บทบาทของ AI และ ML ในการปรับปรุงประสิทธิภาพของศูนย์ข้อมูล

ด้วยปริมาณข้อมูลมากมายที่โลกได้เห็นจนกระทั่งเมื่อไม่นานมานี้ ศูนย์ข้อมูลระดับมืออาชีพได้เห็นการพัฒนาอย่างรวดเร็ว การเติบโตอย่างเร่งด่วนของอุปกรณ์ที่เชื่อมต่ออย่างชาญฉลาดและปริมาณการใช้ข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างมากได้สร้างแรงกดดันต่อโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐานของศูนย์ข้อมูล

ด้วยจำนวนความซับซ้อนที่ศูนย์ข้อมูลกลายเป็น จึงไม่อยู่ในอำนาจของมนุษย์ที่จะจัดการกับการเพิ่มขึ้นของสิ่งเดียวกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ นี่คือเวลาที่เราต้องการความช่วยเหลือจากปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง AI และ ML มีส่วนช่วยองค์กรอย่างมากในการปรับปรุงประสิทธิภาพของศูนย์ข้อมูลของตน

ผลกระทบของปัญญาประดิษฐ์ต่อศูนย์ข้อมูลในอินเดีย

วัฒนธรรมข้อมูลกำลังเกิดขึ้นอันเป็นผลมาจากการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่สี่ ซึ่งจะเร่งให้เกิดการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล เพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลอย่างเต็มที่ องค์กรต่าง ๆ กำลังสร้างโมเดลธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ข้อมูลได้พัฒนาเป็นทรัพยากรที่มีค่าและเป็นองค์ประกอบที่สำคัญของทุกกระบวนการขององค์กร

สำหรับการใช้งานที่หลากหลาย แทบทุกบริษัทเริ่มใช้การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเชิงรุก องค์กรใช้ศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลด้วยเหตุนี้ นอกจากนี้ องค์กรยังจำเป็นต้องสรรหาบุคลากรที่มีคุณสมบัติเหมาะสมเพื่อดูแลและตรวจสอบศูนย์ข้อมูลนอกเหนือจากสิ่งอำนวยความสะดวกเหล่านี้ ทุกองค์กรอาจพบว่าการใช้ศูนย์ข้อมูลและจ้างพนักงานมีราคาแพงมาก

ความรับผิดชอบอีกอย่างคือการดูแลและติดตามคนงาน ส่งผลให้ธุรกิจต่างๆ มองหาทางเลือกที่ดีกว่าสำหรับสภาพที่เป็นอยู่ อีกทางเลือกหนึ่งคือ ธุรกิจสามารถใช้ AI ในศูนย์ข้อมูลเพื่อดำเนินการงานต่างๆ โดยอัตโนมัติ รวมถึงการเพิ่มประสิทธิภาพเซิร์ฟเวอร์และการตรวจสอบอุปกรณ์

ทุกองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจำเป็นต้องใช้ประโยชน์จากแชทบอท AI ในศูนย์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ จากข้อมูลของ Gartner ศูนย์ข้อมูลมากกว่า 30% จะไม่สามารถดำเนินการทางการเงินและการดำเนินงานได้ภายในปี 2020 หากไม่ได้ใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง ดังนั้นการเรียนรู้ของเครื่อง AI และแชทบอทจะต้องถูกนำมาใช้ในศูนย์ข้อมูลโดยทุกองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล AI จะช่วยให้ธุรกิจก้าวนำหน้าความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับการประมวลผลและการจัดเก็บข้อมูล

