Искусственный интеллект оживляет центры данных

Искусственный интеллект освежает центры данных — улучшая эффективность, операции и производительность с новыми возможностями. Все типы 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

Самые крупные центры данных и провайдеры хранения — такие как Google (GOOGL ), Amazon (AMZN ) и Facebook (META ) — используют искусственный интеллект уже много лет. Для этих «гипермасштабных» компаний 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 специалист по данным 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, которым это не нужно. ИИ помогает решить эту проблему.

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 обнаружил увеличение энергосбережения на 40%.

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

Текущие тенденции в центрах данных ИИ

Некоторые ключевые тенденции использования ИИ появляются, когда ИИ становится более доступным для большего числа центров данных. Например, безопасность стала основным приоритетом 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 контроля трафика и сообщения о любых подозрительных действиях, таких 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.

Контроль трафика ИИ имеет важное значение, поскольку многие центры данных переходят на облачное хранение и операции. Эксперты отмечают, что трафик является ключевым фактором в том, как центры данных развертываются и организуются. Инсайты, собранные системами мониторинга ИИ, могут помочь центрам данных перейти на облачные операции, предоставляя подробный взгляд на то, где необходима наибольшая мощность и хранение, и области, которые могут быть оптимизированы.

Аналогично, управление рабочими нагрузками — другое появляющееся популярное применение ИИ в центрах данных. Это выходит за рамки контроля трафика и управляет рабочими нагрузками на протяжении всего объекта, чтобы работать как можно более эффективно. Эта функция одна может真正 оживить центры, повышая производительность старых, новых и даже гибридных и облачных систем.

Когда ИИ контролирует трафик, рабочие нагрузки и температуры на протяжении всего объекта, он может реорганизовать рабочие нагрузки в реальном времени, чтобы поддерживать бесперебойную работу. Это даже может помочь центрам данных сэкономить на энергетических расходах, поскольку будет меньше перегретых единиц 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.

Вероятно, наиболее заметным применением на горизонте является полная автоматизация центров данных с помощью ИИ. Интересно, что эта тенденция появляется на фоне нехватки специалистов по данным, что делает ее как прогрессом в отрасли, так и ответом на растущий вызов, с которым сталкиваются центры данных. Эксперты ожидают, что «автоматические» центры будут лучше подготовлены к предсказанию и защите от киберугроз и более 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 (GOOG ), могли позволить себе развертывание ИИ в большом масштабе.

Однако это меняется — в ближайшие годы все больше небольших центров данных смогут использовать технологии и услуги ИИ. Некоторые крупные технологические компании даже помогают разрабатывать эту технологию — например, лаборатория ИИ 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 все более доступными, позволяя меньшим центрам данных воспользоваться преимуществами этой технологии. В ближайшие годы доступ к искусственному интеллекту будет улучшаться еще больше, а также возможности ИИ для полной автоматизации центров данных.