Ekonomiaren eraldaketa digitalaren prozesuan, gizateriak gero eta datu prozesatzeko zentro gehiago eraiki behar ditu. Datu zentroak beraiek ere eraldatu behar dira: akatsen tolerantziari eta energia-eraginkortasunari buruzko gaiak inoiz baino garrantzitsuago dira orain. Instalazioek elektrizitate kantitate izugarria kontsumitzen dute, eta haietan kokatutako IT azpiegitura kritikoen hutsegiteak garestia dira enpresentzat. Adimen artifiziala eta ikaskuntza automatikoko teknologiak ingeniariei laguntzen ari dira; azken urteotan gero eta gehiago erabiltzen dira datu-zentro aurreratuagoak sortzeko. Planteamendu honek instalazioen erabilgarritasuna areagotzen du, hutsegite kopurua murrizten du eta funtzionamendu kostuak murrizten ditu.
Nola funtzionatzen du?
Adimen artifiziala eta ikaskuntza automatikoko teknologiak erabiltzen dira hainbat sentsoretatik jasotako datuetan oinarritutako erabaki operatiboak automatizatzeko. Oro har, tresna horiek DCIM (Data Center Infrastructure Management) klase-sistemekin integratzen dira eta larrialdi-egoerak gertatuko diren aurreikusteko aukera ematen dute, baita informatikako ekipoen, ingeniaritza-azpiegituren eta baita zerbitzuetako langileen funtzionamendua optimizatzeko ere. Askotan, fabrikatzaileek hodeiko zerbitzuak eskaintzen dizkiete bezero askoren datuak pilatzen eta prozesatzen dituzten datu-zentroen jabeei. Horrelako sistemek datu-zentro desberdinak ustiatzeko esperientzia orokortzen dute eta, beraz, tokiko produktuek baino hobeto funtzionatzen dute.
IT azpiegituren kudeaketa
HPE-k hodeiko iragarpen-analisi zerbitzua sustatzen du Nimble Storage eta HPE 3PAR StoreServ biltegiratze sistemetan, HPE ProLiant DL/ML/BL zerbitzarietan, HPE Apollo rack sistemetan eta HPE Synergy plataforman eraikitako IT azpiegitura kudeatzeko. InfoSightek ekipoetan instalatutako sentsoreen irakurketak aztertzen ditu, segundoko milioi bat gertaera baino gehiago prozesatzen ditu eta etengabe autoikasiz. Zerbitzuak akatsak detektatzen ez ezik, informatika-azpiegituran izan daitezkeen arazoak ere aurreikusten ditu (ekipoen akatsak, biltegiratze-ahalmena agortzea, makina birtualen errendimendu gutxitzea, etab.) gertatu baino lehen. Analitika iragarleetarako, VoltDB softwarea hodeian zabaltzen da, aurreikuspen eredu autorregresiboak eta metodo probabilistak erabiliz. Antzeko irtenbide bat dago eskuragarri Tegile Systems-en biltegiratze sistema hibridoentzat: IntelliCare Cloud Analytics hodeiko zerbitzuak gailuen osasuna, errendimendua eta baliabideen erabilera kontrolatzen ditu. Inteligentzia artifiziala eta ikaskuntza automatikoko teknologiak ere erabiltzen ditu Dell EMC-k bere errendimendu handiko konputazio soluzioetan. Antzeko adibide asko daude; informatika-ekipoen eta datuak biltegiratzeko sistemen fabrikatzaile nagusi ia guztiak bide hori jarraitzen ari dira orain.
Energia hornidura eta hozte
Datu-zentroetan AIren aplikazioaren beste eremu bat ingeniaritza-azpiegituren kudeaketarekin eta, batez ere, hoztearekin lotuta dago, zeinaren kuota instalazio baten guztizko energia-kontsumoan % 30etik gorakoa izan daitekeen. Google izan zen hozte adimendunari buruz pentsatu zuen lehenetariko bat: 2016an, DeepMind-ekin batera, garatu zuen datu-zentroko osagai indibidualak monitorizatzeagatik, eta horrek %40 murriztu zituen aire girotuaren energia-kostuak. Hasieran, langileei aholkuak baino ez zizkien ematen, baina gerora hobetu egin zen eta orain makina-gelen hoztea modu independentean kontrolatu dezake. Hodeian zabaldutako sare neuronal batek barruko eta kanpoko milaka sentsoreren datuak prozesatzen ditu: zerbitzarien karga, tenperatura, baita kanpoko haizearen abiadura eta beste hainbat parametro kontuan hartuta hartzen ditu erabakiak. Hodeiko sistemak eskaintzen dituen argibideak datu-zentrora bidaltzen dira eta han berriro ere tokiko sistemek segurtasuna egiaztatzen dute, langileek beti desaktibatu dezakete modu automatikoa eta hoztea eskuz kudeatzen hasteko. Nlyte Software IBM Watson taldearekin batera sortu zen , informatikako ekipoen tenperatura eta hezetasuna, energia-kontsumoa eta kargari buruzko datuak biltzen dituena. Ingeniaritza azpisistemen funtzionamendua optimizatzeko aukera ematen du eta ez du fabrikatzailearen hodeiko azpiegiturara konektatu behar - beharrezkoa izanez gero, irtenbidea zuzenean heda daiteke datu-zentroan.
Beste adibide batzuk
Merkatuan datu-zentroetarako soluzio adimendun berritzaile asko daude eta etengabe agertzen dira berriak. Wave2Wavek zuntz optikoko kable aldatzeko sistema robotizatu bat sortu du datu-zentroaren barruko trafiko-truke-nodoetan (Meet Me Rooms) konexio gurutzatuak automatikoki antolatzeko. ROOT Data Center-ek eta LitBit-ek garatutako sistemak AI erabiltzen du babeskopiko diesel sorgailu multzoak kontrolatzeko, eta Romonet-ek azpiegitura optimizatzeko autoikaskuntzako software irtenbide bat sortu du. Vigilentek sortutako soluzioek ikaskuntza automatikoa erabiltzen dute akatsak aurreikusteko eta datu-zentroetako lokaletako tenperatura-baldintzak optimizatzeko. Datu-zentroetan adimen artifiziala, ikaskuntza automatikoa eta prozesuen automatizaziorako beste teknologia berritzaile batzuk ezartzea duela gutxi hasi zen, baina gaur egun hori industriaren garapenaren arlorik itxaropentsuenetako bat da. Gaur egungo datu-zentroak handiegiak eta konplexuegiak bihurtu dira eskuz modu eraginkorrean kudeatzeko.
Iturria: www.habr.com