Kecerdasan Buatan Menghidupkan Kembali Pusat Data

Kecerdasan buatan sedang menghidupkan kembali pusat data — meningkatkan efisiensi, operasi, dan kinerja dengan kemampuan baru. Semua jenis pusat data dapat memanfaatkan kemampuan kecerdasan buatan, dari manajemen beban kerja otomatis hingga keamanan siber cerdas. Kecerdasan buatan juga menjadi lebih mudah diakses oleh pusat data yang lebih kecil dan perkembangan baru membantu mereka menuju otomatisasi penuh.

Bagaimana Pusat Data Dapat Menggunakan Kecerdasan Buatan

Pusat data terbesar dan penyedia penyimpanan — seperti Google (GOOGL ), Amazon (AMZN ), dan Facebook (META ) — telah menggunakan kecerdasan buatan selama bertahun-tahun. Untuk “hiperskala” ini, teknologi kecerdasan buatan lebih mudah diakses dan layak secara ekonomi untuk dikembangkan dan diterapkan. Untuk sebagian besar pusat data, kecerdasan buatan baru saja menjadi investasi yang masuk akal.

Banyak pusat data menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan efisiensi operasional, terutama dalam hal manajemen daya dan pendinginan. Setiap ilmuwan data tahu bahwa dua aspek operasional ini adalah yang paling kritis. Sayangnya, mereka juga dapat menjadi sumber biaya yang signifikan dan cenderung berjalan tidak efisien. Pendinginan universal harus mendinginkan server dengan daya tarik tertinggi, sehingga menghasilkan energi yang terbuang untuk server yang tidak memerlukannya. Kecerdasan buatan membantu dalam hal ini.

Kecerdasan buatan dapat memantau dan menyesuaikan kebutuhan daya dan pendinginan secara mandiri di seluruh pusat data. Ketika Google membiarkan DeepMind mengontrol sistem HVAC-nya, itu memperhatikan peningkatan 40% dalam penghematan energi.

Demikian pula, kecerdasan buatan digunakan untuk memantau kesehatan peralatan pusat data, seperti kelembaban, suhu, dan kinerja operasional. Data dan kesimpulan yang dikumpulkan oleh kecerdasan buatan membantu pusat data melakukan perawatan prediktif, mencegah downtime yang lama untuk perbaikan darurat.

Tren Saat Ini dalam Kecerdasan Buatan Pusat Data

Beberapa tren penggunaan kunci sedang muncul karena kecerdasan buatan menjadi lebih mudah diakses oleh lebih banyak pusat data. Misalnya, keamanan telah menjadi prioritas utama di pusat data di seluruh dunia selama beberapa tahun terakhir. Pandemi COVID-19 memicu lonjakan global dalam kejahatan siber, menargetkan setiap industri dan jenis organisasi.

Pusat data semua ukuran sekarang menjadi brankas untuk data berharga organisasi dan harus melindungi diri dari peretas. Kecerdasan buatan muncul sebagai alat untuk memenuhi kebutuhan keamanan siber ini. Pusat data dapat menggunakan kecerdasan buatan untuk memantau lalu lintas secara mandiri dan melaporkan setiap aktivitas mencurigakan, seperti akses tidak sah atau tidak biasa. Mereka juga dapat menggunakannya untuk kontrol akses, otorisasi, dan bahkan analisis risiko dan kerentanan sebelum dan setelah insiden keamanan terjadi.

Pemantauan lalu lintas kecerdasan buatan sangat penting untuk dicatat karena lebih banyak pusat data beralih ke penyimpanan dan operasi awan. Para ahli mencatat bahwa lalu lintas adalah faktor kunci dalam bagaimana pusat data diterapkan dan diatur. Wawasan yang dikumpulkan oleh sistem pemantauan kecerdasan buatan dapat membantu pusat data beralih ke operasi awan, memberikan gambaran yang sangat rinci tentang di mana daya dan penyimpanan paling diperlukan dan area yang dapat dioptimalkan.

Demikian pula, manajemen beban kerja adalah aplikasi lain yang populer untuk kecerdasan buatan di pusat data. Ini membawa pemantauan lalu lintas satu langkah lebih jauh dan mengelola beban kerja di seluruh fasilitas untuk beroperasi seefisien mungkin. Fungsi ini saja dapat benar-benar menghidupkan kembali pusat data, membawa peningkatan kinerja ke sistem lama, baru, dan bahkan hibrida dan awan.

Ketika kecerdasan buatan memantau lalu lintas, beban kerja, dan suhu di seluruh fasilitas, itu dapat mengatur ulang beban kerja secara real-time untuk menjaga agar semuanya berjalan lancar. Ini bahkan dapat membantu pusat data menghemat biaya energi karena akan ada lebih sedikit unit yang terlalu panas di fasilitas berkat manajemen beban kerja yang dioptimalkan.

Aplikasi Masa Depan untuk Kecerdasan Buatan di Pusat Data

Maju, ada beberapa aplikasi dan tren masa depan untuk kecerdasan buatan di pusat data yang menonjol. Ketika pusat data memperluas dan mengembangkan kemampuan kecerdasan buatan di tahun-tahun mendatang, penggunaan ini pasti akan tumbuh.

Argumen yang paling menonjol tentang aplikasi di cakrawala adalah otomatisasi pusat data penuh menggunakan kecerdasan buatan. Menariknya, tren ini muncul bersamaan dengan kekurangan ilmuwan data, membuatnya menjadi kemajuan di industri dan tanggapan atas tantangan yang semakin besar yang dihadapi pusat data. Para ahli berharap “auto semua” pusat data akan lebih siap untuk memprediksi dan membela diri terhadap ancaman keamanan siber dan lebih dioptimalkan untuk kinerja tinggi bahkan dengan staf minimal.

Selain itu, penelitian dan pengembangan terus memperluas kemampuan kecerdasan buatan dan meningkatkan keterjangkauan dan aksesibilitas teknologi. Sampai baru-baru ini, hanya perusahaan teknologi besar seperti Meta dan Alphabet (GOOG ) yang dapat membiayai penerapan kecerdasan buatan dalam skala besar.

Namun, hal ini berubah — di tahun-tahun mendatang, lebih banyak pusat data kecil yang dapat menggunakan teknologi dan layanan kecerdasan buatan. Beberapa perusahaan Big Tech bahkan membantu mengembangkan teknologi — seperti lab penelitian kecerdasan buatan Facebook, FAIR — yang memperluas kemampuan pemrosesan bahasa alami dari model kecerdasan buatan, serta moderasi dan pemantauan konten.

Mengembangkan Pusat Data dengan Kecerdasan Buatan

Ada banyak cara yang dapat dilakukan pusat data untuk memanfaatkan kecerdasan buatan dalam organisasi dan operasional mereka. Kecerdasan buatan menghidupkan kembali pusat data dengan meningkatkan efisiensi operasional, kinerja, dan keamanan.

Fungsi-fungsi ini menjadi lebih mudah diakses, memungkinkan pusat data yang lebih kecil untuk memanfaatkan keuntungan dari teknologi ini. Di tahun-tahun mendatang, akses ke kecerdasan buatan akan meningkat lebih lanjut, serta kemampuan kecerdasan buatan untuk otomatisasi pusat data penuh.