ডেটা সেন্টারে রোবট: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কীভাবে কার্যকর হতে পারে?

অর্থনীতির ডিজিটাল রূপান্তরের প্রক্রিয়ায়, মানবতাকে আরও বেশি করে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ কেন্দ্র তৈরি করতে হবে। ডেটা সেন্টারগুলিকেও পরিবর্তন করতে হবে: তাদের ত্রুটি সহনশীলতা এবং শক্তি দক্ষতার বিষয়গুলি এখন আগের চেয়ে আরও গুরুত্বপূর্ণ। সুবিধাগুলি প্রচুর পরিমাণে বিদ্যুৎ খরচ করে, এবং তাদের মধ্যে অবস্থিত গুরুত্বপূর্ণ আইটি অবকাঠামোর ব্যর্থতা ব্যবসার জন্য ব্যয়বহুল। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি প্রকৌশলীদের সহায়তায় আসছে - সাম্প্রতিক বছরগুলিতে তারা আরও উন্নত ডেটা সেন্টার তৈরি করতে ক্রমবর্ধমানভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে। এই পদ্ধতিটি সুবিধার প্রাপ্যতা বাড়ায়, ব্যর্থতার সংখ্যা হ্রাস করে এবং অপারেটিং খরচ কমায়।

এটা কিভাবে কাজ করে?

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং প্রযুক্তিগুলি বিভিন্ন সেন্সর থেকে সংগৃহীত ডেটার উপর ভিত্তি করে অপারেশনাল সিদ্ধান্ত গ্রহণ স্বয়ংক্রিয় করতে ব্যবহৃত হয়। একটি নিয়ম হিসাবে, এই জাতীয় সরঞ্জামগুলি DCIM (ডেটা সেন্টার ইনফ্রাস্ট্রাকচার ম্যানেজমেন্ট) ক্লাস সিস্টেমের সাথে একীভূত হয় এবং আপনাকে জরুরী পরিস্থিতির পূর্বাভাস দেওয়ার পাশাপাশি আইটি সরঞ্জাম, প্রকৌশল অবকাঠামো এবং এমনকি পরিষেবা কর্মীদের অপারেশনকে অপ্টিমাইজ করার অনুমতি দেয়। প্রায়শই, নির্মাতারা ডেটা সেন্টারের মালিকদের ক্লাউড পরিষেবাগুলি অফার করে যা অনেক গ্রাহকের কাছ থেকে ডেটা সংগ্রহ করে এবং প্রক্রিয়া করে। এই ধরনের সিস্টেমগুলি বিভিন্ন ডেটা সেন্টার পরিচালনার অভিজ্ঞতাকে সাধারণ করে তোলে এবং তাই স্থানীয় পণ্যগুলির চেয়ে ভাল কাজ করে।

আইটি অবকাঠামো ব্যবস্থাপনা

HPE ক্লাউড ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ পরিষেবা প্রচার করে ইনফোসাইট Nimble Storage এবং HPE 3PAR StoreServ স্টোরেজ সিস্টেম, HPE ProLiant DL/ML/BL সার্ভার, HPE Apollo rack সিস্টেম এবং HPE Synergy প্ল্যাটফর্মে নির্মিত IT পরিকাঠামো পরিচালনা করতে। InfoSight প্রতি সেকেন্ডে এক মিলিয়নেরও বেশি ইভেন্ট প্রক্রিয়াকরণ এবং ক্রমাগত স্ব-শিক্ষার সরঞ্জামগুলিতে ইনস্টল করা সেন্সরগুলির রিডিং বিশ্লেষণ করে। পরিষেবাটি কেবল ত্রুটিগুলিই সনাক্ত করে না, এটি হওয়ার আগেই আইটি অবকাঠামোর (সরঞ্জামের ব্যর্থতা, স্টোরেজ ক্ষমতার ক্লান্তি, ভার্চুয়াল মেশিনের কর্মক্ষমতা হ্রাস ইত্যাদি) সম্ভাব্য সমস্যাগুলির পূর্বাভাস দেয়৷ ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের জন্য, VoltDB সফ্টওয়্যারটি ক্লাউডে স্থাপন করা হয়, অটোরিগ্রেসিভ পূর্বাভাস মডেল এবং সম্ভাব্য পদ্ধতি ব্যবহার করে। টেগিল সিস্টেমের হাইব্রিড স্টোরেজ সিস্টেমের জন্য অনুরূপ সমাধান পাওয়া যায়: ইন্টেলিকেয়ার ক্লাউড অ্যানালিটিক্স ক্লাউড পরিষেবা ডিভাইসগুলির স্বাস্থ্য, কর্মক্ষমতা এবং সম্পদের ব্যবহার পর্যবেক্ষণ করে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং প্রযুক্তিগুলিও ডেল ইএমসি এর উচ্চ-পারফরম্যান্স কম্পিউটিং সমাধানগুলিতে ব্যবহার করে। অনেক অনুরূপ উদাহরণ রয়েছে; কম্পিউটিং সরঞ্জাম এবং ডেটা স্টোরেজ সিস্টেমের প্রায় সমস্ত নেতৃস্থানীয় নির্মাতারা এখন এই পথ অনুসরণ করছে।

