Yn it proses fan digitale transformaasje fan 'e ekonomy moat it minskdom mear en mear gegevensferwurkingssintra bouwe. Datasintra sels moatte ek wurde omfoarme: problemen fan har skuldtolerânsje en enerzjy-effisjinsje binne no wichtiger dan ea. Fasiliteiten konsumearje enoarme hoemannichten elektrisiteit, en falen fan krityske IT-ynfrastruktuer dy't binnen har binne kostber foar bedriuwen. Technologyen foar keunstmjittige yntelliginsje en masine-learen komme yngenieurs te helpen - de lêste jierren binne se hieltyd mear brûkt om mear avansearre datasintra te meitsjen. Dizze oanpak fergruttet de beskikberens fan foarsjenningen, ferleget it oantal mislearrings en ferleget bedriuwskosten.
Hoe wurket it?
Technologyen foar keunstmjittige yntelliginsje en masine learen wurde brûkt om operative beslútfoarming te automatisearjen op basis fan gegevens sammele fan ferskate sensoren. As regel, sokke ark binne yntegrearre mei DCIM (Data Center Infrastructure Management) klasse systemen en kinne jo foarsizze it foarkommen fan need situaasjes, likegoed as optimalisearjen fan de wurking fan IT apparatuer, engineering ynfrastruktuer en sels tsjinst personiel. Hiel faak biede fabrikanten wolktsjinsten oan eigners fan datacenters dy't gegevens sammelje en ferwurkje fan in protte klanten. Sokke systemen generalisearje de ûnderfining fan it operearjen fan ferskate datasintra, en wurkje dêrom better dan lokale produkten.
IT ynfrastruktuer behear
HPE befoarderet wolk foarsizzende analytyske tsjinst
Stromforsyning en koeling
In oar gebiet fan tapassing fan AI yn datasintra is relatearre oan it behear fan technykynfrastruktuer en, boppe alles, koeling, wêrfan it oandiel yn it totale enerzjyferbrûk fan in foarsjenning mear dan 30% kin wêze. Google wie ien fan 'e earsten dy't tocht oer tûke koeling: yn 2016 ûntwikkele it tegearre mei DeepMind
Oare foarbylden
D'r binne in protte ynnovative tûke oplossingen foar datasintra op 'e merke en nijen ferskine konstant. Wave2Wave hat in robotysk glêsfezelkabel-skeakelsysteem makke om automatysk krúsferbiningen te organisearjen yn ferkearsútwikselknooppunten (Meet Me Rooms) binnen it datasintrum. It systeem ûntwikkele troch ROOT Data Center en LitBit brûkt AI om reservekopy-dieselgeneratorsets te kontrolearjen, en Romonet hat in sels-learende software-oplossing makke foar it optimalisearjen fan ynfrastruktuer. De oplossingen makke troch Vigilent brûke masine learen om flaters te foarsizzen en temperatuerbetingsten te optimalisearjen yn datacenters. De ynfiering fan keunstmjittige yntelliginsje, masine learen en oare ynnovative technologyen foar proses automatisearring yn datasintra begûn relatyf koartlyn, mar hjoed is dit ien fan de meast kânsrike gebieten fan yndustry ûntwikkeling. De hjoeddeiske datasintra binne te grut en kompleks wurden om effektyf mei de hân te behearjen.
Boarne: www.habr.com