{"id":33095,"date":"2019-10-31T21:50:42","date_gmt":"2019-10-31T18:50:42","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/roboty-v-data-tsentre-chem-mozhet-byt-polezen-iskusstvennyj-intellekt\/"},"modified":"2019-10-31T21:50:42","modified_gmt":"2019-10-31T18:50:42","slug":"roboty-v-data-tsentre-chem-mozhet-byt-polezen-iskusstvennyj-intellekt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/administrirovanie\/roboty-v-data-tsentre-chem-mozhet-byt-polezen-iskusstvennyj-intellekt","title":{"rendered":"Robots en el centro de datos: \u00bfc\u00f3mo puede ser \u00fatil la inteligencia artificial?","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>En el proceso de transformaci\u00f3n digital de la econom\u00eda, la humanidad se ve obligada a construir cada vez m\u00e1s centros de datos. Estos centros tambi\u00e9n deben transformarse: la resiliencia y la eficiencia energ\u00e9tica son m\u00e1s importantes que nunca. Los centros consumen una gran cantidad de energ\u00eda el\u00e9ctrica, y las fallas en la infraestructura cr\u00edtica de TI que albergan resultan costosas para las empresas. Las tecnolog\u00edas de inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico vienen en ayuda de los ingenieros; en los \u00faltimos a\u00f1os, se utilizan cada vez m\u00e1s para crear centros de datos m\u00e1s avanzados. Este enfoque aumenta el nivel de disponibilidad de los centros, reduce la cantidad de fallas y disminuye los costos operativos.<\/p>\n<p>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>\u00bfC\u00f3mo funciona?<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Las tecnolog\u00edas de inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico se utilizan para automatizar la toma de decisiones operativas basadas en los datos recopilados de varios sensores. Generalmente, estos medios se integran con sistemas de clase DCIM (Gesti\u00f3n de Infraestructura de Centros de Datos) y permiten prever la aparici\u00f3n de situaciones de emergencia, as\u00ed como optimizar el funcionamiento del equipo de TI, la infraestructura t\u00e9cnica e incluso el personal de mantenimiento. Frecuentemente, los fabricantes ofrecen a los propietarios de centros de datos servicios en la nube que acumulan y procesan datos de muchos clientes. Estos sistemas generalizan la experiencia de operaci\u00f3n de diferentes centros de datos, por lo que funcionan mejor que los productos locales.<\/p>\n<p><\/p>\n<h2>Gesti\u00f3n de Infraestructura TI<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>La empresa HPE promueve el servicio en la nube de an\u00e1lisis predictivo <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.hpe.com\/ru\/ru\/storage\/infosight.html\">InfoSight<\/a><\/noindex> para gestionar la infraestructura de TI construida sobre sistemas de almacenamiento Nimble Storage y HPE 3PAR StoreServ, servidores HPE ProLiant DL\/ML\/BL, sistemas en rack HPE Apollo y la plataforma HPE Synergy. InfoSight analiza las lecturas de los sensores instalados en el equipo, procesando m\u00e1s de un mill\u00f3n de eventos por segundo y aprendiendo continuamente. El servicio no solo identifica fallos, sino que tambi\u00e9n predice posibles problemas en la infraestructura de TI (fallos de hardware, agotamiento de la capacidad de almacenamiento, disminuci\u00f3n del rendimiento de las m\u00e1quinas virtuales, etc.) antes de que ocurran. Para la anal\u00edtica predictiva en la nube, se ha desplegado software de la empresa VoltDB, que utiliza modelos autorregresivos y m\u00e9todos probabil\u00edsticos de previsi\u00f3n. Una soluci\u00f3n similar est\u00e1 disponible para los sistemas h\u00edbridos de almacenamiento de datos de Tegile Systems: el servicio en la nube IntelliCare Cloud Analytics realiza el monitoreo del estado, rendimiento y utilizaci\u00f3n de los recursos de los dispositivos. Las tecnolog\u00edas de inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico son utilizadas tambi\u00e9n por Dell EMC en sus soluciones para computaci\u00f3n de alto rendimiento. Existen muchos ejemplos similares, y actualmente todos los principales fabricantes de hardware de computaci\u00f3n y sistemas de almacenamiento de datos est\u00e1n avanzando en esta direcci\u00f3n.