Iqtisodiyotning raqamli transformatsiyasi jarayonida insoniyat tobora ko'proq ma'lumotlarni qayta ishlash markazlarini qurishga majbur. Ma'lumotlar markazlarining o'zi ham o'zgarishi kerak: ularning nosozliklarga chidamliligi va energiya samaradorligi masalalari endi har qachongidan ham muhimroq. Ob'ektlar juda katta miqdorda elektr energiyasini iste'mol qiladi va ular ichida joylashgan muhim IT infratuzilmasining ishdan chiqishi korxonalar uchun qimmatga tushadi. Sun'iy intellekt va mashinani o'rganish texnologiyalari muhandislar yordamiga kelmoqda - so'nggi yillarda ular yanada ilg'or ma'lumotlar markazlarini yaratish uchun tobora ko'proq foydalanilmoqda. Bunday yondashuv ob'ektlarning mavjudligini oshiradi, nosozliklar sonini kamaytiradi va operatsion xarajatlarni kamaytiradi.
U qanday ishlaydi?
Sun'iy intellekt va mashinani o'rganish texnologiyalari turli sensorlardan to'plangan ma'lumotlar asosida tezkor qaror qabul qilishni avtomatlashtirish uchun ishlatiladi. Qoidaga ko'ra, bunday vositalar DCIM (Data Center Infrastructure Management) sinf tizimlari bilan birlashtirilgan va favqulodda vaziyatlarning yuzaga kelishini bashorat qilish, shuningdek, IT-uskunalar, muhandislik infratuzilmasi va hatto xizmat ko'rsatuvchi xodimlarning ishlashini optimallashtirish imkonini beradi. Ko'pincha ishlab chiqaruvchilar ma'lumotlar markazlari egalariga ko'plab mijozlardan ma'lumotlarni to'playdigan va qayta ishlaydigan bulutli xizmatlarni taklif qilishadi. Bunday tizimlar turli ma'lumotlar markazlarini ishlatish tajribasini umumlashtiradi va shuning uchun mahalliy mahsulotlarga qaraganda yaxshiroq ishlaydi.
IT infratuzilmasini boshqarish
HPE bulutli bashoratli tahlil xizmatini targ'ib qiladi Nimble Storage va HPE 3PAR StoreServ saqlash tizimlari, HPE ProLiant DL/ML/BL serverlari, HPE Apollo raf tizimlari va HPE Synergy platformasida qurilgan IT infratuzilmasini boshqarish uchun. InfoSight uskunaga o'rnatilgan sensorlarning o'qishlarini tahlil qiladi, soniyada milliondan ortiq hodisalarni qayta ishlaydi va doimiy ravishda o'zini o'zi o'rganadi. Xizmat nafaqat nosozliklarni aniqlaydi, balki AT infratuzilmasi bilan bogβliq yuzaga kelishi mumkin boβlgan muammolarni (uskunalar nosozliklari, saqlash sigβimlarining tugashi, virtual mashinalar unumdorligining pasayishi va boshqalar) yuzaga kelishidan oldin ham bashorat qiladi. Bashoratli tahlillar uchun VoltDB dasturiy ta'minoti avtoregressiv prognozlash modellari va ehtimollik usullaridan foydalangan holda bulutda o'rnatiladi. Shunga o'xshash yechim Tegile Systems gibrid saqlash tizimlari uchun mavjud: IntelliCare Cloud Analytics bulutli xizmati qurilmalarning sog'lig'i, ishlashi va resurslardan foydalanishni nazorat qiladi. Sun'iy intellekt va mashinani o'rganish texnologiyalari Dell EMC tomonidan o'zining yuqori samarali hisoblash yechimlarida ham qo'llaniladi. Shunga o'xshash ko'plab misollar mavjud, deyarli barcha etakchi hisoblash uskunalari va ma'lumotlarni saqlash tizimlari ishlab chiqaruvchilari bu yo'ldan bormoqda.
Elektr ta'minoti va sovutish
Ma'lumotlar markazlarida sun'iy intellektni qo'llashning yana bir sohasi muhandislik infratuzilmasini boshqarish va birinchi navbatda ob'ektning umumiy energiya iste'molidagi ulushi 30% dan oshishi mumkin bo'lgan sovutish bilan bog'liq. Google birinchilardan bo'lib aqlli sovutish haqida o'ylagan: 2016 yilda DeepMind bilan birgalikda u ishlab chiqilgan. ma'lumotlar markazining individual komponentlarini kuzatish uchun, bu konditsionerlik uchun energiya xarajatlarini 40% ga qisqartirdi. Dastlab, u faqat xodimlarga maslahatlar berdi, ammo keyinchalik takomillashtirildi va endi mashina xonalarini sovutishni mustaqil ravishda boshqarishi mumkin. Bulutda o'rnatilgan neyron tarmoq minglab ichki va tashqi datchiklardan olingan ma'lumotlarni qayta ishlaydi: u serverlardagi yukni, haroratni, shuningdek, shamol tezligini va boshqa ko'plab parametrlarni hisobga olgan holda qaror qabul qiladi. Bulutli tizim tomonidan taqdim etilgan ko'rsatmalar ma'lumotlar markaziga yuboriladi va u erda ular mahalliy tizimlar tomonidan xavfsizlik uchun yana bir bor tekshiriladi, xodimlar esa har doim avtomatik rejimni o'chirib, sovutishni qo'lda boshqarishni boshlashlari mumkin. Nlyte Software IBM Watson jamoasi bilan birgalikda yaratildi , harorat va namlik, energiya iste'moli va IT-uskunalar yuki haqida ma'lumotlarni to'playdi. Bu sizga muhandislik quyi tizimlarining ishlashini optimallashtirish imkonini beradi va ishlab chiqaruvchining bulutli infratuzilmasiga ulanishni talab qilmaydi - agar kerak bo'lsa, yechim to'g'ridan-to'g'ri ma'lumotlar markazida joylashtirilishi mumkin.
Boshqa misollar
Bozorda ma'lumotlar markazlari uchun juda ko'p innovatsion aqlli echimlar mavjud va yangilari doimiy ravishda paydo bo'ladi. Wave2Wave ma'lumotlar markazi ichidagi trafik almashinuvi tugunlarida (Meet Me Rooms) o'zaro bog'lanishlarni avtomatik ravishda tashkil qilish uchun robotlashtirilgan optik tolali kabelni almashtirish tizimini yaratdi. ROOT Data Center va LitBit tomonidan ishlab chiqilgan tizim zahiraviy dizel generator majmualarini kuzatish uchun sun'iy intellektdan foydalanadi va Romonet infratuzilmani optimallashtirish uchun o'zini o'zi o'rganadigan dasturiy yechim yaratdi. Vigilent tomonidan yaratilgan echimlar nosozliklarni bashorat qilish va ma'lumotlar markazi binolaridagi harorat sharoitlarini optimallashtirish uchun mashinani o'rganishdan foydalanadi. Ma'lumotlar markazlarida jarayonlarni avtomatlashtirish uchun sun'iy intellekt, mashinani o'rganish va boshqa innovatsion texnologiyalarni joriy etish nisbatan yaqinda boshlangan, ammo bugungi kunda bu sanoat rivojlanishining eng istiqbolli yo'nalishlaridan biridir. Bugungi ma'lumotlar markazlari qo'lda samarali boshqarish uchun juda katta va murakkab bo'lib qoldi.
Manba: www.habr.com