{"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\/pt\/blog\/administrirovanie\/roboty-v-data-tsentre-chem-mozhet-byt-polezen-iskusstvennyj-intellekt","title":{"rendered":"Rob\u00f4s no data center: como a intelig\u00eancia artificial pode ser \u00fatil?","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Durante o processo de transforma\u00e7\u00e3o digital da economia, a humanidade tem constru\u00eddo um n\u00famero crescente de centros de processamento de dados. Os pr\u00f3prios data centers tamb\u00e9m precisam se transformar: quest\u00f5es sobre sua resili\u00eancia e efici\u00eancia energ\u00e9tica s\u00e3o mais importantes do que nunca. Essas instala\u00e7\u00f5es consomem uma enorme quantidade de energia el\u00e9trica, e as falhas da infraestrutura de TI cr\u00edtica hospedada nelas custam caro para os neg\u00f3cios. Tecnologias de intelig\u00eancia artificial e aprendizado de m\u00e1quina v\u00eam em ajuda aos engenheiros \u2014 nos \u00faltimos anos, t\u00eam sido cada vez mais usadas para criar data centers mais avan\u00e7ados. Essa abordagem aumenta o n\u00edvel de prontid\u00e3o das instala\u00e7\u00f5es, reduz o n\u00famero de falhas e diminui os custos operacionais.<\/p>\n

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Como funciona?<\/h2>\n

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As tecnologias de intelig\u00eancia artificial e aprendizado de m\u00e1quina s\u00e3o usadas para automatizar a tomada de decis\u00f5es operacionais com base nos dados coletados de v\u00e1rios sensores. Normalmente, essas ferramentas s\u00e3o integradas a sistemas de gerenciamento de infraestrutura de data center (DCIM) e permitem prever a ocorr\u00eancia de situa\u00e7\u00f5es emergenciais, al\u00e9m de otimizar o funcionamento do equipamento de TI, da infraestrutura de engenharia e at\u00e9 da equipe de suporte. Muitas vezes, os fabricantes oferecem aos propriet\u00e1rios de data centers servi\u00e7os em nuvem que acumulam e processam dados de m\u00faltiplos clientes. Esses sistemas generalizam a experi\u00eancia de opera\u00e7\u00e3o de diferentes data centers, portanto, funcionam melhor do que produtos locais.<\/p>\n

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Gest\u00e3o da infraestrutura de TI<\/h2>\n

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A HPE promove o servi\u00e7o em nuvem de an\u00e1lise preditiva InfoSight<\/a><\/noindex> para gerenciar a infraestrutura de TI constru\u00edda em sistemas de armazenamento Nimble Storage e HPE 3PAR StoreServ, servidores HPE ProLiant DL\/ML\/BL, sistemas em rack HPE Apollo e na plataforma HPE Synergy. O InfoSight analisa as leituras dos sensores instalados no equipamento, processando mais de um milh\u00e3o de eventos por segundo e aprendendo constantemente. O servi\u00e7o n\u00e3o apenas identifica falhas, mas tamb\u00e9m prev\u00ea poss\u00edveis problemas na infraestrutura de TI (falhas de hardware, exaust\u00e3o da capacidade de armazenamento, diminui\u00e7\u00e3o do desempenho de m\u00e1quinas virtuais, etc.) antes que ocorram. Para a an\u00e1lise preditiva na nuvem, foi implantado o software da VoltDB, utilizando modelos autorregressivos de previs\u00e3o e m\u00e9todos probabil\u00edsticos. Uma solu\u00e7\u00e3o semelhante est\u00e1 dispon\u00edvel tamb\u00e9m para os sistemas de armazenamento h\u00edbridos da Tegile Systems: o servi\u00e7o em nuvem IntelliCare Cloud Analytics realiza o monitoramento do estado, desempenho e utiliza\u00e7\u00e3o dos recursos dos dispositivos. Tecnologias de intelig\u00eancia artificial e aprendizado de m\u00e1quina tamb\u00e9m s\u00e3o utilizadas pela Dell EMC em suas solu\u00e7\u00f5es para computa\u00e7\u00e3o de alto desempenho. H\u00e1 muitos exemplos similares, e todos os principais fabricantes de hardware de computa\u00e7\u00e3o e sistemas de armazenamento est\u00e3o seguindo esse caminho atualmente.<\/p>\n

