Veri Merkezlerinin performansını iyileştirmede AI ve ML'nin rolü

Dünyanın yakın zamana kadar gördüğü veri akışıyla, profesyonel veri merkezleri gelişmelerinde bir patlama yaşadı. Akıllıca bağlanan cihazlardaki acil büyüme ve Veri tüketimindeki devasa artış, Veri Merkezlerinin temel altyapısı üzerinde baskı oluşturdu.

Veri Merkezlerinin karmaşık hale gelmesiyle birlikte, bu artışı verimli bir şekilde ele almak insan gücünün elinde değildir. Bu, Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin yardımına ihtiyacımız olduğu zamandır. AI ve ML, kuruluşlara veri merkezlerinin verimliliğini artırmada çok yardımcı oldu.

Yapay Zekanın Hindistan'daki Veri Merkezleri Üzerindeki Etkisi

Veri kültürü, dijital dönüşümü hızlandıracak olan dördüncü sanayi devriminin bir sonucu olarak ortaya çıkıyor. Verilerden tam olarak yararlanmak için kuruluşlar, veri odaklı iş modelleri oluşturuyor. Sonuç olarak veriler, değerli bir kaynak ve neredeyse her kurumsal sürecin temel bir bileşeni haline geldi.

Çeşitli kullanımlar için, hemen hemen her firma agresif veri toplama ve analizi kullanmaya başlamıştır. Büyük veri merkezleri bu nedenle işletmeler tarafından verileri depolamak ve işlemek için kullanılmaktadır. Kuruluşların ayrıca bu tesislere ek olarak veri merkezlerinin bakımını yapmak ve izlemek için kalifiye personel istihdam etmesi gerekmektedir. Her kuruluş, veri merkezlerini çalıştırmayı ve işçi kiralamayı son derece pahalı bulabilir.

Diğer bir sorumluluğu ise çalışanları denetlemek ve takip etmektir. Sonuç olarak, işletmeler her zaman statükoya daha iyi alternatifler ararlar. Alternatif olarak işletmeler, sunucu optimizasyonu ve ekipman izleme dahil olmak üzere çeşitli işleri otonom olarak yürütmek için veri merkezinde yapay zekayı kullanabilir.

Veri odaklı her kuruluşun, veri merkezinde yapay zeka sohbet robotlarından etkin bir şekilde yararlanması gerekir. Gartner'a göre, yapay zeka ve makine öğrenimini uygulamazlarsa, veri merkezlerinin %30'dan fazlası 2020'ye kadar finansal ve operasyonel olarak uygun olmayacak. Bu nedenle, yapay zeka ve sohbet robotu makine öğrenimi, veri odaklı her kuruluş tarafından veri merkezlerinde uygulanmalıdır. AI ayrıca, işletmelerin artan veri işleme ve depolama ihtiyaçlarının bir adım önünde olmalarına yardımcı olacaktır.

Hindistan'daki Veri Merkezlerinde Yapay Zekayı Uygulama

Güvenliği Artırma

Farklı siber tehdit türleri veri merkezlerini etkileyebilir. Siber suçlular, veri merkezlerinden veri çalmak için sürekli olarak yeni stratejiler geliştiriyor. Bilgisayar korsanları bu amaçla sıklıkla daha gelişmiş kötü amaçlı yazılım türleri oluşturur ve iş ağlarına gizlice erişebilecek siber saldırılar hazırlar. Bu tür yazılımlar, bilgisayar korsanlarının milyonlarca kişinin özel bilgilerine erişmesine olanak tanır.

Örneğin, yakın zamanda bir güvenlik araştırmacısı, 21 milyon parolanın ve 773 milyon e-postanın açığa çıkmasıyla sonuçlanan önemli bir veri ihlalini açıkladı. Bu veri ihlalinin, çok sayıda kaynaktan bilgi toplanması sonucunda 1,6 milyar farklı e-posta adresi ve şifre kombinasyonuna sahip olması, onu potansiyel olarak çok tehlikeli kılmaktadır.

Veri odaklı firmalar sıklıkla bu tür veri ihlalleriyle karşılaşır. Sonuç olarak, her şirket yeni çevrimiçi tehditleri araştırmak ve bunlara karşı savunma geliştirmek için siber güvenlik uzmanları kullanır. Siber güvenlik uzmanları için siber saldırıları keşfetmek ve değerlendirmek çok fazla çalışma gerektiriyor.

Veri güvenliği için işletmeler veri merkezinde AI kullanabilir. AI, bu amaç için tipik ağ etkinliğini öğrenebilir ve bu tür davranışlardan sapmalara dayalı olarak siber tehlikeleri belirleyebilir. Ek olarak, veri merkezinde yapay zekanın kullanılması, veri merkezi sistemlerindeki güvenlik açıklarının bulunmasına ve kötü amaçlı yazılımların tespit edilmesine yardımcı olur.