পাওয়ার সাপ্লাই এবং কুলিং

ডেটা সেন্টারগুলিতে AI প্রয়োগের আরেকটি ক্ষেত্র প্রকৌশল অবকাঠামো পরিচালনার সাথে সম্পর্কিত এবং সর্বোপরি, শীতলকরণ, যার অংশ একটি সুবিধার মোট শক্তি খরচ 30% ছাড়িয়ে যেতে পারে। Google স্মার্ট কুলিং সম্পর্কে প্রথম চিন্তা করেছিল: 2016 সালে, ডিপমাইন্ডের সাথে, এটি বিকাশ করেছিল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেম পৃথক ডেটা সেন্টার উপাদানগুলি পর্যবেক্ষণের জন্য, যা এয়ার কন্ডিশনার জন্য শক্তি খরচ 40% কমিয়েছে। প্রাথমিকভাবে, এটি শুধুমাত্র কর্মীদের ইঙ্গিত দিয়েছিল, কিন্তু পরবর্তীকালে উন্নত করা হয়েছিল এবং এখন স্বাধীনভাবে মেশিন কক্ষের শীতলতা নিয়ন্ত্রণ করতে পারে। ক্লাউডে নিয়োজিত একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক হাজার হাজার ইনডোর এবং আউটডোর সেন্সর থেকে ডেটা প্রক্রিয়া করে: এটি সার্ভারের লোড, তাপমাত্রা, সেইসাথে বাইরের বাতাসের গতি এবং অন্যান্য অনেক পরামিতি বিবেচনা করে সিদ্ধান্ত নেয়। ক্লাউড সিস্টেম দ্বারা প্রদত্ত নির্দেশাবলী ডেটা সেন্টারে পাঠানো হয় এবং সেখানে তারা আবার স্থানীয় সিস্টেমগুলির দ্বারা নিরাপত্তার জন্য পরীক্ষা করা হয়, যখন কর্মীরা সর্বদা স্বয়ংক্রিয় মোড বন্ধ করে এবং ম্যানুয়ালি কুলিং পরিচালনা শুরু করতে পারে। এনলাইট সফটওয়্যার আইবিএম ওয়াটসন টিমের সাথে মিলে তৈরি করেছে সিদ্ধান্ত, যা তাপমাত্রা এবং আর্দ্রতা, শক্তি খরচ এবং IT সরঞ্জামের লোড সম্পর্কিত ডেটা সংগ্রহ করে। এটি আপনাকে ইঞ্জিনিয়ারিং সাবসিস্টেমগুলির অপারেশন অপ্টিমাইজ করতে দেয় এবং প্রস্তুতকারকের ক্লাউড অবকাঠামোর সাথে সংযোগের প্রয়োজন হয় না - যদি প্রয়োজন হয় তবে সমাধানটি সরাসরি ডেটা সেন্টারে স্থাপন করা যেতে পারে।

অন্যান্য উদাহরণ

বাজারে ডেটা সেন্টারগুলির জন্য প্রচুর উদ্ভাবনী স্মার্ট সমাধান রয়েছে এবং নতুনগুলি ক্রমাগত উপস্থিত হচ্ছে৷ Wave2Wave একটি রোবোটিক ফাইবার অপটিক কেবল সুইচিং সিস্টেম তৈরি করেছে যাতে ডেটা সেন্টারের ভিতরে ট্রাফিক এক্সচেঞ্জ নোডগুলিতে (মিট মি রুম) ক্রস-সংযোগগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংগঠিত হয়৷ রুট ডেটা সেন্টার এবং লিটবিট দ্বারা তৈরি সিস্টেমটি ব্যাকআপ ডিজেল জেনারেটর সেটগুলি নিরীক্ষণ করতে AI ব্যবহার করে এবং রোমোনেট অবকাঠামো অপ্টিমাইজ করার জন্য একটি স্ব-শিক্ষার সফ্টওয়্যার সমাধান তৈরি করেছে। ভিজিলেন্ট দ্বারা তৈরি করা সমাধানগুলি ব্যর্থতার পূর্বাভাস দিতে এবং ডেটা সেন্টার প্রাঙ্গনে তাপমাত্রার অবস্থাকে অপ্টিমাইজ করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে। ডেটা সেন্টারে প্রক্রিয়া অটোমেশনের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং এবং অন্যান্য উদ্ভাবনী প্রযুক্তির প্রবর্তন তুলনামূলকভাবে সম্প্রতি শুরু হয়েছিল, কিন্তু আজ এটি শিল্প বিকাশের সবচেয়ে প্রতিশ্রুতিশীল ক্ষেত্রগুলির মধ্যে একটি। আজকের ডেটা সেন্টারগুলি ম্যানুয়ালি কার্যকরভাবে পরিচালনা করার জন্য খুব বড় এবং জটিল হয়ে উঠেছে।

উত্স: www.habr.com