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Fornecimento de energia e refrigera\u00e7\u00e3o<\/h2>\n

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Outra aplica\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial em data centers est\u00e1 relacionada \u00e0 gest\u00e3o da infraestrutura de engenharia, especialmente com a refrigera\u00e7\u00e3o, cuja participa\u00e7\u00e3o no consumo total de energia do local pode superar 30%. Uma das primeiras a pensar sobre refrigera\u00e7\u00e3o inteligente foi a Google: em 2016, em conjunto com a DeepMind, ela desenvolveu um sistema de intelig\u00eancia artificial<\/a><\/noindex> para monitorar componentes individuais de data centers, permitindo uma redu\u00e7\u00e3o de 40% no consumo de energia para refrigera\u00e7\u00e3o. Inicialmente, ela apenas fornecia dicas \u00e0 equipe, mas posteriormente foi aprimorada e agora pode controlar a refrigera\u00e7\u00e3o das salas de m\u00e1quinas autonomamente. A rede neural implantada na nuvem processa dados de milhares de sensores internos e externos: ela toma decis\u00f5es considerando a carga dos servidores, a temperatura, bem como a velocidade do vento do lado de fora e uma s\u00e9rie de outros par\u00e2metros. As instru\u00e7\u00f5es fornecidas pelo sistema em nuvem s\u00e3o enviadas ao data center e s\u00e3o novamente verificadas por sistemas locais de seguran\u00e7a, enquanto a equipe sempre pode desligar o modo autom\u00e1tico e come\u00e7ar a gerenciar a refrigera\u00e7\u00e3o manualmente. A Nlyte Software, em colabora\u00e7\u00e3o com a equipe da IBM Watson, criou uma solu\u00e7\u00e3o<\/a><\/noindex>, que coleta dados sobre temperatura e umidade, consumo de energia e carga do equipamento de TI. Ela permite otimizar o funcionamento dos subsistemas de engenharia e n\u00e3o requer conex\u00e3o com a infraestrutura em nuvem do fabricante \u2014 se necess\u00e1rio, a solu\u00e7\u00e3o pode ser implantada diretamente no data center. <\/p>\n

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Outros exemplos<\/h2>\n

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de solu\u00e7\u00f5es inovadoras e inteligentes para centros de processamento de dados s\u00e3o muitos e novos continuam a surgir. A Wave2Wave criou um sistema rob\u00f3tico de comuta\u00e7\u00e3o de cabos de fibra \u00f3ptica para a organiza\u00e7\u00e3o automatizada de conex\u00f5es cruzadas em centros de troca de tr\u00e1fego (Meet Me Room) dentro do data center. O sistema desenvolvido pela ROOT Data Center e LitBit usa IA para monitorar geradores diesel de reserva, e a Romonet criou uma solu\u00e7\u00e3o de software auto-aprendizagem para otimizar a infraestrutura. As solu\u00e7\u00f5es criadas pela Vigilent utilizam aprendizado de m\u00e1quina para prever falhas e otimizar a temperatura nos ambientes do data center. A implementa\u00e7\u00e3o de intelig\u00eancia artificial, aprendizado de m\u00e1quina e outras tecnologias inovadoras para a automa\u00e7\u00e3o de processos em data centers come\u00e7ou relativamente recentemente, mas hoje \u00e9 uma das \u00e1reas mais promissoras de desenvolvimento do setor. Os data centers modernos tornaram-se grandes e complexos demais para serem geridos de forma eficaz manualmente.<\/p>\n

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

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