V procese digitálnej transformácie ekonomiky musí ľudstvo budovať čoraz viac dátových centier. Transformovať sa musia aj samotné dátové centrá: otázky ich odolnosti voči poruchám a energetickej účinnosti sú teraz dôležitejšie ako kedykoľvek predtým. Zariadenia spotrebúvajú obrovské množstvo elektriny a zlyhania kritickej IT infraštruktúry, ktorá je v nich hosťovaná, sú pre podniky nákladné. Technológie umelej inteligencie a strojového učenia prichádzajú na pomoc inžinierom – v posledných rokoch sa čoraz viac využívajú na vytváranie pokročilejších dátových centier. Tento prístup zvyšuje dostupnosť zariadení, znižuje počet porúch a znižuje prevádzkové náklady.
Ako to funguje?
Technológie umelej inteligencie a strojového učenia sa používajú na automatizáciu prevádzkových rozhodnutí na základe údajov zozbieraných z rôznych senzorov. Takéto nástroje sú spravidla integrované so systémami triedy DCIM (Data Center Infrastructure Management) a umožňujú predpovedať výskyt núdzových situácií, ako aj optimalizovať prevádzku IT zariadení, inžinierskej infraštruktúry a dokonca aj personálu údržby. Výrobcovia veľmi často ponúkajú majiteľom dátových centier cloudové služby, ktoré hromadia a spracúvajú dáta od mnohých zákazníkov. Takéto systémy zovšeobecňujú prevádzkové skúsenosti rôznych dátových centier, a preto fungujú lepšie ako lokálne produkty.
správa IT infraštruktúry
HPE vylepšuje cloudovú službu prediktívnej analýzy
Napájanie a chladenie
Ďalšia oblasť použitia AI v dátových centrách je spojená so správou inžinierskej infraštruktúry a predovšetkým s chladením, ktorého podiel na celkovej spotrebe energie zariadenia môže presiahnuť 30 %. Spoločnosť Google bola jednou z prvých, ktorá premýšľala o inteligentnom chladení: v roku 2016 spolu s DeepMind vyvinula
Ďalšie príklady
Na trhu je množstvo inovatívnych smart riešení pre dátové centrá a stále pribúdajú nové. Wave2Wave vytvoril robotický prepínací systém z optických vlákien pre automatizované krížové prepojenie v uzloch prenosu dát (Meet Me Room) vo vnútri dátového centra. Systém vyvinutý spoločnosťami ROOT Data Center a LitBit využíva AI na monitorovanie pohotovostných agregátov, zatiaľ čo spoločnosť Romonet vytvorila softvérové riešenie pre optimalizáciu infraštruktúry s vlastným učením. Riešenia Vigilent využívajú strojové učenie na predpovedanie porúch a optimalizáciu teplôt dátových centier. Zavádzanie umelej inteligencie, strojového učenia a ďalších inovatívnych technológií pre automatizáciu procesov v dátových centrách sa začalo relatívne nedávno, no dnes je to jedna z najsľubnejších oblastí pre rozvoj priemyslu. Dnešné dátové centrá sú príliš veľké a zložité na to, aby ich bolo možné efektívne spravovať ručne.
Zdroj: hab.com