Yn y broses o drawsnewid yr economi yn ddigidol, mae'n rhaid i ddynoliaeth adeiladu mwy a mwy o ganolfannau prosesu data. Rhaid trawsnewid canolfannau data eu hunain hefyd: mae materion yn ymwneud â goddef diffygion ac effeithlonrwydd ynni bellach yn bwysicach nag erioed. Mae cyfleusterau'n defnyddio llawer iawn o drydan, ac mae methiannau'r seilwaith TG hanfodol sydd wedi'u lleoli ynddynt yn gostus i fusnesau. Mae technolegau deallusrwydd artiffisial a dysgu peiriannau yn dod i gymorth peirianwyr - yn ystod y blynyddoedd diwethaf maent wedi cael eu defnyddio'n gynyddol i greu canolfannau data mwy datblygedig. Mae'r dull hwn yn cynyddu argaeledd cyfleusterau, yn lleihau nifer y methiannau ac yn lleihau costau gweithredu.
Sut mae'n gweithio?
Defnyddir deallusrwydd artiffisial a thechnolegau dysgu peiriannau i awtomeiddio penderfyniadau gweithredol yn seiliedig ar ddata a gasglwyd o wahanol synwyryddion. Fel rheol, mae offer o'r fath wedi'u hintegreiddio â systemau dosbarth DCIM (Rheoli Isadeiledd Canolfannau Data) ac yn caniatáu ichi ragweld achosion brys, yn ogystal â gwneud y gorau o weithrediad offer TG, seilwaith peirianneg a hyd yn oed personél gwasanaeth. Yn aml iawn, mae gweithgynhyrchwyr yn cynnig gwasanaethau cwmwl i berchnogion canolfannau data sy'n cronni ac yn prosesu data gan lawer o gwsmeriaid. Mae systemau o'r fath yn cyffredinoli'r profiad o weithredu gwahanol ganolfannau data, ac felly'n gweithio'n well na chynhyrchion lleol.
Rheoli seilwaith TG
Mae HPE yn hyrwyddo gwasanaeth dadansoddeg rhagfynegol cwmwl
Cyflenwad pŵer ac oeri
Mae maes arall o gymhwyso AI mewn canolfannau data yn ymwneud â rheoli seilwaith peirianneg ac, yn anad dim, oeri, y gall ei gyfran yng nghyfanswm defnydd ynni cyfleuster fod yn fwy na 30%. Google oedd un o'r rhai cyntaf i feddwl am oeri craff: yn 2016, ynghyd â DeepMind, datblygodd
Enghreifftiau eraill
Mae yna lawer o atebion smart arloesol ar gyfer canolfannau data ar y farchnad ac mae rhai newydd yn ymddangos yn gyson. Mae Wave2Wave wedi creu system newid cebl ffibr optig robotig i drefnu traws-gysylltiadau yn awtomatig mewn nodau cyfnewid traffig (Meet Me Rooms) y tu mewn i'r ganolfan ddata. Mae'r system a ddatblygwyd gan ROOT Data Center a LitBit yn defnyddio AI i fonitro setiau generadur disel wrth gefn, ac mae Romonet wedi creu datrysiad meddalwedd hunan-ddysgu ar gyfer optimeiddio seilwaith. Mae'r atebion a grëwyd gan Vigilent yn defnyddio dysgu peiriannau i ragfynegi methiannau a gwneud y gorau o amodau tymheredd yn adeiladau'r ganolfan ddata. Dechreuwyd cyflwyno deallusrwydd artiffisial, dysgu peiriannau a thechnolegau arloesol eraill ar gyfer awtomeiddio prosesau mewn canolfannau data yn gymharol ddiweddar, ond heddiw dyma un o'r meysydd mwyaf addawol yn natblygiad y diwydiant. Mae canolfannau data heddiw wedi dod yn rhy fawr a chymhleth i gael eu rheoli'n effeithiol â llaw.
Ffynhonnell: hab.com