Искусственный интеллект оживляет центры данных

Искусственный интеллект освежает центры данных — улучшая эффективность, операции и производительность с новыми возможностями. Все виды центров пользуются возможностями ИИ, от автоматизированного управления рабочими нагрузками до умной кибербезопасности. ИИ также становится более доступным для небольших центров данных, и новые разработки помогают им двигаться в сторону полной автоматизации.

Как центры данных могут использовать ИИ

Крупнейшие центры данных и провайдеры хранения — такие как Google, Amazon и Facebook — используют искусственный интеллект уже много лет. Для этих «гипермасштабированных» центров технологии ИИ более доступны и экономически целесообразны для разработки и развертывания. Для большинства центров данных ИИ только сейчас становится разумным вложением.

Многие центры используют ИИ для улучшения своей эксплуатационной эффективности, особенно в отношении управления питанием и охлаждением. Любой ученый-дата знает, что эти два аспекта эксплуатации являются наиболее важными. К сожалению, они также могут быть значительным источником расходов и склонны работать неэффективно. Универсальное охлаждение должно охлаждать серверы с наибольшим энергопотреблением, что приводит к потере энергии для серверов, которые не нуждаются в этом. ИИ помогает с этим.

Искусственный интеллект может автономно контролировать и регулировать потребности в питании и охлаждении на протяжении всего центра данных. Когда Google позволил DeepMind контролировать свои системы HVAC, он обратил внимание на 40% увеличение энергосбережения.

Аналогично, ИИ используется для мониторинга состояния оборудования центра данных, такого как влажность, температура и эксплуатационная производительность. Данные и выводы, собранные ИИ, помогают центрам данных проводить прогнозное обслуживание, предотвращая длительные периоды простоя для срочных ремонтов.

Текущие тенденции ИИ в центрах данных

Некоторые ключевые тенденции использования появляются, когда ИИ становится более доступным для большего числа центров данных. Например, безопасность стала основной приоритетностью в центрах данных по всему миру за последние несколько лет. Пандемия COVID-19 спровоцировала глобальный всплеск киберпреступности, нацеливающийся на каждую отрасль и тип организации.

Центры данных всех размеров теперь являются хранилищами для ценных данных организаций и должны защищать себя от хакеров. Искусственный интеллект появляется как инструмент для удовлетворения этих потребностей в кибербезопасности. Центры данных могут использовать ИИ для автономного мониторинга трафика и сообщения о подозрительной деятельности, такой как неавторизованный или необычный доступ. Они также могут использовать его для контроля доступа, авторизации и даже анализа рисков и уязвимостей до и после возникновения инцидентов безопасности.

Мониторинг трафика ИИ имеет важное значение, поскольку многие центры данных переходят на облачное хранение и эксплуатацию. Эксперты отмечают, что трафик является ключевым фактором в том, как центры данных развертываются и организуются. Выводы, собранные системами мониторинга ИИ, могли бы помочь центрам данных перейти на облачные операции, предоставляя подробный взгляд на то, где необходима наибольшая мощность и хранение, и области, которые могли бы использовать больше оптимизации.

Аналогично, управление рабочими нагрузками — другое появляющееся популярное применение ИИ в центрах данных. Это делает мониторинг трафика на шаг вперед и управляет рабочими нагрузками на протяжении всего объекта для работы с максимальной эффективностью. Эта функция одна может真正 оживить центры, повышая производительность старых, новых и даже гибридных и облачных систем.

Когда ИИ мониторит трафик, рабочие нагрузки и температуры на протяжении всего объекта, он может реорганизовать рабочие нагрузки в режиме реального времени, чтобы все работало гладко. Это даже может помочь центрам данных сэкономить на энергозатратах, поскольку будет меньше перегретых блоков в объекте благодаря оптимизированному управлению рабочими нагрузками.

Будущие применения ИИ в центрах данных

В будущем есть несколько будущих применений и тенденций ИИ в центрах данных, которые выделяются. Когда центры будут расширять и развивать возможности искусственного интеллекта в ближайшие годы, эти применения, безусловно, будут расти.

Самым заметным применением на горизонте является полная автоматизация центра данных с помощью ИИ. Интересно, что эта тенденция появляется наряду с нехваткой ученых-дата, что делает ее как достижением в отрасли, так и ответом на растущую проблему, с которой сталкиваются центры данных. Эксперты ожидают, что «авто-все» центры будут лучше подготовлены к предсказанию и защите от угроз кибербезопасности и будут оптимизированы для высокой производительности даже с минимальным персоналом.

Кроме того, исследования и разработки продолжают расширять возможности ИИ и улучшать доступность и доступность технологии. До недавнего времени только крупные технологические компании, такие как Meta и Alphabet, могли позволить себе развертывание ИИ на большом масштабе.

Но это меняется — в ближайшие годы все больше небольших центров данных смогут использовать технологии и услуги ИИ. Некоторые компании Big Tech даже помогают разрабатывать технологию — например, лабораторию ИИ-исследований Facebook, FAIR — которая расширяет возможности обработки естественного языка моделей ИИ, а также модерацию и мониторинг контента.

Развитие центров данных с помощью ИИ

Существует много способов, которыми центры данных могут извлечь пользу из интеграции искусственного интеллекта в свою организацию и операции. ИИ оживляет центры данных, повышая эксплуатационную эффективность, производительность и безопасность.

Эти функции становятся более широко доступными, позволяя меньшим центрам данных воспользоваться преимуществами этой технологии. В ближайшие годы доступ к искусственному интеллекту улучшится еще больше, а также возможности ИИ для полной автоматизации центра данных.