Majanduse digitaalse ümberkujundamise käigus peab inimkond ehitama üha rohkem andmetöötluskeskusi. Samuti tuleb ümber kujundada andmekeskused ise: nende rikketaluvus ja energiatõhusus on nüüd olulisemad kui kunagi varem. Rajatised tarbivad tohutult elektrit ja neis paikneva kriitilise IT-infrastruktuuri rikked on ettevõtetele kulukad. Tehisintellekt ja masinõppetehnoloogiad tulevad inseneridele appi – viimastel aastatel on neid üha enam kasutatud arenenumate andmekeskuste loomisel. Selline lähenemine suurendab rajatiste kättesaadavust, vähendab rikete arvu ja tegevuskulusid.
Kuidas see toimib?
Tehisintellekti ja masinõppe tehnoloogiaid kasutatakse erinevatelt anduritelt kogutud andmete põhjal operatiivsete otsuste tegemise automatiseerimiseks. Reeglina on sellised tööriistad integreeritud DCIM (Data Center Infrastructure Management) klassi süsteemidega ja võimaldavad ennustada hädaolukordade tekkimist, samuti optimeerida IT-seadmete, inseneritaristu ja isegi teeninduspersonali tööd. Väga sageli pakuvad tootjad pilveteenuseid andmekeskuste omanikele, kes koguvad ja töötlevad paljude klientide andmeid. Sellised süsteemid üldistavad erinevate andmekeskuste kasutamise kogemust ja töötavad seetõttu paremini kui kohalikud tooted.
IT infrastruktuuri haldamine
HPE reklaamib pilve ennustavat analüüsiteenust
Toide ja jahutus
Teine tehisintellekti kasutusvaldkond andmekeskustes on seotud inseneritaristu haldamisega ja eelkõige jahutusega, mille osakaal objekti kogu energiatarbimises võib ületada 30%. Google oli üks esimesi, kes mõtles nutika jahutuse peale: 2016. aastal arendas see koos DeepMindiga
Muud näited
Innovaatilisi nutilahendusi andmekeskustele on turul palju ja uusi tuleb juurde pidevalt. Wave2Wave on loonud robotkiudoptilise kaabli lülitussüsteemi, et automaatselt korraldada ristühendusi andmekeskuse sees olevates liiklusvahetussõlmedes (Meet Me Rooms). ROOT Data Centeri ja LitBiti arendatud süsteem kasutab AI-d diiselgeneraatorite varugeneraatorite jälgimiseks ning Romonet on loonud iseõppiva tarkvaralahenduse taristu optimeerimiseks. Vigilenti loodud lahendused kasutavad masinõpet, et ennustada tõrkeid ja optimeerida andmekeskuse ruumide temperatuuritingimusi. Tehisintellekti, masinõppe ja muude uuenduslike tehnoloogiate kasutuselevõtt protsesside automatiseerimiseks andmekeskustes algas suhteliselt hiljuti, kuid tänaseks on see tööstuse arengu üks paljutõotavamaid valdkondi. Tänapäeva andmekeskused on muutunud liiga suureks ja keerukaks, et neid tõhusalt käsitsi hallata.
Allikas: www.habr.com