Dina prosés transformasi digital ékonomi, umat manusa kedah ngawangun langkung seueur pusat ngolah data. Pusat data sorangan ogé kedah dirobih: masalah kasabaran kasalahan sareng efisiensi énergi ayeuna langkung penting tibatan kantos. Fasilitas meakeun jumlah listrik anu ageung, sareng kagagalan infrastruktur IT kritis anu aya di jerona mahal pikeun usaha. Intelijen buatan sareng téknologi diajar mesin datang pikeun ngabantosan insinyur - dina taun-taun ayeuna aranjeunna parantos dianggo pikeun nyiptakeun pusat data anu langkung maju. Pendekatan ieu ningkatkeun kasadiaan fasilitas, ngirangan jumlah gagal sareng ngirangan biaya operasi.
Kumaha carana sangkan eta pagawean?
Intelijen jieunan sareng téknologi pembelajaran mesin dianggo pikeun ngajadikeun otomatis kaputusan operasional dumasar kana data anu dikumpulkeun tina sababaraha sénsor. Sakumaha aturan, alat-alat sapertos kitu terpadu sareng sistem kelas DCIM (Data Center Infrastructure Management) sareng ngamungkinkeun anjeun pikeun ngaduga kajadian kaayaan darurat, ogé ngaoptimalkeun operasi peralatan IT, infrastruktur rékayasa sareng bahkan tanaga jasa. Sering pisan, pabrik nawiskeun jasa awan ka pamilik pusat data anu ngumpulkeun sareng ngolah data ti seueur palanggan. Sistem sapertos kitu ngageneralisasikeun pangalaman ngoperasikeun pusat data anu béda-béda, sahingga tiasa dianggo langkung saé tibatan produk lokal.
manajemén infrastruktur IT
HPE ngamajukeun jasa analitik ramalan awan pikeun ngatur infrastruktur IT diwangun dina Panyimpenan Nimble jeung sistem gudang HPE 3PAR StoreServ, HPE ProLiant DL / ML / server BL, sistem rak HPE Apollo sarta platform HPE Synergy. InfoSight nganalisa bacaan sensor anu dipasang dina alat, ngolah langkung ti sajuta kajadian per detik sareng terus-terusan diajar mandiri. Ladenan henteu ngan ukur ngadeteksi kasalahan, tapi ogé ngaramalkeun kamungkinan masalah sareng infrastruktur IT (gagalna alat-alat, kacapean kapasitas panyimpen, turunna kinerja mesin virtual, jsb.) bahkan sateuacan aranjeunna kajantenan. Pikeun analitik prediktif, parangkat lunak VoltDB disebarkeun dina méga, ngagunakeun modél ramalan autoregressive sareng metode probabilistik. Solusi anu sami sayogi pikeun sistem panyimpen hibrida ti Tegile Systems: jasa awan IntelliCare Cloud Analytics ngawas kasehatan, kinerja sareng pamakean sumber daya alat. Téknologi kecerdasan jieunan sareng mesin diajar ogé dianggo ku Dell EMC dina solusi komputasi berprestasi tinggi na. Aya seueur conto anu sami; ampir sadaya produsén alat komputasi sareng sistem panyimpen data ayeuna nuju jalan ieu.
catu daya sarta cooling
Wewengkon aplikasi AI anu sanés di pusat data aya hubunganana sareng ngokolakeun infrastruktur rékayasa sareng, di luhur sadayana, pendinginan, pangsa anu dina total konsumsi énergi fasilitas tiasa ngaleuwihan 30%. Google mangrupikeun salah sahiji anu pangheulana mikir ngeunaan cooling pinter: dina taun 2016, sareng DeepMind, éta dikembangkeun. pikeun mantau komponén puseur data individu, nu ngurangan biaya énergi pikeun AC ku 40%. Mimitina, éta ngan ukur masihan petunjuk ka staf, tapi saterasna ningkat sareng ayeuna tiasa ngontrol penyejukan kamar mesin sacara mandiri. Jaringan saraf anu dipasang dina méga ngolah data tina rébuan sénsor jero ruangan sareng luar: éta nyandak kaputusan kalayan nganggap beban dina server, suhu, ogé laju angin di luar sareng seueur parameter sanésna. Parentah anu ditawarkeun ku sistem awan dikirim ka pusat data sareng di dinya aranjeunna sakali deui dipariksa pikeun kaamanan ku sistem lokal, sedengkeun staf salawasna tiasa mareuman modeu otomatis sareng ngamimitian ngatur cooling sacara manual. Nlyte Software bareng jeung tim IBM Watson dijieun , nu ngumpulkeun data dina suhu jeung kalembaban, konsumsi énergi jeung beban dina alat IT. Éta ngamungkinkeun anjeun ngaoptimalkeun operasi subsistem rékayasa sareng henteu ngabutuhkeun sambungan kana infrastruktur awan produsén - upami diperyogikeun, solusina tiasa disebarkeun langsung di pusat data.
Conto séjén
Aya seueur solusi pinter inovatif pikeun pusat data di pasar sareng anu énggal-énggal muncul. Wave2Wave geus nyieun sistem switching kabel serat optik robotic pikeun otomatis ngatur cross-konéksi dina titik bursa lalulintas (Meet Me Rooms) jero puseur data. Sistem anu dikembangkeun ku ROOT Data Center sareng LitBit nganggo AI pikeun ngawas sét generator solar cadangan, sareng Romonet parantos nyiptakeun solusi parangkat lunak diajar mandiri pikeun ngaoptimalkeun infrastruktur. Solusi anu diciptakeun ku Vigilent ngagunakeun pembelajaran mesin pikeun ngaduga gagal sareng ngaoptimalkeun kaayaan suhu di tempat pusat data. Perkenalan intelijen buatan, pembelajaran mesin sareng téknologi inovatif anu sanés pikeun otomatisasi prosés di pusat data mimiti kawilang anyar, tapi ayeuna ieu mangrupikeun salah sahiji daérah anu paling ngajangjikeun pikeun pangwangunan industri. Puseur data ayeuna parantos ageung teuing sareng kompleks pikeun diurus sacara manual sacara efektif.
sumber: www.habr.com