معيشت جي ڊجيٽل تبديلي جي عمل ۾، انسانيت کي وڌيڪ ۽ وڌيڪ ڊيٽا پروسيسنگ سينٽر ٺاهڻو پوندو. ڊيٽا مرڪز پاڻ کي پڻ تبديل ٿيڻ گهرجي: انهن جي غلطي رواداري ۽ توانائي جي ڪارڪردگي جا مسئلا هاڻي هميشه کان وڌيڪ اهم آهن. سهولتون بجلي جي وڏي مقدار ۾ استعمال ڪن ٿيون، ۽ انهن جي اندر واقع اهم IT انفراسٽرڪچر جي ناڪامي ڪاروبار لاءِ قيمتي آهي. مصنوعي ذهانت ۽ مشين سکيا ٽيڪنالاجيون انجنيئرن جي مدد لاءِ اچي رهيون آهن - تازن سالن ۾ اهي وڌيڪ ترقي يافته ڊيٽا مرڪز ٺاهڻ لاءِ استعمال ٿي رهيون آهن. اهو طريقو سهولتن جي دستيابي کي وڌائي ٿو، ناڪامين جو تعداد گھٽائي ٿو ۽ آپريٽنگ خرچن کي گھٽائي ٿو.
ان کي ڪيئن ڪم ڪندو؟
مصنوعي ذهانت ۽ مشين لرننگ ٽيڪنالاجيون استعمال ڪيون وينديون آهن آپريشنل فيصلا سازي کي خودڪار ڪرڻ لاءِ مختلف سينسرز مان گڏ ڪيل ڊيٽا جي بنياد تي. ضابطي جي طور تي، اهڙا اوزار DCIM (ڊيٽا سينٽر انفراسٽرڪچر مينيجمينٽ) ڪلاس سسٽم سان ضم ٿيل آهن ۽ توهان کي هنگامي حالتن جي واقعن جي اڳڪٿي ڪرڻ جي اجازت ڏين ٿا، انهي سان گڏ آئي ٽي سامان، انجنيئرنگ انفراسٽرڪچر ۽ حتي خدمت جي عملن جي آپريشن کي بهتر ڪرڻ. گهڻو ڪري، ٺاهيندڙن ڊيٽا سينٽر مالڪن کي ڪلائوڊ خدمتون پيش ڪن ٿيون جيڪي ڪيترن ئي گراهڪن کان ڊيٽا گڏ ڪري ۽ پروسيس ڪن ٿيون. اهڙا سسٽم مختلف ڊيٽا سينٽرن کي هلائڻ جي تجربي کي عام ڪن ٿا، ۽ تنهن ڪري مقامي شين کان بهتر ڪم ڪن ٿا.
آئي ٽي انفراسٽرڪچر مينيجمينٽ
HPE بادل جي اڳڪٿي ڪندڙ تجزياتي خدمت کي فروغ ڏئي ٿو IT انفراسٽرڪچر کي منظم ڪرڻ لاءِ جيڪو Nimble Storage ۽ HPE 3PAR StoreServ اسٽوريج سسٽم، HPE ProLiant DL/ML/BL سرورز، HPE اپالو ريڪ سسٽم ۽ HPE Synergy پليٽ فارم تي ٺهيل آهي. InfoSight سامان ۾ نصب ڪيل سينسرز جي پڙهائي جو تجزيو ڪري ٿو، هڪ ملين کان وڌيڪ واقعا في سيڪنڊ پروسيسنگ ۽ مسلسل خود سکيا. خدمت نه رڳو غلطين جي نشاندهي ڪري ٿي، پر آئي ٽي انفراسٽرڪچر سان ممڪن مسئلن جي اڳڪٿي پڻ ڪري ٿي (سامان جي ناڪامي، اسٽوريج جي گنجائش جو ختم ٿيڻ، ورچوئل مشينن جي ڪارڪردگي ۾ گهٽتائي، وغيره). اڳڪٿي ڪندڙ تجزياتي لاءِ، وولٽ ڊي بي سافٽ ويئر ڪلائوڊ ۾ لڳايو ويو آهي، خود مختيار پيشنگوئي جا ماڊل ۽ امڪاني طريقا استعمال ڪندي. ساڳيو حل موجود آهي هائبرڊ اسٽوريج سسٽم لاءِ ٽيگيل سسٽم کان: IntelliCare Cloud Analytics ڪلائوڊ سروس ڊوائيسز جي صحت، ڪارڪردگي ۽ وسيلن جي استعمال جي نگراني ڪري ٿي. مصنوعي ذهانت ۽ مشين سکيا ٽيڪنالاجيون پڻ استعمال ڪيون وينديون آهن ڊيل EMC ان جي اعليٰ ڪارڪردگي ڪمپيوٽنگ حلن ۾. اهڙا ڪيترائي مثال آهن؛ ڪمپيوٽرن جي سامان ۽ ڊيٽا اسٽوريج سسٽم جي لڳ ڀڳ سڀني معروف ٺاهيندڙن کي هاڻي هن رستي تي عمل ڪري رهيا آهن.