การใช้ AI ในศูนย์ข้อมูลในอินเดีย

การปรับปรุงความปลอดภัย

ภัยคุกคามทางไซเบอร์ประเภทต่างๆ อาจส่งผลกระทบต่อศูนย์ข้อมูล อาชญากรไซเบอร์คิดค้นกลยุทธ์ใหม่ๆ อย่างต่อเนื่องเพื่อขโมยข้อมูลจากศูนย์ข้อมูล แฮ็กเกอร์มักสร้างสายพันธุ์มัลแวร์ที่ซับซ้อนมากขึ้นเพื่อจุดประสงค์นี้ และเตรียมการโจมตีทางไซเบอร์ที่สามารถเข้าถึงเครือข่ายของธุรกิจอย่างลับๆ ซอฟต์แวร์ดังกล่าวช่วยให้แฮ็กเกอร์สามารถเข้าถึงข้อมูลส่วนตัวของบุคคลนับล้านได้

ตัวอย่างเช่น เมื่อเร็วๆ นี้ นักวิจัยด้านความปลอดภัยได้เปิดเผยการละเมิดข้อมูลที่สำคัญ ซึ่งส่งผลให้มีการเปิดเผยรหัสผ่าน 21 ล้านรหัสและอีเมล 773 ล้านฉบับ ข้อเท็จจริงที่ว่าการละเมิดข้อมูลนี้มีที่อยู่อีเมลและรหัสผ่านที่แตกต่างกันถึง 1.6 พันล้านชุด ซึ่งเป็นผลมาจากการสะสมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ มากมาย ทำให้อาจเป็นอันตรายได้

บริษัทที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมักประสบปัญหาการละเมิดข้อมูลดังกล่าว ด้วยเหตุนี้ ทุกบริษัทจึงจ้างผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์เพื่อวิจัยภัยคุกคามออนไลน์ใหม่ๆ และพัฒนาการป้องกัน สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ การค้นหาและประเมินการโจมตีทางไซเบอร์ต้องใช้ความพยายามอย่างมาก

สำหรับความปลอดภัยของข้อมูล ธุรกิจสามารถใช้ AI ในศูนย์ข้อมูลได้ AI สามารถเรียนรู้กิจกรรมเครือข่ายทั่วไปเพื่อจุดประสงค์นี้ และระบุอันตรายทางไซเบอร์ตามการเบี่ยงเบนจากพฤติกรรมดังกล่าว นอกจากนี้ การใช้ AI ในศูนย์ข้อมูลยังช่วยค้นหาช่องว่างด้านความปลอดภัยในระบบศูนย์ข้อมูลและตรวจจับมัลแวร์

การอนุรักษ์พลังงาน

การดำเนินงานของศูนย์ข้อมูลอาจใช้ไฟฟ้าจำนวนมาก ระบบทำความเย็นสำหรับศูนย์ข้อมูลใช้พลังงานไฟฟ้าจำนวนมาก ศูนย์ข้อมูลใช้ไฟฟ้ามากกว่า 90 พันล้านกิโลวัตต์ชั่วโมงต่อปีในสหรัฐอเมริกาเพียงแห่งเดียว ศูนย์ข้อมูลต้องการไฟฟ้าประมาณ 416 เทราวัตต์ทั่วโลก

ดังนั้น การใช้พลังงานจึงเป็นปัญหาร้ายแรงสำหรับศูนย์ข้อมูล นอกจากนี้ เมื่อการรับส่งข้อมูลทั่วโลกเพิ่มขึ้น การใช้ไฟฟ้าจะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าทุกๆ สี่ปี องค์กรต่าง ๆ มองหาแนวทางใหม่ในการอนุรักษ์พลังงานอย่างต่อเนื่อง

ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีกำลังใช้ AI ในศูนย์ข้อมูลเพื่อลดการใช้พลังงาน ตัวอย่างเช่น Google ได้ใช้ AI เพื่อจัดการพลังงานในศูนย์ข้อมูลของตนอย่างมีประสิทธิภาพ เป็นผลให้เจ้าหน้าที่ของ Google ลดพลังงานที่ใช้โดยระบบทำความเย็นในศูนย์ข้อมูลลง 40% แม้แต่การลดค่าใช้จ่ายลง 40% ก็สามารถประหยัดค่าใช้จ่ายด้านพลังงานให้กับบริษัทอย่าง Google ได้หลายล้านดอลลาร์

