{"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\/it\/blog\/administrirovanie\/roboty-v-data-tsentre-chem-mozhet-byt-polezen-iskusstvennyj-intellekt","title":{"rendered":"Robot nei data center: come pu\u00f2 essere utile l'intelligenza artificiale?","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Nel processo di trasformazione digitale dell'economia, l'umanit\u00e0 deve costruire sempre pi\u00f9 centri di elaborazione dati. Anche i data center devono trasformarsi: le questioni relative alla loro resilienza e all'efficienza energetica sono ora pi\u00f9 importanti che mai. Questi impianti consumano un'enorme quantit\u00e0 di energia elettrica e i guasti delle infrastrutture IT critiche che ospitano rappresentano un costo significativo per le aziende. In questo contesto, le tecnologie di intelligenza artificiale e apprendimento automatico stanno emergendo come strumenti utili \u2014 negli ultimi anni, vengono utilizzate sempre pi\u00f9 frequentemente per creare data center pi\u00f9 sofisticati. Questo approccio aumenta il livello di prontezza degli impianti, riduce il numero di guasti e abbassa i costi operativi.<\/p>\n

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Come funziona?<\/h2>\n

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Le tecnologie di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico sono utilizzate per automatizzare il processo decisionale operativo basato sui dati raccolti da diversi sensori. Di solito, tali sistemi si integrano con le piattaforme di gestione delle infrastrutture dei data center (DCIM) e consentono di prevedere l'insorgere di situazioni di emergenza, oltre a ottimizzare le operazioni delle attrezzature IT, delle infrastrutture ingegneristiche e persino del personale di supporto. Spesso, i fornitori offrono ai proprietari di data center servizi cloud che raccolgono e elaborano i dati di molti clienti. Questi sistemi sintetizzano l'esperienza operativa di diversi data center, migliorando quindi le prestazioni rispetto ai prodotti locali.<\/p>\n

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Gestione dell'infrastruttura IT<\/h2>\n

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L'azienda HPE promuove un servizio cloud di analisi predittiva InfoSight<\/a><\/noindex> per la gestione delle infrastrutture IT basate su sistemi di archiviazione Nimble Storage e HPE 3PAR StoreServ, server HPE ProLiant DL\/ML\/BL, sistemi rack HPE Apollo e sulla piattaforma HPE Synergy. InfoSight analizza i dati provenienti dai sensori installati nell'attrezzatura, elaborando oltre un milione di eventi al secondo e apprendendo costantemente. Il servizio non solo identifica guasti, ma prevede anche potenziali problemi con infrastrutture IT (guasti hardware, esaurimento della capacit\u00e0 di storage, riduzione delle prestazioni delle macchine virtuali, ecc.) prima che si verifichino. Per l'analisi predittiva nel cloud viene implementato un software della societ\u00e0 VoltDB, che utilizza modelli di previsione autoregressivi e metodi probabilistici. Una soluzione simile \u00e8 disponibile anche per i sistemi di archiviazione ibrida dell'azienda Tegile Systems: il servizio cloud IntelliCare Cloud Analytics monitora lo stato, le prestazioni e l utilizzo delle risorse dei dispositivi. Anche Dell EMC utilizza tecnologie di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico nelle sue soluzioni per calcolo ad alte prestazioni. Ci sono molti esempi simili, in questo percorso si stanno avventurando praticamente tutti i principali produttori di hardware informatico e di sistemi di archiviazione.<\/p>\n

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Alimentazione e raffreddamento<\/h2>\n

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Un altro campo di applicazione dell'IA nei data center \u00e8 legato alla gestione delle infrastrutture ingegneristiche, in particolare al raffreddamento, la cui incidenza sul consumo totale di energia dell'impianto pu\u00f2 superare il 30%. Una delle prime aziende a pensare al raffreddamento intelligente \u00e8 stata Google: nel 2016, insieme a DeepMind, ha sviluppato un sistema di intelligenza artificiale<\/a><\/noindex> per monitorare singoli componenti dei data center, riducendo i costi energetici per il condizionamento fino al 40%. Inizialmente forniva semplicemente suggerimenti al personale, ma successivamente \u00e8 stata migliorata e adesso \u00e8 in grado di gestire autonomamente il raffreddamento delle sale macchine. Il neural network implementato nel cloud elabora i dati provenienti da migliaia di sensori interni ed esterni: prende decisioni considerando il carico sui server, la temperatura, cos\u00ec come la velocit\u00e0 del vento all'esterno e molti altri parametri. Le istruzioni fornite dal sistema cloud vengono inviate al data center dove vengono nuovamente verificate per la sicurezza dai sistemi locali, mentre il personale pu\u00f2 sempre disattivare la modalit\u00e0 automatica e gestire manualmente il raffreddamento. Nlyte Software, insieme al team IBM Watson, ha creato soluzione<\/a><\/noindex>, che raccoglie dati su temperatura e umidit\u00e0, consumo energetico e carico delle attrezzature IT. Permette di ottimizzare il funzionamento dei sottosistemi ingegneristici e non richiede una connessione all'infrastruttura cloud del produttore: se necessario, la soluzione pu\u00f2 essere implementata direttamente nel data center. <\/p>\n

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Altri esempi<\/h2>\n

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Ci sono molte soluzioni innovative e intelligenti per i centri di elaborazione dati sul mercato, e continuamente ne emergono di nuove. L'azienda Wave2Wave ha creato un sistema robotico di commutazione di cavi in fibra ottica per organizzare automaticamente le connessioni incrociate nei nodi di scambio del traffico (Meet Me Room) all'interno dei data center. Il sistema sviluppato da ROOT Data Center e LitBit utilizza l'IA per monitorare i gruppi elettrogeni di emergenza, mentre Romonet ha realizzato una soluzione software auto-apprendente per ottimizzare l'infrastruttura. Le soluzioni create da Vigilent utilizzano l'apprendimento automatico per prevedere i guasti e ottimizzare le temperature all'interno delle sale dei data center. L'implementazione dell'intelligenza artificiale, dell'apprendimento automatico e di altre tecnologie innovative nei data center \u00e8 iniziata relativamente di recente, ma oggi \u00e8 una delle direzioni pi\u00f9 promettenti per lo sviluppo del settore. I moderni data center sono diventati troppo grandi e complessi per essere gestiti efficacemente manualmente.<\/p>\n

Fonte: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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