<\/p>\n<p><\/p>\n<h2>Suministro de energ\u00eda y refrigeraci\u00f3n<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Otra aplicaci\u00f3n de la inteligencia artificial en los centros de datos est\u00e1 relacionada con la gesti\u00f3n de la infraestructura de ingenier\u00eda, especialmente con la refrigeraci\u00f3n, que puede representar m\u00e1s del 30 % del consumo total de energ\u00eda del sitio. Una de las primeras en pensar en la refrigeraci\u00f3n inteligente fue la corporaci\u00f3n Google: en 2016, en colaboraci\u00f3n con la empresa DeepMind, desarroll\u00f3 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/deepmind.com\/blog\/deepmind-ai-reduces-google-data-centre-cooling-bill-40\/\">un sistema de inteligencia artificial<\/a><\/noindex> para monitorear componentes individuales de los centros de datos, lo que ha permitido reducir en un 40 % el consumo de energ\u00eda para la climatizaci\u00f3n. Inicialmente, solo proporcionaba sugerencias al personal, pero posteriormente se mejor\u00f3 y ahora puede gestionar la refrigeraci\u00f3n de las salas de m\u00e1quinas de forma aut\u00f3noma. Una red neuronal desplegada en la nube procesa datos de miles de sensores internos y externos: toma decisiones considerando la carga en los servidores, la temperatura, as\u00ed como la velocidad del viento exterior y muchos otros par\u00e1metros. Las instrucciones ofrecidas por el sistema en la nube se env\u00edan al centro de datos y all\u00ed se verifican nuevamente por sistemas locales de seguridad, mientras que el personal siempre puede desactivar el modo autom\u00e1tico y comenzar a gestionar la refrigeraci\u00f3n manualmente. Nlyte Software, junto con el equipo de IBM Watson, cre\u00f3 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.datacenterknowledge.com\/machine-learning\/ibm-watson-crunch-nlyte-dcim-data-optimize-data-center-operations\">soluci\u00f3n<\/a><\/noindex>, que recopila datos sobre temperatura y humedad, consumo de energ\u00eda y carga de los equipos de TI. Permite optimizar el trabajo de los subsistemas de ingenier\u00eda y no requiere conexi\u00f3n a la infraestructura en la nube del fabricante; si es necesario, la soluci\u00f3n puede desplegarse directamente en el centro de datos. <\/p>\n<p><\/p>\n<h2>Otros ejemplos<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Hay muchas soluciones inteligentes innovadoras para centros de datos en el mercado y est\u00e1n apareciendo constantemente nuevas. La empresa Wave2Wave ha creado un sistema rob\u00f3tico de conmutaci\u00f3n de cables de fibra \u00f3ptica para la organizaci\u00f3n automatizada de conexiones cruzadas en los puntos de intercambio de tr\u00e1fico (Meet Me Room) dentro del centro de datos. El sistema desarrollado por ROOT Data Center y LitBit utiliza IA para monitorear generadores de respaldo, mientras que en Romonet han creado una soluci\u00f3n de software auto-aprendizaje para optimizar la infraestructura. Las soluciones creadas por Vigilent utilizan aprendizaje autom\u00e1tico para predecir fallos y optimizar la temperatura en las instalaciones del centro de datos. La implementaci\u00f3n de inteligencia artificial, aprendizaje autom\u00e1tico y otras tecnolog\u00edas innovadoras para automatizar procesos en los centros de datos comenz\u00f3 relativamente reciente, pero hoy en d\u00eda es una de las \u00e1reas m\u00e1s prometedoras de desarrollo en la industria. Los centros de datos modernos se han vuelto demasiado grandes y complejos para gestionarlos de manera efectiva manualmente.<\/p>\n<p>Fuente: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/delta\/blog\/450738\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0412 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u043a\u0438 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0421\u0430\u043c\u0438 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