Enerji tasarrufu

Bir veri merkezinin operasyonları çok fazla elektrik kullanabilir. Veri merkezleri için soğutma sistemleri önemli miktarda elektrik kullanır. Veri merkezleri, yalnızca ABD'de yılda 90 milyar kilovat saatten fazla elektrik kullanıyor. Veri merkezleri, küresel olarak yaklaşık 416 teravat elektriğe ihtiyaç duyuyor.

Bu nedenle enerji kullanımı veri merkezleri için ciddi bir sorundur. Ek olarak, küresel veri trafiği arttıkça, elektrik kullanımı her dört yılda bir ikiye katlanacak. Kuruluşlar sürekli olarak enerji tasarrufuna yönelik yeni yaklaşımlar arıyor.

Teknoloji devleri, enerji tüketimini azaltmak için veri merkezinde yapay zekadan yararlanıyor. Örneğin Google, veri merkezlerindeki enerjiyi etkili bir şekilde yönetmek için yapay zekayı hayata geçirdi. Sonuç olarak, Google yetkilileri veri merkezlerindeki soğutma sistemi tarafından kullanılan enerjiyi %40 oranında azalttı. Maliyetlerde %40'lık bir azalma bile Google gibi bir şirketin enerji maliyetlerinden milyonlarca dolar tasarruf etmesini sağlayabilir.

Veri odaklı her şirket, enerji tasarrufu için veri merkezlerinde yapay zekayı kullanabilir. AI, akış oranlarını ölçebilir, soğutma ekipmanını değerlendirebilir ve sıcaklık ayar noktalarını öğrenip analiz edebilir. İşletmeler, önemli verileri toplamak için akıllı sensörler kullanarak yapay zekalarını eğitebilirler. Yapay zeka, bu stratejiyi kullanarak enerji verimsizliklerinin kaynaklarını bulabilir ve enerji kullanımını azaltmak için bu verimsizlikleri otomatik olarak düzeltebilir.

Arıza Süresini Azaltma

Önemli kesinti süreleri, veri merkezi kesintilerinden kaynaklanabilir. Sonuç olarak, işletmeler veri kesintilerini izlemek ve öngörmek için nitelikli personel istihdam eder. Ancak, veri kesintilerini manuel olarak tahmin etmek zor olabilir. Çeşitli sorunların altında yatan nedeni belirlemek için veri merkezi çalışanlarının çeşitli sorunları çözmesi ve değerlendirmesi gerekir.

Ancak, yapay zekanın veri merkezinde uygulanması bu acil durum için uygulanabilir bir çare sunabilir. Yapay zeka, veri kesintilerini belirlemek ve tahmin etmek için sunucu performansını, ağ trafiğini ve disk kullanımını izleyebilir. Kuruluşlar, gelişmiş tahmine dayalı analitiği kullanarak güç düzeylerini izlemek ve potansiyel olarak sorunlu sistem bileşenlerini tespit etmek için yapay zekayı kullanabilir.

Örneğin, veri merkezi kesintilerini tahmin etmek ve belirlemek için bir şirkete yapay zeka tarafından desteklenen bir tahmin motoru kurulabilir ve yerleşik imzalar etkilenebilecek müşterileri belirleyebilir. Veri merkezi daha sonra hafifletici önlemleri otomatik olarak benimseyebilen yapay zeka algoritmalarının yardımıyla veri kesintisinden kurtulabilir.

Sunucu Optimizasyonunu Uygulama

Her veri merkezinin birkaç gerçek sunucusunun yanı sıra veri işleme ve depolama donanımı vardır. Veri merkezlerindeki mühendisler, çok büyük miktarda veriyi işlemek için sunucu iş yüklerini dengelemek için yöntemler oluşturmalıdır. Artan veri oluşturma ve toplama hızı, bu yöntemi sunucu performansını artırmak için etkisiz hale getiriyor.

Tahmine dayalı analitiği kullanmak ve yapay zekayı veri merkezinde devreye almak, iş yükünü birkaç sunucuya dağıtmaya yardımcı olabilir. Yapay zeka tarafından desteklenen yük dengeleme algoritmaları, iş yükünü uygun şekilde bölmek için geçmiş verilerden öğrenebilir. Yapay zeka tabanlı sunucu optimizasyonu, veri merkezlerindeki potansiyel sorunları keşfedebilir, işlemleri hızlandırabilir ve risk faktörlerini geleneksel yöntemlerden daha hızlı ele alabilir. Kuruluşlar, bu stratejiyi kullanarak sunucu performansını ve optimizasyonunu en üst düzeye çıkarabilir.

Görüntüleme ekipmanı

Veri merkezlerinde çalışan mühendisler, ekipmanı kusurlar ve onarım ihtiyacı için sürekli olarak incelemelidir. Ancak, veri merkezi mühendislerinin sistemdeki bazı kusurları gözden kaçırması ve bu da ekipmanın arızalanmasına neden olabilir. Bu tür ekipman arızaları, ekipmanı değiştirmek veya onarmak zorunda kalabilecekleri için işletmelere maliyetli olabilir.

