Роль AI и ML в повышении производительности центров обработки данных

С потоком данных, который мир видел до недавнего времени, профессиональные центры обработки данных пережили бум в своем развитии. Стремительный рост числа умно подключенных устройств и гигантский рост потребления данных оказали давление на базовую инфраструктуру центров обработки данных.

С учетом того, насколько сложными стали центры обработки данных, человек не в силах эффективно справиться с их ростом. Именно тогда нам нужна помощь искусственного интеллекта и машинного обучения. AI и ML очень помогли организациям повысить эффективность своих центров обработки данных.

Влияние искусственного интеллекта на центры обработки данных в Индии

Культура данных возникает в результате четвертой промышленной революции, которая ускорит цифровую трансформацию. Чтобы в полной мере использовать данные, организации создают бизнес-модели, основанные на данных. Таким образом, данные превратились в ценный ресурс и важный компонент практически каждого корпоративного процесса.

Для различных целей практически каждая фирма начала использовать агрессивный сбор и анализ данных. По этой причине крупные центры обработки данных используются предприятиями для хранения и обработки данных. Организации также должны нанимать квалифицированный персонал для обслуживания и мониторинга центров обработки данных в дополнение к этим объектам. Каждой организации может оказаться чрезвычайно дорого содержать центры обработки данных и нанимать работников.

Другая обязанность заключается в контроле и отслеживании рабочих. В результате предприятия всегда ищут лучшие альтернативы статус-кво. В качестве альтернативы предприятия могут использовать ИИ в центре обработки данных для автономного выполнения различных задач, включая оптимизацию серверов и мониторинг оборудования.

Каждой организации, работающей с данными, необходимо эффективно использовать чат-ботов с искусственным интеллектом в центре обработки данных. По данным Gartner, к 2020 году более 30% центров обработки данных не будут финансово и операционно жизнеспособными, если они не будут внедрять ИИ и машинное обучение. Поэтому каждая организация, работающая с данными, должна внедрить машинное обучение с использованием ИИ и чат-ботов в центрах обработки данных. ИИ также поможет предприятиям опережать растущие потребности в обработке и хранении данных.

Внедрение ИИ в центрах обработки данных в Индии

Повышение безопасности

Различные типы киберугроз могут повлиять на центры обработки данных. Киберпреступники постоянно придумывают новые стратегии кражи данных из центров обработки данных. С этой целью хакеры часто создают более изощренные штаммы вредоносных программ и готовят кибератаки, которые могут тайно получить доступ к сетям предприятий. Такое программное обеспечение позволяет хакерам получать доступ к частной информации миллионов людей.

Например, исследователь безопасности недавно обнаружил серьезную утечку данных, которая привела к раскрытию 21 миллиона паролей и 773 миллионов электронных писем. Тот факт, что это нарушение данных имеет 1,6 миллиарда различных комбинаций адресов электронной почты и паролей в результате накопления информации из многочисленных источников, делает его потенциально очень опасным.

Компании, ориентированные на данные, часто сталкиваются с такими утечками данных. В результате каждая компания нанимает экспертов по кибербезопасности для исследования новых онлайн-угроз и разработки средств защиты от них. Для специалистов по кибербезопасности обнаружение и оценка кибератак требует большой работы.

Для обеспечения безопасности данных предприятия могут использовать ИИ в центре обработки данных. ИИ может изучать типичную сетевую активность для этой цели и выявлять киберугрозы на основе отклонений от такого поведения. Кроме того, использование ИИ в центре обработки данных помогает находить бреши в безопасности систем центра обработки данных и обнаруживать вредоносные программы.

Экономия энергии

Операции центра обработки данных могут потреблять много электроэнергии. Системы охлаждения центров обработки данных потребляют значительное количество электроэнергии. Только в США центры обработки данных ежегодно потребляют более 90 миллиардов киловатт-часов электроэнергии. Дата-центры потребляют около 416 тераватт электроэнергии во всем мире.

Таким образом, использование энергии является серьезной проблемой для центров обработки данных. Кроме того, по мере роста глобального трафика данных потребление электроэнергии будет удваиваться каждые четыре года. Организации постоянно ищут новые подходы к энергосбережению.

Технические гиганты используют искусственный интеллект в центрах обработки данных для снижения энергопотребления. Например, Google внедрила искусственный интеллект для эффективного управления энергией в своих центрах обработки данных. В результате официальные лица Google сократили потребление энергии системой охлаждения в своем центре обработки данных на 40%. Даже 40-процентное сокращение затрат может сэкономить такой компании, как Google, миллионы долларов на энергозатратах.

Каждая компания, работающая с данными, может использовать ИИ в своих центрах обработки данных для экономии энергии. ИИ может измерять скорость потока, оценивать охлаждающее оборудование, а также изучать и анализировать заданные значения температуры. Предприятия могут обучать свой ИИ, используя интеллектуальные датчики для сбора важных данных. Используя эту стратегию, ИИ может обнаруживать источники неэффективного энергопотребления и автоматически исправлять эти неэффективности для снижения энергопотребления.

Сокращение времени простоя

Значительные простои могут быть вызваны перебоями в работе центра обработки данных. В результате предприятия нанимают квалифицированный персонал для мониторинга и прогнозирования сбоев в работе с данными. Однако вручную прогнозировать прерывания передачи данных может быть сложно. Чтобы определить основную причину различных проблем, работники центра обработки данных должны расшифровать и оценить множество проблем.

Однако внедрение искусственного интеллекта в центре обработки данных может стать действенным решением этой чрезвычайной ситуации. Чтобы выявлять и предвидеть сбои данных, искусственный интеллект может отслеживать производительность сервера, сетевой трафик и использование диска. Организации могут использовать ИИ для отслеживания уровней мощности и выявления потенциально проблемных компонентов системы с помощью сложной прогнозной аналитики.

