constant abordări noi pentru conservarea energiei.

Mașinii tehnologiei folosesc AI în centrul de date pentru a reduce consumul de energie. De exemplu, Google a implementat AI pentru a gestiona eficient energia din centrele sale de date. Drept urmare, oficialii Google au redus cu 40% energia folosită de sistemul de răcire din centrul lor de date. Chiar și o reducere de 40% a costurilor poate economisi o companie precum Google milioane de dolari în costuri cu energia.

Fiecare companie bazată pe date poate folosi AI în centrele sale de date pentru economii de energie. AI poate măsura debitele, poate evalua echipamentele de răcire și poate învăța și analiza punctele de referință ale temperaturii. Companiile își pot antrena AI folosind senzori inteligenți pentru a colecta date importante. Folosind această strategie, AI poate localiza sursele de ineficiență energetică și poate corecta automat aceste ineficiențe pentru a reduce consumul de energie.

Reducerea timpului de nefuncționare

Timpii de nefuncționare semnificative pot rezulta din întreruperile centrului de date. Drept urmare, întreprinderile angajează personal calificat pentru a monitoriza și a prevedea întreruperile datelor. Cu toate acestea, poate fi dificil să preziceți manual întreruperile datelor. Pentru a identifica cauza de bază a diferitelor probleme, lucrătorii din centrele de date trebuie să decodeze și să evalueze o varietate de probleme.

Cu toate acestea, implementarea AI în centrul de date poate oferi un remediu viabil pentru această urgență. Pentru a identifica și anticipa întreruperile de date, inteligența artificială poate monitoriza performanța serverului, traficul de rețea și utilizarea discurilor. Organizațiile pot folosi AI pentru a urmări nivelurile de putere și pentru a identifica componente ale sistemului potențial problematice utilizând analize predictive sofisticate.

De exemplu, un motor de predicție alimentat de inteligență artificială poate fi instalat într-o companie pentru a prognoza și a identifica întreruperile centrelor de date, iar semnăturile încorporate pot identifica clienții care ar putea fi afectați. Centrul de date se poate recupera după întreruperea datelor cu ajutorul algoritmilor AI care pot adopta automat măsuri de atenuare.

Implementarea optimizării serverului

Fiecare centru de date are mai multe servere reale, precum și hardware de procesare și stocare a datelor. Inginerii din centrele de date trebuie să creeze metode de echilibrare a sarcinilor de lucru ale serverului pentru a gestiona volume enorme de date. Rata tot mai mare de generare și colectare a datelor face ca această metodă să fie ineficientă pentru îmbunătățirea performanței serverului.

Utilizarea analizei predictive și implementarea AI în centrul de date pot ajuta la distribuirea sarcinii de lucru pe mai multe servere. Pentru a împărți în mod corespunzător volumul de muncă, algoritmii de echilibrare a sarcinii alimentați de AI pot învăța din datele istorice. Optimizarea serverului bazată pe inteligență artificială poate descoperi probleme potențiale în centrele de date, poate accelera operațiunile și poate aborda factorii de risc mai rapid decât metodele convenționale. Organizațiile pot maximiza performanța și optimizarea serverului folosind această strategie.

Echipamente de monitorizare

Inginerii care lucrează în centrele de date trebuie să inspecteze în mod constant echipamentul pentru defecte și necesitatea reparațiilor. Cu toate acestea, există întotdeauna șansa ca inginerii centrelor de date să treacă cu vederea unele defecte ale sistemului, care pot duce la defecțiuni ale echipamentelor. Astfel de defecțiuni ale echipamentelor pot ajunge să coste bani pentru companii, deoarece ar putea fi nevoite să înlocuiască sau să repare echipamentul.

În plus, defecțiunile echipamentelor pot cauza perioade de nefuncționare, ceea ce poate scădea productivitatea și poate duce la un serviciu necorespunzătoare pentru clienți. Centrele de date se confruntă frecvent cu defecțiuni ale echipamentelor din cauza creșterii zilnice a traficului de date. Astfel de cerințe ridicate de procesare determină încălzirea constantă a sistemului care afectează echipamentele centrului de date.

