У працэсе лічбавай трансфармацыі эканомікі чалавецтву даводзіцца будаваць усё больш цэнтраў апрацоўкі даных. Самі ЦАДы таксама павінны трансфармавацца: пытанні іх адмоваўстойлівасці і энергаэфектыўнасці зараз важныя як ніколі. Аб'екты спажываюць вялікую колькасць электраэнергіі, а адмовы размешчанай у іх крытычна важнай ІТ-інфраструктуры абыходзяцца бізнэсу нятанна. На дапамогу інжынерам прыходзяць тэхналогіі штучнага інтэлекту і машыннага навучання - у апошнія гады іх усё часцей выкарыстоўваюць для стварэння больш дасканалых дата-цэнтраў. Такі падыход павялічвае ўзровень гатоўнасці аб'ектаў, скарачае колькасць адмоў і зніжае эксплуатацыйныя выдаткі.
Як гэта працуе?
Тэхналогіі штучнага інтэлекту і машыннага навучання выкарыстоўваюць для аўтаматызацыі прыняцця аперацыйных рашэнняў на аснове якія збіраюцца з розных датчыкаў дадзеных. Як правіла падобныя сродкі інтэгруюцца з сістэмамі класа DCIM (Data Center Infrastructure Management) і дазваляюць прагназаваць узнікненне пазаштатных сітуацый, а таксама аптымізаваць працу ІТ-абсталявання, інжынернай інфраструктуры і нават абслуговага персанала. Вельмі часта вытворцы прапануюць уладальнікам ЦАД хмарныя сэрвісы, якія назапашваюць і апрацоўваюць дадзеныя многіх заказчыкаў. Такія сістэмы абагульняюць досвед эксплуатацыі розных дата-цэнтраў, таму працуюць лепш лакальных прадуктаў.
Упраўленне ІТ-інфраструктурай
Кампанія HPE прасоўвае хмарны сэрвіс прэдыктыўнага аналізу для кіравання ІТ-інфраструктурай, пабудаванай на сістэмах захоўвання Nimble Storage і HPE 3PAR StoreServ, серверах HPE ProLiant DL/ML/BL, стойкавых сістэмах HPE Apollo і платформе HPE Synergy. InfoSight аналізуе паказанні ўсталяваных у абсталяванні датчыкаў, апрацоўваючы больш за мільён падзей у секунду і пастаянна саманавучаючыся. Сэрвіс не толькі выяўляе няспраўнасці, але і прагназуе магчымыя праблемы з ІТ-інфраструктурай (адмовы абсталявання, вычарпанне ёмістасці СХД, зніжэнне прадукцыйнасці віртуальных машын і г.д.) яшчэ да іх узнікнення. Для прэдыктыўнай аналітыкі ў воблаку разгорнута ПА кампаніі VoltDB, якое выкарыстоўвае аўтарэгрэсійныя мадэлі прагназавання і імавернасныя метады. Падобнае рашэнне даступна і для гібрыдных сістэм захоўвання дадзеных кампаніі Tegile Systems: хмарны сэрвіс IntelliCare Cloud Analytics ажыццяўляе маніторынг стану, прадукцыйнасці і выкарыстанні рэсурсаў прылад. Тэхналогіі штучнага інтэлекту і машыннага навучання выкарыстоўвае таксама Dell EMC у сваіх рашэннях для высокапрадукцыйных вылічэнняў. Падобных прыкладаў мноства, па гэтым шляху зараз ідуць практычна ўсе кіроўныя вытворцы вылічальнага абсталявання і сістэм захоўвання дадзеных.
Энергазабеспячэнне і астуджэнне
Іншая сфера прымянення ІІ ў дата-цэнтрах звязана з кіраваннем інжынернай інфраструктурай і перш за ўсё з астуджэннем, доля якога ў агульным энергаспажыванні аб'екта можа перавышаць 30%. Адной з першых аб разумным астуджэнні задумалася карпарацыя Google: у 2016 годзе сумесна з кампаніяй DeepMind яна распрацавала для маніторынгу асобных кампанентаў ЦАД, якая дазволіла на 40% скараціць энергазатраты на кандыцыянаванне. Першапачаткова яна толькі давала падказкі персаналу, але пасля была дапрацаваная і зараз можа кіраваць астуджэннем машынных залаў самастойна. Разгорнутая ў воблаку нейрасетка апрацоўвае дадзеныя з тысяч унутраных і вонкавых датчыкаў: яна прымае рашэнні з улікам нагрузкі на серверы, тэмпературы, а таксама хуткасці ветра на вуліцы і мноства іншых параметраў. Прапанаваныя хмарнай сістэмай інструкцыі накіроўваюцца ў дата-цэнтр і тамака яшчэ раз правяраюцца на бяспеку лакальнымі сістэмамі, пры гэтым персанал заўсёды можа адключыць аўтаматычны рэжым і пачаць кіраваць астуджэннем уручную. Nlyte Software сумесна з камандай IBM Watson стварыла , якое збірае дадзеныя аб тэмпературы і вільготнасці, энергаспажыванні і загружанасці ІТ-абсталявання. Яно дазваляе аптымізаваць працу інжынерных падсістэм і не патрабуе падлучэння да хмарнай інфраструктуры вытворцы - пры неабходнасці рашэнне можа быць разгорнута непасрэдна ў дата-цэнтры.
іншыя прыклады
Інавацыйных разумных рашэнняў для цэнтраў апрацоўкі дадзеных на рынку вельмі шмат і ўвесь час з'яўляюцца новыя. Кампанія Wave2Wave стварыла рабатызаваных сістэму камутацыі валаконна-аптычных кабеляў для аўтаматызаванай арганізацыі крыжаваных падлучэнняў у вузлах абмену трафікам (Meet Me Room) ўнутры ЦАД. Распрацаваная ROOT Data Center і LitBit сістэма выкарыстоўвае ІІ для маніторынгу рэзервовых ДДУ, а ў Romonet зрабілі саманавучальная праграмнае рашэнне для аптымізацыі інфраструктуры. Створаныя кампаніяй Vigilent рашэнні выкарыстоўваюць машыннае навучанне для прагназавання адмоў і аптымізацыі тэмпературнага рэжыму ў памяшканнях дата-цэнтра. Укараненне ў дата-цэнтрах штучнага інтэлекту, машыннага навучання і іншых інавацыйных тэхналогій для аўтаматызацыі працэсаў пачалося параўнальна нядаўна, але сёння гэта адзін з самых перспектыўных напрамкаў развіцця галіны. Сучасныя ЦАД сталі занадта вялікімі і складанымі, каб эфектыўна кіраваць імі ўручную.
Крыніца: habr.com