Например, в компании может быть установлен механизм прогнозирования на основе искусственного интеллекта для прогнозирования и выявления сбоев в работе центра обработки данных, а встроенные сигнатуры могут идентифицировать клиентов, на которых может быть оказано влияние. Затем центр обработки данных может восстановиться после сбоя данных с помощью алгоритмов ИИ, которые могут автоматически принимать меры по смягчению последствий.

Внедрение оптимизации сервера

Каждый центр обработки данных имеет несколько реальных серверов, а также оборудование для обработки и хранения данных. Инженеры в центрах обработки данных должны разработать методы балансировки рабочих нагрузок серверов для обработки огромных объемов данных. Возрастающая скорость создания и сбора данных делает этот метод неэффективным для повышения производительности сервера.

Использование прогнозной аналитики и развертывание ИИ в центре обработки данных может помочь в распределении рабочей нагрузки между несколькими серверами. Чтобы правильно разделить рабочую нагрузку, алгоритмы балансировки нагрузки на основе ИИ могут учиться на исторических данных. Оптимизация серверов на основе ИИ может обнаруживать потенциальные проблемы в центрах обработки данных, ускорять операции и устранять факторы риска быстрее, чем традиционные методы. Используя эту стратегию, организации могут максимизировать производительность и оптимизацию серверов.

Оборудование для мониторинга

Инженеры, работающие в дата-центрах, должны постоянно осматривать оборудование на наличие дефектов и необходимости ремонта. Однако всегда есть вероятность того, что инженеры дата-центра упустят из виду какие-то недостатки в системе, что может привести к поломке оборудования. Такие отказы оборудования могут в конечном итоге стоить предприятиям денег, поскольку им, возможно, придется заменить или отремонтировать оборудование.

Кроме того, сбои в работе оборудования могут привести к простоям, что может снизить производительность и привести к некачественному обслуживанию клиентов. Центры обработки данных часто сталкиваются с отказами оборудования из-за ежедневного роста трафика данных. Такие высокие требования к обработке вызывают постоянный нагрев системы, что влияет на оборудование центра обработки данных.

Вся система перегреется и отключится, если в системе охлаждения возникнет недиагностированный дефект и она перестанет функционировать. Поэтому оборудование для мониторинга имеет решающее значение для бизнеса.

Предиктивный анализ

Многие предприятия используют флэш-память, которая ускоряет доставку и повышает производительность, чтобы закрыть разрыв между приложениями и данными и оптимизировать работу центров обработки данных. Хотя флэш-хранилище значительно эффективнее и быстрее, чем традиционное хранилище на жестких дисках, оно по-прежнему не может закрыть разрыв между приложениями и данными из-за проблем с конфигурацией и функциональной совместимостью. В этой ситуации в игру вступают предиктивная аналитика и искусственный интеллект (ИИ).

Решения для хранения данных с интегрированным ИИ приносят пользу как бизнесу, так и ИТ. Время простоя сокращается, уровень производительности повышается, что приводит к более быстрому выходу на рынок, а операционные расходы снижаются за счет прогнозирования и устранения барьеров для производительности приложений.

Технология прогнозирования улучшает планирование емкости центра обработки данных и управление хранением данных для ИТ-отдела. Кроме того, это позволяет ИТ-специалистам сосредоточиться на стратегии и инновациях, одновременно сокращая количество ручного труда и затраты на персонал, необходимые для решения проблем с производительностью.

Влияние машинного обучения на центры обработки данных в Индии

Повышение эффективности центров обработки данных: компании могут использовать машинное обучение для автоматического регулирования физического окружения своих центров обработки данных, а не полагаться на предупреждения программного обеспечения. Это повлечет за собой изменение программным обеспечением архитектуры и физического расположения центра обработки данных в режиме реального времени.

Чтобы избежать нехватки места, питания, охлаждения или ИТ-ресурсов, центры обработки данных, использующие машинное обучение, могут помочь ИТ-организациям оценить спрос. Например, когда компания объединяет центры обработки данных и перемещает приложения и данные в центральный центр обработки данных, алгоритмы могут помочь компании определить, как перенос влияет на пропускную способность объекта.

Интеллектуальные данные могут использоваться предприятиями для лучшего понимания своих клиентов и, возможно, даже для прогнозирования их поведения, что снижает отток клиентов. Центр обработки данных на основе ИИ может искать и извлекать информацию из архивных баз данных, которые обычно не используются для CRM, путем объединения программного обеспечения машинного обучения с системой CRM. Это позволит системе CRM создать новую тактику привлечения клиентов или успеха клиентов.

Анализ и моделирование влияния на бюджет. Этот метод объединяет финансовые данные, особенно сведения о применимых налогах, с операционными данными и данными о производительности из центров обработки данных, чтобы помочь оценить затраты на приобретение и обслуживание ИТ-оборудования.

Благодаря превосходному времени реакции машинное обучение может анализировать терабайты исторических данных и применять параметры к суждениям за миллисекунды. Это полезно при мониторинге всей активности в центре обработки данных. Повышение эффективности и снижение рисков — две ключевые проблемы, для решения которых поставщики и операторы центров обработки данных используют машинное обучение.

Вывод :

Хотя мы сосредоточены на идее улучшения функциональности центров обработки данных, факторы новой эпохи имеют значение. Это когда крупные компании используют искусственный интеллект и машинное обучение! Это не только обеспечивает вышеупомянутые преимущества, но и способствует росту центров обработки данных.

Если вам нужна такая профессиональная помощь, свяжитесь с нашими экспертами и окрылите свою компанию вместе с нами!

Призыв к действию !