บริษัทที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลทุกแห่งสามารถใช้ AI ในศูนย์ข้อมูลเพื่อประหยัดพลังงานได้ AI สามารถวัดอัตราการไหล ประเมินอุปกรณ์ระบายความร้อน และเรียนรู้และวิเคราะห์อุณหภูมิที่ตั้งไว้ ธุรกิจต่างๆ อาจฝึกฝน AI โดยใช้เซ็นเซอร์อัจฉริยะเพื่อรวบรวมข้อมูลที่สำคัญ เมื่อใช้กลยุทธ์นี้ AI สามารถค้นหาแหล่งที่มาของความไร้ประสิทธิภาพด้านพลังงานและแก้ไขความไร้ประสิทธิภาพเหล่านี้โดยอัตโนมัติเพื่อลดการใช้พลังงาน

ลดเวลาหยุดทำงาน

การหยุดทำงานที่สำคัญอาจเป็นผลมาจากการหยุดทำงานของศูนย์ข้อมูล ส่งผลให้ธุรกิจจ้างบุคลากรที่มีคุณภาพเพื่อตรวจสอบและคาดการณ์การหยุดชะงักของข้อมูล อย่างไรก็ตาม การคาดการณ์การหยุดชะงักของข้อมูลด้วยตนเองอาจเป็นเรื่องยาก เพื่อระบุสาเหตุของปัญหาต่างๆ เจ้าหน้าที่ศูนย์ข้อมูลต้องถอดรหัสและประเมินปัญหาต่างๆ

อย่างไรก็ตาม การนำ AI ไปใช้ในศูนย์ข้อมูลอาจเสนอวิธีแก้ไขที่ใช้การได้สำหรับเหตุฉุกเฉินนี้ ในการระบุและคาดการณ์การหยุดทำงานของข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์สามารถตรวจสอบประสิทธิภาพของเซิร์ฟเวอร์ การรับส่งข้อมูลเครือข่าย และการใช้ดิสก์ องค์กรต่างๆ สามารถใช้ AI เพื่อติดตามระดับพลังงานและระบุส่วนประกอบของระบบที่อาจเป็นปัญหาได้โดยใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ซับซ้อน

ตัวอย่างเช่น เอ็นจิ้นการคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนโดยปัญญาประดิษฐ์สามารถติดตั้งในบริษัทเพื่อคาดการณ์และระบุการหยุดทำงานของศูนย์ข้อมูล และลายเซ็นในตัวสามารถระบุลูกค้าที่อาจได้รับผลกระทบได้ จากนั้นศูนย์ข้อมูลสามารถกู้คืนจากการหยุดทำงานของข้อมูลด้วยความช่วยเหลือของอัลกอริทึม AI ที่สามารถใช้มาตรการบรรเทาได้โดยอัตโนมัติ

การใช้การปรับให้เหมาะสมของเซิร์ฟเวอร์

ศูนย์ข้อมูลแต่ละแห่งมีเซิร์ฟเวอร์จริงหลายเครื่อง ตลอดจนฮาร์ดแวร์ประมวลผลและจัดเก็บข้อมูล วิศวกรที่ศูนย์ข้อมูลต้องสร้างวิธีการสร้างสมดุลให้กับปริมาณงานของเซิร์ฟเวอร์เพื่อจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาล อัตราการสร้างและรวบรวมข้อมูลที่เพิ่มขึ้นทำให้วิธีนี้ไม่ได้ผลในการเพิ่มประสิทธิภาพเซิร์ฟเวอร์

การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และการปรับใช้ AI ในศูนย์ข้อมูลสามารถช่วยในการกระจายปริมาณงานไปยังเซิร์ฟเวอร์ต่างๆ หากต้องการแบ่งภาระงานอย่างเหมาะสม อัลกอริธึมการจัดสรรภาระงานที่ขับเคลื่อนโดย AI สามารถเรียนรู้จากข้อมูลในอดีตได้ การเพิ่มประสิทธิภาพเซิร์ฟเวอร์โดยใช้ AI สามารถค้นพบปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในศูนย์ข้อมูล เพิ่มความเร็วในการดำเนินการ และจัดการกับปัจจัยเสี่ยงได้เร็วกว่าวิธีทั่วไป องค์กรสามารถเพิ่มประสิทธิภาพเซิร์ฟเวอร์และการเพิ่มประสิทธิภาพโดยใช้กลยุทธ์นี้