Ek olarak, ekipman arızaları arıza sürelerine neden olabilir, bu da üretkenliği azaltabilir ve ortalamanın altında müşteri hizmetleriyle sonuçlanabilir. Veri merkezleri, veri trafiğindeki günlük artış nedeniyle sık sık ekipman arızaları yaşar. Bu tür yüksek işleme talepleri, veri merkezi ekipmanını etkileyen sürekli sistem ısınmasına neden olur.

Bir soğutma sistemi teşhis edilmemiş bir kusur geliştirirse ve çalışmayı durdurursa, tüm sistem aşırı ısınır ve kapanır. Bu nedenle, izleme ekipmanları işletmeler için çok önemlidir.

Tahmine Dayalı Analiz

Birçok işletme, uygulama-veri açığını kapatmak ve veri merkezi operasyonlarını optimize etmek için teslimatı hızlandıran ve performansı artıran flash depolama kullanıyor. Flash depolama, geleneksel sabit sürücü disk depolamasından önemli ölçüde daha verimli ve hızlı olmasına rağmen, yapılandırma ve birlikte çalışabilirlik zorlukları nedeniyle uygulama-veri açığını kapatamıyor. Tahmine dayalı analitik ve yapay zeka (AI) bu durumda devreye giriyor.

Yapay zeka ile entegre depolama çözümleri hem işletmeye hem de BT'ye fayda sağlar. Kesinti süresi azaltılır, üretkenlik seviyeleri yükseltilir, bu da pazara daha hızlı ulaşma ile sonuçlanır ve uygulama performansının önündeki engellerin tahmin edilmesi ve kaldırılmasıyla işletme giderleri azaltılır.

Tahmine dayalı teknoloji, BT departmanı için veri merkezi kapasite planlamasını ve veri depolama yönetimini geliştirir. Ek olarak, performans sorunlarını ele almak için gereken el emeği miktarını ve insan harcamalarını azaltırken, BT çalışanlarının strateji ve inovasyona konsantre olmalarını sağlar.

Makine Öğreniminin Hindistan'daki Veri Merkezleri Üzerindeki Etkisi

Veri merkezlerini daha etkili hale getirme: Şirketler, yazılım uyarılarına bağlı kalmak yerine veri merkezlerinin fiziksel çevresini otomatik olarak düzenlemek için makine öğrenimini kullanabilir. Bu, yazılımın veri merkezinin mimarisini ve fiziksel düzenini gerçek zamanlı olarak değiştirmesini gerektirir.

Oda, güç, soğutma veya BT kaynaklarının tükenmesini önlemek için makine öğrenimini kullanan veri merkezleri, BT kuruluşlarının talebi tahmin etmesine yardımcı olabilir. Örneğin, bir şirket veri merkezlerini birleştirip uygulamaları ve verileri merkezi bir veri merkezine taşıdığında, algoritmalar şirketin aktarımın tesis kapasitesini nasıl etkilediğini belirlemesine yardımcı olabilir.

Akıllı veriler, işletmeler tarafından müşterilerini daha iyi anlamak ve hatta belki de davranışlarını tahmin ederek müşteri kayıplarını azaltmak için kullanılabilir. Yapay zeka destekli veri merkezi, makine öğrenimi yazılımını CRM sistemiyle birleştirerek genellikle CRM için kullanılmayan arşiv veritabanlarından bilgi arayabilir ve çıkarabilir. Bu, CRM sisteminin yeni müşteri adayı oluşturma veya müşteri başarısı taktikleri oluşturmasına olanak tanır.

Bütçe Etki Analizi ve Modelleme: Bu yöntem, BT ekipmanı satın alma ve bakım maliyetlerini tahmin etmeye yardımcı olmak için finansal verileri, özellikle geçerli vergilerle ilgili ayrıntıları, veri merkezlerinden alınan operasyonel ve performans verilerini birleştirir.

Makine öğrenimi, üstün tepki süresi sayesinde terabaytlarca geçmiş veriyi analiz edebilir ve parametreleri milisaniyeler içinde yargılara uygulayabilir. Bir veri merkezindeki tüm etkinlikleri izlerken bu yararlıdır. Verimliliği artırma ve risk azaltma, tedarikçilerin ve veri merkezi operatörlerinin ele almak için makine öğrenimini kullandığı iki temel sorundur.

Sonuç :

Veri Merkezlerinin işlevselliğini geliştirme fikrine odaklanırken, yeni yaş faktörleri önemlidir. Bu, büyük şirketlerin Yapay Zeka ve Makine Öğrenimini kullandığı zamandır! Bu sadece yukarıda belirtilen faydaları sağlamakla kalmaz, aynı zamanda Veri Merkezlerinin büyümesini de geliştirir.

Böyle bir profesyonel yardım arıyorsanız, uzmanlarımızla iletişime geçin ve şirketinize bizimle kanat verin!

Eylem çağrısı !