Katika mchakato wa mabadiliko ya kidijitali ya uchumi, ubinadamu unapaswa kujenga vituo zaidi na zaidi vya usindikaji wa data. Vituo vya data vyenyewe lazima pia vibadilishwe: masuala ya uvumilivu wao wa makosa na ufanisi wa nishati sasa ni muhimu zaidi kuliko hapo awali. Vifaa hutumia kiasi kikubwa cha umeme, na hitilafu za miundombinu muhimu ya IT iliyo ndani yake ni gharama kubwa kwa biashara. Teknolojia za akili Bandia na kujifunza kwa mashine zinakuja kusaidia wahandisi - katika miaka ya hivi majuzi zimekuwa zikitumiwa zaidi kuunda vituo vya juu zaidi vya data. Njia hii huongeza upatikanaji wa vifaa, hupunguza idadi ya kushindwa na kupunguza gharama za uendeshaji.
Jinsi gani kazi?
Upelelezi wa Bandia na teknolojia za kujifunza kwa mashine hutumiwa kufanya maamuzi kiotomatiki kulingana na data iliyokusanywa kutoka kwa vitambuzi mbalimbali. Kama sheria, zana kama hizo zimeunganishwa na mifumo ya darasa ya DCIM (Usimamizi wa Miundombinu ya Kituo cha Data) na hukuruhusu kutabiri kutokea kwa hali ya dharura, na pia kuboresha utendakazi wa vifaa vya IT, miundombinu ya uhandisi na hata wafanyikazi wa huduma. Mara nyingi, wazalishaji hutoa huduma za wingu kwa wamiliki wa kituo cha data ambacho hujilimbikiza na kusindika data kutoka kwa wateja wengi. Mifumo kama hii inajumlisha uzoefu wa uendeshaji wa vituo tofauti vya data, na kwa hivyo hufanya kazi vizuri zaidi kuliko bidhaa za ndani.
Usimamizi wa miundombinu ya IT
HPE inakuza huduma ya uchanganuzi wa utabiri wa wingu
Ugavi wa nguvu na baridi
Sehemu nyingine ya matumizi ya AI katika vituo vya data inahusiana na usimamizi wa miundombinu ya uhandisi na, juu ya yote, baridi, sehemu ambayo katika jumla ya matumizi ya nishati ya kituo inaweza kuzidi 30%. Google ilikuwa mmoja wa wa kwanza kufikiria juu ya kupoeza kwa busara: mnamo 2016, pamoja na DeepMind, ilitengenezwa.
Mifano zingine
Kuna suluhisho nyingi za ubunifu za vituo vya data kwenye soko na mpya zinaonekana kila wakati. Wave2Wave imeunda mfumo wa kubadilisha kebo ya nyuzi optic ili kupanga kiotomatiki miunganisho mitambuka katika nodi za kubadilishana trafiki (Meet Me Rooms) ndani ya kituo cha data. Mfumo uliotengenezwa na ROOT Data Center na LitBit hutumia AI kufuatilia seti za jenereta za dizeli, na Romonet imeunda suluhisho la programu ya kujifunzia kwa ajili ya kuboresha miundombinu. Suluhu zinazoundwa na Vigilent hutumia ujifunzaji wa mashine kutabiri kushindwa na kuboresha hali ya joto katika majengo ya kituo cha data. Kuanzishwa kwa akili ya bandia, kujifunza kwa mashine na teknolojia nyingine za ubunifu za automatisering ya mchakato katika vituo vya data ilianza hivi karibuni, lakini leo hii ni mojawapo ya maeneo ya kuahidi zaidi ya maendeleo ya sekta. Vituo vya kisasa vya data vimekuwa vikubwa na changamano sana kuweza kusimamiwa ipasavyo.
Chanzo: mapenzi.com