În procesul de transformare digitală a economiei, omenirea trebuie să construiască din ce în ce mai multe centre de procesare a datelor. Centrele de date în sine trebuie, de asemenea, transformate: aspectele legate de toleranța lor la erori și eficiența energetică sunt acum mai importante ca niciodată. Instalațiile consumă cantități enorme de energie electrică, iar defecțiunile infrastructurii IT critice situate în ele sunt costisitoare pentru companii. Inteligența artificială și tehnologiile de învățare automată vin în ajutorul inginerilor - în ultimii ani au fost din ce în ce mai folosite pentru a crea centre de date mai avansate. Această abordare crește disponibilitatea instalațiilor, reduce numărul de defecțiuni și reduce costurile de operare.
Cum funcționează?
Inteligența artificială și tehnologiile de învățare automată sunt folosite pentru a automatiza luarea deciziilor operaționale pe baza datelor colectate de la diverși senzori. De regulă, astfel de instrumente sunt integrate cu sistemele de clasă DCIM (Data Center Infrastructure Management) și vă permit să preziceți apariția situațiilor de urgență, precum și să optimizați funcționarea echipamentelor IT, a infrastructurii de inginerie și chiar a personalului de service. Foarte des, producătorii oferă servicii cloud proprietarilor de centre de date care acumulează și procesează date de la mulți clienți. Astfel de sisteme generalizează experiența de a opera diferite centre de date și, prin urmare, funcționează mai bine decât produsele locale.
managementul infrastructurii IT
HPE promovează serviciul de analiză predictivă în cloud pentru a gestiona infrastructura IT construită pe sistemele de stocare Nimble Storage și HPE 3PAR StoreServ, servere HPE ProLiant DL/ML/BL, sisteme rack HPE Apollo și platforma HPE Synergy. InfoSight analizează citirile senzorilor instalați în echipamente, procesând peste un milion de evenimente pe secundă și auto-învățare constant. Serviciul nu numai că detectează defecțiunile, ci și prezice eventualele probleme ale infrastructurii IT (defecțiuni ale echipamentelor, epuizarea capacității de stocare, scăderea performanței mașinilor virtuale etc.) chiar înainte ca acestea să apară. Pentru analiza predictivă, software-ul VoltDB este implementat în cloud, folosind modele de prognoză autoregresive și metode probabilistice. O soluție similară este disponibilă pentru sistemele de stocare hibride de la Tegile Systems: serviciul cloud IntelliCare Cloud Analytics monitorizează sănătatea, performanța și utilizarea resurselor dispozitivelor. Inteligența artificială și tehnologiile de învățare automată sunt, de asemenea, folosite de Dell EMC în soluțiile sale de calcul de înaltă performanță. Există multe exemple similare; aproape toți producătorii de top de echipamente de calcul și sisteme de stocare a datelor urmează acum această cale.
Alimentare și răcire
Un alt domeniu de aplicare a AI în centrele de date este legat de managementul infrastructurii de inginerie și, mai ales, de răcire, a cărei pondere în consumul total de energie al unei instalații poate depăși 30%. Google a fost unul dintre primii care s-au gândit la răcirea inteligentă: în 2016, împreună cu DeepMind, a dezvoltat pentru monitorizarea componentelor individuale ale centrului de date, ceea ce a redus costurile cu energie pentru aer condiționat cu 40%. Inițial, a oferit doar indicii personalului, dar a fost îmbunătățit ulterior și acum poate controla independent răcirea sălilor de mașini. O rețea neuronală desfășurată în cloud prelucrează datele de la mii de senzori de interior și exterior: ia decizii ținând cont de sarcina de pe servere, temperatură, precum și viteza vântului în exterior și mulți alți parametri. Instrucțiunile oferite de sistemul cloud sunt trimise la centrul de date și acolo sunt din nou verificate pentru securitate de către sistemele locale, în timp ce personalul poate oricând să dezactiveze modul automat și să înceapă gestionarea manuală a răcirii. Nlyte Software împreună cu echipa IBM Watson au creat , care colectează date despre temperatură și umiditate, consumul de energie și încărcarea echipamentelor IT. Vă permite să optimizați funcționarea subsistemelor de inginerie și nu necesită conexiune la infrastructura cloud a producătorului - dacă este necesar, soluția poate fi implementată direct în centrul de date.
Alte exemple
Există pe piață o mulțime de soluții inteligente inovatoare pentru centrele de date și apar în mod constant altele noi. Wave2Wave a creat un sistem robotizat de comutare prin cablu de fibră optică pentru a organiza automat conexiunile încrucișate în nodurile de schimb de trafic (Meet Me Rooms) în interiorul centrului de date. Sistemul dezvoltat de ROOT Data Center și LitBit utilizează AI pentru a monitoriza seturile de generatoare diesel de rezervă, iar Romonet a creat o soluție software de auto-învățare pentru optimizarea infrastructurii. Soluțiile create de Vigilent folosesc învățarea automată pentru a prezice defecțiunile și pentru a optimiza condițiile de temperatură în sediul centrului de date. Introducerea inteligenței artificiale, a învățării automate și a altor tehnologii inovatoare pentru automatizarea proceselor în centrele de date a început relativ recent, dar astăzi acesta este unul dintre cele mai promițătoare domenii de dezvoltare a industriei. Centrele de date de astăzi au devenit prea mari și complexe pentru a fi gestionate eficient manual.
Sursa: www.habr.com