În cadrul transformării digitale a economiei, umanitatea trebuie să construiască din ce în ce mai multe centre de date. Acestea trebuie, de asemenea, să se transforme: problemele legate de reziliența și eficiența energetică a acestora sunt acum mai importante ca niciodată. Obiectele consumă o cantitate enormă de energie electrică, iar defecțiunile infrastructurii IT critice găzduite în acestea costă afacerea foarte mult. Inginerii sunt ajutați de tehnologiile inteligenței artificiale și învățării automate — în ultimii ani, acestea sunt folosite tot mai frecvent pentru a crea centre de date mai performante. Această abordare crește nivelul de pregătire al obiectelor, reduce numărul de defecțiuni și scade costurile operaționale.
Cum funcționează?
Tehnologiile inteligenței artificiale și învățării automate sunt utilizate pentru automatizarea procesului decizional operațional pe baza datelor colectate din diferite senzori. De obicei, aceste instrumente sunt integrate cu sisteme de tip DCIM (Managementul Infrastructurii Centrului de Date) și permit prognozarea apariției situațiilor neprevăzute, precum și optimizarea funcționării echipamentului IT, infrastructurii ingineresti și chiar a personalului de întreținere. Foarte des, producătorii oferă proprietarilor de centre de date servicii cloud care acumulează și procesează date de la mulți clienți. Aceste sisteme sintetizează experiența operativă a diferitelor centre de date, astfel încât funcționează mai bine decât produsele locale.
Managementul infrastructurii IT
Compania HPE promovează un serviciu cloud de analiză predictivă pentru gestionarea infrastructurii IT construită pe sistemele de stocare Nimble Storage și HPE 3PAR StoreServ, serverele HPE ProLiant DL/ML/BL, sistemele de rack HPE Apollo și platforma HPE Synergy. InfoSight analizează citirile senzorilor instalați în echipamente, procesând peste un milion de evenimente pe secundă și învățând constant. Serviciul nu doar că identifică defecțiunile, ci și prevestește posibile probleme cu infrastructura IT (defecțiuni de echipamente, epuizarea capacității SỨD, scăderea performanței mașinilor virtuale etc.) înainte de apariția acestora. Pentru analiza predictivă în cloud este implementat software-ul companiei VoltDB, care utilizează modele autoregresive de prognoză și metode probabilistice. O soluție similară este disponibilă și pentru sistemele hibride de stocare a datelor ale companiei Tegile Systems: serviciul cloud IntelliCare Cloud Analytics monitorizează starea, performanța și utilizarea resurselor dispozitivelor. Tehnologiile inteligenței artificiale și învățării automate sunt utilizate de asemenea de Dell EMC în soluțiile sale pentru calculatoare de înaltă performanță. Exemple similare sunt numeroase, iar acest drum este urmat acum de aproape toate companiile de vârf din domeniul echipamentelor de calcul și sistemelor de stocare a datelor.
Alimentare electrică și răcire
O altă aplicație a inteligenței artificiale în centrele de date este legată de gestionarea infrastructurii ingineresti, în special a răcirii, care poate reprezenta mai mult de 30% din consumul total de energie al obiectivului. Una dintre primele preocupări legate de răcirea inteligentă a fost la corporația Google: în 2016, împreună cu compania DeepMind, a dezvoltat pentru monitorizarea componentelor individuale ale centrului de date, ceea ce a redus consumul de energie pentru condiționare cu 40%. La început, oferea doar sugestii personalului, dar ulterior a fost îmbunătățită și acum poate gestiona singură răcirea sălilor de servere. O rețea neurală desfășurată în cloud procesează datele de la mii de senzori interni și externi: ia decizii având în vedere încărcarea pe servere, temperatura, precum și viteza vântului de afară și o multitudine de alți parametrii. Instrucțiunile oferite de sistemul cloud sunt trimise în centrul de date și acolo sunt verificate din nou pentru siguranță de sistemele locale, în timp ce personalul poate oricând să dezactiveze modul automat și să gestioneze răcirea manual. Nlyte Software, împreună cu echipa IBM Watson, a creat , care colectează date despre temperatură și umiditate, consumul de energie și încărcătura echipamentelor IT. Acesta permite optimizarea funcționării subsistemelor ingineresti și nu necesită conectare la infrastructura cloud a producătorului — în cazul în care este necesar, soluția poate fi desfășurată direct în centrul de date.
Alte exemple
Există foarte multe soluții inteligente inovatoare pentru centrele de date pe piață și apar constant altele noi. Compania Wave2Wave a creat un sistem robotic de comutare a fibrelor optice pentru organizarea automatizată a conexiunilor intermediare în nodurile de schimb de trafic (Meet Me Room) din interiorul centrului de date. Sistemul dezvoltat de ROOT Data Center și LitBit utilizează AI pentru monitorizarea generatoarelor de rezervă, iar la Romonet au creat o soluție software auto-învățată pentru optimizarea infrastructurii. Soluțiile dezvoltate de Vigilent utilizază învățarea automată pentru a prezice defecțiunile și a optimiza temperatura în încăperile centrului de date. Implementarea inteligenței artificiale, a învățării automate și a altor tehnologii inovatoare pentru automatizarea proceselor în centrele de date a început relativ recent, dar astăzi este una dintre cele mai promițătoare direcții de dezvoltare a industriei. Centrele de date moderne au devenit prea mari și complexe pentru a fi gestionate eficient manual.
Sursa: habr.com
