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
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
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