بجلي جي فراهمي ۽ کولنگ
ڊيٽا سينٽرن ۾ AI جي درخواست جو هڪ ٻيو علائقو انجنيئرنگ انفراسٽرڪچر جي انتظام سان لاڳاپيل آهي ۽ سڀ کان وڌيڪ، کولنگ، جنهن جو حصو هڪ سهولت جي مجموعي توانائي جي استعمال ۾ 30 سيڪڙو کان وڌيڪ ٿي سگهي ٿو. گوگل سمارٽ کولنگ بابت سوچڻ وارن مان پهريون هو: 2016 ۾، ڊيپ مائنڊ سان گڏ، ان کي ترقي ڪئي انفرادي ڊيٽا سينٽر اجزاء جي نگراني ڪرڻ لاء، جيڪو ايئر ڪنڊيشن لاء توانائي جي قيمت گھٽائي ٿو 40٪. شروعات ۾، اهو صرف عملي کي اشارو ڏنو، پر بعد ۾ بهتر ڪيو ويو ۽ هاڻي مشين رومن جي کولنگ کي آزاد طور تي ڪنٽرول ڪري سگهي ٿو. ڪلائوڊ ۾ مقرر ڪيل هڪ نيورل نيٽ ورڪ هزارين اندرين ۽ ٻاهرين سينسرز جي ڊيٽا کي پروسيس ڪري ٿو: اهو سرورز تي لوڊ، درجه حرارت، ۽ گڏوگڏ هوا جي رفتار ۽ ٻين ڪيترن ئي پيٽرولن تي غور ڪندي فيصلا ڪري ٿو. ڪلائوڊ سسٽم پاران پيش ڪيل هدايتون ڊيٽا سينٽر ڏانهن موڪليون وينديون آهن ۽ اتي انهن کي هڪ ڀيرو ٻيهر مقامي سسٽم طرفان سيڪيورٽي لاءِ چيڪ ڪيو ويندو آهي، جڏهن ته اسٽاف هميشه خودڪار طريقي کي بند ڪري سگهي ٿو ۽ دستي طور تي کولنگ کي منظم ڪرڻ شروع ڪري سگهي ٿو. Nlyte سافٽ ويئر گڏجي IBM واٽسسن ٽيم ٺاهي ، جيڪو درجه حرارت ۽ نمي تي ڊيٽا گڏ ڪري ٿو، توانائي جي استعمال ۽ آئي ٽي سامان تي لوڊ. اهو توهان کي انجنيئرنگ سب سسٽم جي آپريشن کي بهتر ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو ۽ ٺاهيندڙن جي ڪلائوڊ انفراسٽرڪچر سان ڪنيڪشن جي ضرورت ناهي - جيڪڏهن ضروري هجي ته، حل سڌو سنئون ڊيٽا سينٽر ۾ ترتيب ڏئي سگهجي ٿو.
ٻيا مثال
مارڪيٽ تي ڊيٽا سينٽرن لاءِ ڪيترائي جديد سمارٽ حل آهن ۽ نوان مسلسل ظاهر ٿي رهيا آهن. Wave2Wave ھڪ روبوٽڪ فائبر آپٽڪ ڪيبل سوئچنگ سسٽم ٺاھيو آھي جيڪو خودڪار طريقي سان ٽريفڪ ايڪسچينج نوڊس (Meet Me Rooms) ۾ ڊيٽا سينٽر اندر ڪراس ڪنيڪشن کي منظم ڪري. ROOT ڊيٽا سينٽر ۽ LitBit پاران تيار ڪيل سسٽم بيڪ اپ ڊيزل جنريٽر سيٽن جي نگراني ڪرڻ لاءِ AI استعمال ڪري ٿو، ۽ رومونٽ بنيادي ڍانچي کي بهتر ڪرڻ لاءِ خود سکيا وارو سافٽ ويئر حل ٺاهيو آهي. Vigilent پاران تيار ڪيل حل ناڪامين جي اڳڪٿي ڪرڻ ۽ ڊيٽا سينٽر جي احاطي ۾ درجه حرارت جي حالتن کي بهتر ڪرڻ لاءِ مشين لرننگ استعمال ڪن ٿا. مصنوعي ذهانت، مشين لرننگ ۽ ٻين جديد ٽيڪنالاجيز جو تعارف ڊيٽا سينٽرن ۾ پروسيس آٽوميشن لاءِ نسبتاً تازو شروع ٿيو، پر اڄ اهو صنعت جي ترقيءَ جي سڀ کان وڌيڪ اميد رکندڙ علائقن مان هڪ آهي. اڄ جي ڊيٽا سينٽر تمام وڏا ۽ پيچيده ٿي چڪا آهن مؤثر طريقي سان منظم ٿيڻ لاء.
جو ذريعو: www.habr.com