อุปกรณ์ตรวจสอบ

วิศวกรที่ทำงานในศูนย์ข้อมูลต้องตรวจสอบอุปกรณ์อย่างต่อเนื่องเพื่อหาข้อบกพร่องและความจำเป็นในการซ่อมแซม อย่างไรก็ตาม มีโอกาสเสมอที่วิศวกรศูนย์ข้อมูลจะมองข้ามข้อบกพร่องบางอย่างในระบบ ซึ่งอาจส่งผลให้อุปกรณ์พังได้ ความล้มเหลวของอุปกรณ์ดังกล่าวอาจทำให้ธุรกิจต้องเสียเงินเพราะอาจต้องเปลี่ยนหรือซ่อมแซมอุปกรณ์

นอกจากนี้ การทำงานผิดพลาดของอุปกรณ์อาจทำให้เกิดเวลาหยุดทำงาน ซึ่งลดประสิทธิภาพการผลิตและส่งผลให้บริการลูกค้าต่ำกว่ามาตรฐาน ศูนย์ข้อมูลประสบความล้มเหลวของอุปกรณ์บ่อยครั้งเนื่องจากปริมาณการรับส่งข้อมูลเพิ่มขึ้นทุกวัน ความต้องการในการประมวลผลที่สูงเช่นนี้ทำให้ระบบร้อนอย่างต่อเนื่องซึ่งส่งผลกระทบต่ออุปกรณ์ในศูนย์ข้อมูล

ระบบทั้งหมดจะร้อนเกินไปและปิดลงหากระบบทำความเย็นพัฒนาข้อบกพร่องที่ไม่ได้รับการวินิจฉัยและหยุดทำงาน ดังนั้นอุปกรณ์ตรวจสอบจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับธุรกิจ

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

ธุรกิจจำนวนมากกำลังใช้ที่จัดเก็บข้อมูลแบบแฟลช ซึ่งช่วยเร่งการส่งมอบและเพิ่มประสิทธิภาพ เพื่อปิดช่องว่างข้อมูลแอพและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของศูนย์ข้อมูล แม้ว่าที่จัดเก็บข้อมูลแบบแฟลชจะมีประสิทธิภาพและรวดเร็วกว่าที่จัดเก็บข้อมูลแบบดิสก์ของฮาร์ดไดรฟ์แบบดั้งเดิมอย่างเห็นได้ชัด แต่ก็ยังไม่สามารถปิดช่องว่างระหว่างข้อมูลแอปได้เนื่องจากความท้าทายในการกำหนดค่าและการทำงานร่วมกัน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามามีบทบาทในสถานการณ์นี้

โซลูชันการจัดเก็บข้อมูลแบบบูรณาการของ AI มีประโยชน์ต่อทั้งธุรกิจและไอที เวลาหยุดทำงานลดลง ระดับผลผลิตเพิ่มขึ้น ส่งผลให้มีเวลาออกสู่ตลาดเร็วขึ้น และค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานลดลงโดยการคาดการณ์และขจัดอุปสรรคต่อประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน

เทคโนโลยีการคาดการณ์ช่วยเพิ่มการวางแผนความจุของศูนย์ข้อมูลและการจัดการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลสำหรับแผนกไอที นอกจากนี้ยังช่วยให้พนักงานไอทีมีสมาธิกับกลยุทธ์และนวัตกรรมมากขึ้น ในขณะที่ลดปริมาณการใช้แรงงานคนและค่าใช้จ่ายด้านบุคลากรที่จำเป็นในการแก้ไขปัญหาด้านประสิทธิภาพ

