AIはデータセンターを刷新している

人工知能はデータセンターを刷新し、新しい機能を備えた効率、運用、パフォーマンスを向上させています。すべてのタイプのセンターは、自動化されたワークロード管理からスマートなサイバーセキュリティまで、AIの可能性から利益を得ています。AIはまた、小規模なデータセンターでもよりアクセスしやすくなっており、新しい開発はそれらを完全な自動化に向けて進化させるのに役立っています。

データセンターでAIを使用する方法

最大のデータセンターとストレージプロバイダー、たとえばGoogle、Amazon、Facebookは、数年前から人工知能を使用しています。これらの「ハイパースケーラー」にとって、AIテクノロジーはよりアクセスしやすく、開発と展開が経済的に実行可能です。大多数のデータセンターにとって、AIはまだ投資するには妥当な選択肢です。

多くのセンターは、特に電力と冷却管理に関して、運用効率を向上させるためにAIを使用しています。どのデータサイエンティストでも、これらの2つの運用側面が最も重要であることを知っています。残念ながら、これらは費用の大きい源となり、非効率的に実行されることがよくあります。ユニバーサル冷却は、最大の電力消費を必要とするサーバーを冷却する必要があり、必要がないサーバーではエネルギーが無駄になります。AIはこれを支援しています。

人工知能は、データセンター内で電力と冷却のニーズを自動的に監視および調整できます。GoogleがDeepMindにHVACシステムの制御を許可したとき、エネルギー節約が40%増加したことがあります。

同様に、AIは、湿度、温度、運用パフォーマンスなどのデータセンター機器のヘルスを監視するために使用されています。AIによって収集されたデータと結論は、データセンターが予測メンテナンスを実行し、緊急修理のための長時間のダウンタイムを防ぐのに役立ちます。

データセンターAIの現在のトレンド

AIがより多くのデータセンターで利用できるようになるにつれて、いくつかの重要な使用トレンドが浮上しています。たとえば、セキュリティは、過去数年間で世界中のデータセンターで主要な優先事項となりました。COVID-19パンデミックは世界的なサイバー犯罪の増加を引き起こし、すべての業界と組織を標的にしました。

すべてのサイズのデータセンターは、現在、組織の貴重なデータの金庫となり、ハッカーから自分自身を守る必要があります。人工知能は、これらのサイバーセキュリティニーズを満たすためのツールとして浮上しています。データセンターは、AIを使用してトラフィックを自動的に監視し、承認されていないまたは通常と異なるアクセスなどの疑わしい活動について報告できます。さらに、AIを使用してアクセス制御、認証、およびセキュリティインシデントの前後にリスクと脆弱性を分析できます。

トラフィックモニタリングは、クラウドストレージと運用に移行するデータセンターが増えるにつれて重要な点となります。専門家は、トラフィックはデータセンターの展開と組織化において重要な要素であると指摘しています。AIモニタリングシステムによって収集されたインサイトは、データセンターがクラウド運用に移行するのを支援し、最も電力とストレージが必要な場所や最適化が必要な領域について詳細な情報を提供できます。

同様に、ワークロード管理は、データセンターにおけるAIのもう1つの新興的なアプリケーションです。これはトラフィックモニタリングを1ステップ進めて、施設が可能な限り効率的に運用されるようにワークロードを管理します。この機能だけが、古い、新しい、さらにはハイブリッドおよびクラウドシステムのパフォーマンスを向上させることで、センターを真正に刷新することができます。

AIがトラフィック、ワークロード、温度を施設内で監視するにつれて、AIはワークロードをリアルタイムで再編成して、スムーズな運用を維持することができます。これは、最適化されたワークロード管理により、施設内の過熱ユニットが減るため、データセンターがエネルギー費用を節約するのを支援する可能性もあります。

データセンターにおけるAIの将来のアプリケーション

前進して、データセンターにおけるAIの将来のアプリケーションとトレンドが目立つようになります。将来的に、センターがAIの機能を拡大するにつれて、これらの使用法は確実に成長するでしょう。

おそらく最も目立つアプリケーションは、AIを使用した完全なデータセンター自動化です。興味深いことに、このトレンドはデータサイエンティストの不足とともに浮上しています。これは、業界の進歩と、データセンターが直面している成長する課題に対する対応です。専門家は、「オートエブリシング」センターがサイバーセキュリティ脅威を予測して防御し、スタッフが最小限である場合でも高パフォーマンスを維持するためにより適切に準備されていると予想しています。

さらに、研究開発はAIの機能を拡大し、テクノロジーの費用対効果とアクセス性を向上させ続けています。最近までは、MetaやAlphabetのような大手テクノロジー企業だけが、大規模なAIの展開を許容できました。

しかし、これは変化しています。将来的に、小規模なデータセンターもAIテクノロジーとサービスを利用できるようになります。いくつかのビッグテック企業は、テクノロジーの開発を支援しています。たとえば、FacebookのAI研究ラボ、FAIRは、AIモデルの自然言語処理機能を拡大し、コンテンツモデレーションとモニタリングも行っています。

AIでデータセンターを進化させる

データセンターが組織と運用に人工知能を統合することで利益を得ることができる方法は多数あります。AIは、運用効率、パフォーマンス、セキュリティを向上させることでデータセンターを刷新します。

これらの機能は、より広く利用できるようになり、小規模なデータセンターもこのテクノロジーの利点を享受できるようになっています。将来的に、人工知能へのアクセスはさらに改善され、AIの機能も完全なデータセンター自動化に向けて向上するでしょう。