Në procesin e transformimit digjital të ekonomisë, njerëzimi po ndërtan gjithnjë e më shumë qendra të dhënash. Qendrat e dhënash gjithashtu duhet të transformohen: çështjet e qëndrueshmërisë dhe efikasitetit energjetik janë më të rëndësishme se kurrë. Këto objekte konsumojnë një sasi të madhe energjie, dhe dështimet e infrastrukturës IT të vendosur në to kanë kosto të larta për bizneset. Teknologjitë e inteligjencës artificiale dhe të mësimit të makinerive po vijnë në ndihmë inxhinierëve – vitet e fundit, ato po përdoren gjithnjë e më shumë për të krijuar qendra të dhënash më të avancuara. Ky qasje rrit nivelet e gatishmërisë së objekteve, zvogëlon numrin e dështimeve dhe ul kostot operacionale.
Si funksionon?
Teknologjitë e inteligjencës artificiale dhe të mësimit të makinerive përdoren për automatizimin e marrjes së vendimeve operacionale në bazë të të dhënave që mblidhen nga sensorët e ndryshëm. Zakonisht, këto mjete integrohen me sistemet e klasës DCIM (Menaxhimi i Infrastrukturës së Qendrave të Dhënash) dhe lejojnë parashikimin e ndodhjes së situatave emergjente, si dhe optimizimin e funksionimit të pajisjeve IT, infrastrukturës inxhinierike dhe madje të stafit mbështetës. Shpesh, prodhuesit ofrojnë shërbime të reja në cloud që grumbullojnë dhe trajtojnë të dhënat e shumë klientëve. Këto sisteme përmbledhin përvojën e operimit të qendrave të ndryshme të dhënash, duke e bërë kështu funksionimin e tyre më efikas se produktet lokale.
Menaxhimi i Infrastrukturës IT
Kompania HPE promovon shërbimin cloud të analizës parashikuese për menaxhimin e infrastrukturës IT, e ndërtuar mbi sistemet e ruajtjes Nimble Storage dhe HPE 3PAR StoreServ, serverët HPE ProLiant DL/ML/BL, sistemet e raftit HPE Apollo dhe platformën HPE Synergy. InfoSight analizon të dhënat e sensorëve të vendosur në pajisje, duke përpunuar mbi një milion ngjarje në sekondë dhe duke mësuar vazhdimisht. Shërbimi jo vetëm që identifikon defektet, por gjithashtu parashikon të mundshmet probleme me infrastrukturën IT (dështimi i pajisjeve, mbushja e kapacitetit të ruajtjes, ulja e performancës së makinave virtuale etj.) para se ato të ndodhin. Për analizat parashikuese në cloud, është zhvilluar softueri i kompanisë VoltDB, që përdor modele autorregresive dhe metoda probabilistike. Një zgjidhje e tillë është e disponueshme edhe për sistemet hibride të ruajtjes së të dhënave të kompanisë Tegile Systems: shërbimi cloud IntelliCare Cloud Analytics monitoron gjendjen, performancën dhe përdorimin e burimeve të pajisjeve. Teknologjitë e inteligjencës artificiale dhe të mësimit të makinerive përdoren gjithashtu nga Dell EMC në zgjidhjet e tyre për llogaritjet me performancë të lartë. Ka shumë shembuj të tillë, dhe shumë prej prodhuesve kryesorë të pajisjeve kompjuterike dhe sistemeve të ruajtjes së të dhënave po e ndjekin këtë rrugë.
Furnizimi me energji dhe ftohja
Një tjetër fushë përdorimi e AI në qendrat e dhënave lidhet me menaxhimin e infrastrukturës inxhinierike dhe sidomos me ftohjen, pjesa e së cilës në konsumimin e përgjithshëm të energjisë të objektit mund të kalojë 30%. Një nga të parat që mendoi për ftohjen inteligjente ishte korporata Google: në vitin 2016, ajo zhvilloi në bashkëpunim me kompaninë DeepMind për monitorimin e komponentëve të veçantë të qendrave të dhënash, që lehtësoi një reduktim prej 40% në kostot energjetike për klimatizimin. Fillimisht, ky sistem ofronte vetëm sugjerime për stafin, por më vonë u përmirësua dhe tani mund të menaxhojë ftohjen e dhomave të serverëve në mënyrë autonome. Një rrjet neural i vendosur në cloud përpunon të dhënat nga mijëra sensorë të brendshëm dhe të jashtëm: ai merr vendime duke marrë parasysh ngarkesën në serverë, temperaturën dhe shpejtësinë e erës në jashtë, si dhe shumë parametra të tjerë. Udhëzimet që ofrohen nga sistemi cloud dërgohen në qendër të të dhënave dhe kontrollohen nga sistemet lokale për siguri, ndërsa stafi gjithmonë mund të çaktivizojë modin automatik dhe të fillojë menaxhimin manual të ftohjes. Nlyte Software në bashkëpunim me ekipin e IBM Watson krijoi , që grumbullon të dhëna mbi temperaturën dhe lagështinë, konsumimin e energjisë dhe ngarkesën e pajisjeve IT. Kjo lejon optimizimin e funksionimit të nën sistemet inxhinierike dhe nuk ka nevojë për lidhje me infrastrukturën cloud të prodhuesit - nëse është e nevojshme, zgjidhja mund të vendoset direkt në qendrën e të dhënave.
Shembuj të tjerë
Ekzistojnë shumë zgjidhje inovative inteligjente për qendrat e të dhënave në treg dhe vazhdimisht po shfaqen të reja. Kompania Wave2Wave krijoi një sistem robotik të ndërlidhjes së kabllove fibra optike për organizimin automatizuar të lidhjeve të kryqëzuara në njësitë e shkëmbimit të trafikut (Meet Me Room) brenda QDD. Sistemi i zhvilluar nga ROOT Data Center dhe LitBit përdor AI për monitorimin e GYG-ve rezervë, ndërsa në Romonet krijuan një zgjidhje software vetë-mësuese për optimizimin e infrastrukturës. Zgjidhjet e krijuara nga Vigilent përdorin mësimin e makinerisë për të parashikuar dështimet dhe për të optimizuar temperaturat në ambientet e qendrës së të dhënave. Zbatimi i inteligjencës artificiale, mësimit të makinerisë dhe teknologjive tjera inovative për automatizimin e proceseve në qendrat e të dhënave filloi relativisht kohët e fundit, por sot është një nga drejtimet më premtuese të zhvillimit të industrisë. QDD-të moderne janë bërë shumë të mëdha dhe komplekse për t'u menaxhuar me efektivitet manualisht.
Burimi: habr.com