Întregul sistem s-ar supraîncălzi și s-ar opri dacă un sistem de răcire dezvoltă un defect nediagnosticat și își încetează funcționarea. Prin urmare, echipamentele de monitorizare sunt esențiale pentru întreprinderi.

Analiza predictivă

Multe companii folosesc stocarea flash, care accelerează livrarea și crește performanța, pentru a reduce decalajul dintre aplicații și date și pentru a optimiza operațiunile centrului de date. Deși stocarea flash este semnificativ mai eficientă și mai rapidă decât stocarea tradițională pe hard disk, încă nu reușește să reducă decalajul dintre aplicații și date din cauza provocărilor de configurare și interoperabilitate. Analiza predictivă și inteligența artificială (AI) intervin în această situație.

Soluțiile de stocare integrate AI beneficiază atât de business, cât și de IT. Timpul de nefuncționare este redus, nivelurile de productivitate sunt crescute, rezultând un timp de lansare pe piață mai rapid, iar cheltuielile de operare sunt reduse prin anticiparea și eliminarea barierelor din calea performanței aplicațiilor.

Tehnologia predictivă îmbunătățește planificarea capacității centrului de date și gestionarea stocării datelor pentru departamentul IT. În plus, îi eliberează pe lucrătorii IT să se concentreze asupra strategiei și inovației, reducând în același timp cantitatea de muncă manuală și cheltuielile cu oamenii necesare pentru a rezolva problemele de performanță.

Impactul învățării automate asupra centrelor de date din India

Eficientizarea centrelor de date: companiile pot folosi învățarea automată pentru a regla automat mediul fizic al centrelor lor de date, mai degrabă decât să depind de avertismentele software. Acest lucru ar presupune ca software-ul să modifice arhitectura și aspectul fizic al centrului de date în timp real.

Pentru a evita rămânerea fără încăpere, energie, răcire sau resurse IT, centrele de date care utilizează învățarea automată pot ajuta organizațiile IT să estimeze cererea. Când o companie consolidează centrele de date și mută aplicațiile și datele într-un centru de date central, de exemplu, algoritmii pot ajuta compania să determine modul în care transferul afectează capacitatea instalației.

Datele inteligente pot fi folosite de companii pentru a-și înțelege mai bine clienții și poate chiar pentru a prognoza comportamentul acestora, reducând rata de retragere a clienților. Centrul de date alimentat de AI poate să caute și să extragă informații din bazele de date de arhivă care nu sunt utilizate în general pentru CRM, combinând software-ul de învățare automată cu sistemul CRM. Acest lucru ar permite sistemului CRM să creeze noi generații de clienți potențiali sau tactici de succes pentru clienți.

Analiza și modelarea impactului bugetar: Această metodă combină datele financiare, în special detaliile privind taxele aplicabile, cu datele operaționale și de performanță din centrele de date pentru a ajuta la estimarea costului achiziționării și întreținerii echipamentelor IT.

Datorită timpului său de reacție superior, învățarea automată poate analiza terabytes de date istorice și poate aplica parametrii judecăților în câteva milisecunde. Când monitorizați toată activitatea dintr-un centru de date, acest lucru este util. Îmbunătățirea eficienței și reducerea riscurilor sunt cele două probleme cheie pe care furnizorii și operatorii de centre de date folosesc învățarea automată pentru a le rezolva.

Concluzie :

În timp ce ne concentrăm pe ideea de a îmbunătăți funcționalitatea centrelor de date, factorii de vârstă noi contează. Acesta este momentul în care marile companii folosesc inteligența artificială și învățarea automată! Acest lucru nu numai că oferă beneficiile menționate mai sus, dar îmbunătățește și creșterea centrelor de date.

Dacă sunteți în căutarea unei astfel de asistențe profesionale, luați legătura cu experții noștri și oferiți-vă companiei aripi alături de noi!

Apel la acțiune !