ผลกระทบของแมชชีนเลิร์นนิงต่อศูนย์ข้อมูลในอินเดีย

การทำให้ศูนย์ข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น: บริษัทต่างๆ สามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อควบคุมสภาพแวดล้อมทางกายภาพของศูนย์ข้อมูลของตนได้โดยอัตโนมัติ แทนที่จะขึ้นอยู่กับคำเตือนของซอฟต์แวร์ สิ่งนี้จะนำมาซึ่งซอฟต์แวร์ที่ปรับเปลี่ยนสถาปัตยกรรมและเค้าโครงทางกายภาพของศูนย์ข้อมูลแบบเรียลไทม์

เพื่อหลีกเลี่ยงไม่ให้ห้อง พลังงาน การทำความเย็น หรือทรัพยากรด้านไอทีหมด ศูนย์ข้อมูลที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องสามารถช่วยองค์กรด้านไอทีประเมินความต้องการได้ ตัวอย่างเช่น เมื่อบริษัทรวมศูนย์ข้อมูลและย้ายแอปพลิเคชันและข้อมูลไปยังศูนย์ข้อมูลกลาง อัลกอริทึมสามารถช่วยบริษัทกำหนดว่าการถ่ายโอนส่งผลต่อความจุของสิ่งอำนวยความสะดวกอย่างไร

ธุรกิจสามารถใช้ข้อมูลอัจฉริยะเพื่อทำความเข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้น และบางทีอาจคาดการณ์พฤติกรรมของพวกเขาได้ ลดการเลิกราของลูกค้า ศูนย์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI อาจสามารถค้นหาและดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลเก็บถาวรที่ไม่ได้ใช้โดยทั่วไปสำหรับ CRM โดยการรวมซอฟต์แวร์การเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับระบบ CRM สิ่งนี้จะช่วยให้ระบบ CRM สร้างโอกาสในการขายใหม่หรือกลยุทธ์ความสำเร็จของลูกค้า

การวิเคราะห์ผลกระทบด้านงบประมาณและการสร้างแบบจำลอง: วิธีนี้เป็นการรวมข้อมูลทางการเงิน โดยเฉพาะรายละเอียดเกี่ยวกับภาษีที่เกี่ยวข้อง กับข้อมูลการดำเนินงานและประสิทธิภาพจากศูนย์ข้อมูลเพื่อช่วยประเมินค่าใช้จ่ายในการซื้อและบำรุงรักษาอุปกรณ์ไอที

เนื่องจากเวลาในการตอบสนองที่เหนือกว่า แมชชีนเลิร์นนิงสามารถวิเคราะห์ข้อมูลประวัติหลายเทราไบต์และใช้พารามิเตอร์เพื่อตัดสินในเวลาไม่กี่มิลลิวินาที เมื่อตรวจสอบกิจกรรมทั้งหมดในศูนย์ข้อมูล สิ่งนี้มีประโยชน์ การเพิ่มประสิทธิภาพและการลดความเสี่ยงเป็นประเด็นหลักสองประการที่ผู้ขายและผู้ดำเนินการศูนย์ข้อมูลใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อแก้ไข

สรุป :

แม้ว่าเราจะมุ่งเน้นไปที่แนวคิดในการปรับปรุงฟังก์ชันการทำงานของศูนย์ข้อมูล แต่ปัจจัยด้านยุคใหม่ก็มีความสำคัญ นี่คือช่วงเวลาที่บริษัทขนาดใหญ่กำลังใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง! สิ่งนี้ไม่เพียงให้ประโยชน์ที่กล่าวถึงข้างต้นเท่านั้น แต่ยังช่วยปรับปรุงการเติบโตของศูนย์ข้อมูลอีกด้วย

หากคุณกำลังมองหาความช่วยเหลือระดับมืออาชีพ ติดต่อผู้เชี่ยวชาญของเราและติดปีกบริษัทของคุณไปกับเรา!

เรียกร้องให้ดำเนินการ !