Как искусственный интеллект повлияет на дата-центры?

Управление данными остается одной из самых серьезных задач, с которыми сталкиваются компании. ИТ-инфраструктура с эффективными системами искусственного интеллекта (ИИ) представляет следующий шаг в автоматизации ЦОД, помогает решать задачи отслеживания, сбора и анализа данных логов, информации с различных датчиков и систем мониторинга, заявок, регистрируемых службой поддержки, своевременно выявлять скрытые или потенциальные аномалии. Системы с ИИ можно применять для широкой автоматизации ЦОД и автономного выполнения в нем различных задач, таких как оптимизация работы серверов, программного обеспечения и мониторинг оборудования.

В Gartner утверждают, что в ближайшие годы около трети ЦОД, в которых не используются ИИ и машинное обучение, станут экономически и технически нецелесообразными, а потому призывают активнее внедрять эти технологии в дата-центрах, отмечая, что ИИ также поможет организациям опередить растущие требования к хранению и обработке увеличивающихся объемов данных.

ИИ все активнее проникает в процессы управления дата-центрами, появляются системы ИИ для управления ИТ-ресурсами (ArtificialIntelligencefor IT Operations,AIOps).Пока что Gartner оцениваетраспространение решений AIOps в 5% от общего числа ЦОД в мире, но уже к 2022 году ожидается рост до 40%.

Повышение уровня безопасности

ИИ приходит на помощь и специалистам по кибербезопасности, занимающимся анализом потенциальных угроз, разработкой стратегий предотвращения и смягчения последствий инцидентов,сокращает количество человеко-часов на постоянное наблюдение, анализ логов, снижает риск человеческих ошибок.

Системы с ИИ могут изучать нормальное поведение сети и обнаруживать киберугрозы на основе отклонений от него. Кроме того, использование ИИ помогает обнаруживать вредоносные программы, выявлять пробелы в системах безопасности ЦОД. Системы безопасности на основе ИИ способны оперативно и тщательно проверять и анализировать большие объемы данных на наличие в них угроз.Их применение поможет создать более гибкие и продвинутые решения, снизить зависимость от "человеческого фактора".

Энергосбережение

На ЦОД приходится до 6% мирового потребления электроэнергии. ИИ предлагает возможности для повышения эффективности и снижения энергопотребления за счет использования собираемых данных и мониторинга инженерных и ИТ-систем ЦОД в режиме реального времени. С помощью ИИ рабочие нагрузки можно распределять по серверам для оптимизации производительности и решения проблем перегрузки сети.

ИИ также можно использовать для управления системами охлаждения, чтобы снизить потребление энергии.Еще в 2014 году компания Google развернула водном из своих ЦОД приложениеDeepmind AI (использующее ИИ и машинное обучение). Результатом стало 40% сокращение потребляемой системой охлаждения электроэнергии.

Мониторинг работы оборудования

Для обслуживания и мониторинга любого центра обработки данных нужны квалифицированные специалисты.Инженеры должны регулярно следить за оборудованием ЦОД, однако всегда есть вероятность, что они могут упустить некоторые проблемы в системе, что приведет к сбоям в работе оборудования.

ИИ может выявлять проблемы в работе оборудования, предсказывать возможные сбои и отказы, контролировать работу основных систем ЦОД (энергообеспечение, охлаждение и т.д.) и может замечать детали, которые не видны человеку. Системы ИИ могут обучаться, собирая критические данные с помощью интеллектуальных датчиков, выявлять причины неэффективности и автономно исправлять ситуацию.

Оптимизация работы серверов

С помощью ИИ можно отслеживать параметры производительности серверов, загруженность сети и использование систем хранения для обнаружения и прогнозирования сбоев. Можно получать предиктивную аналитику для выявления потенциальных проблем в системах ИТ, реализовывать автономные стратегии предотвращения отказов и устранения их последствий, максимально задействовать вычислительные мощности серверов.

Алгоритмы балансирования нагрузки на основе ИИ могут для эффективного распределения задач использовать накопленные данные. А оптимизация серверов позволит устранить различные факторы риска быстрее, чем традиционные подходы.

Решение проблемы дефицита кадров

61% опрошенных в 2019 году Uptime Institute компаний объявили, что испытывают значительные трудности с набором персонала. Годом ранее их доля составляла 55%. Дефицит квалифицированных кадров наблюдается в разных сферах, начиная от обслуживающего персонала, и заканчивая специалистами по информационной безопасности.

Внедрение ИИ в ЦОД позволит автоматизировать различные рутинные задачи, такие как контроль температуры, мониторинг оборудования, обеспечение информационной и физической безопасности, управление климатическими системами. Организации смогут решить проблему дефицита кадров.

Между тем, как показал опрос Uptime Institute, хотя 29% респондентов считают, что применение ИИ приведет в ближайшие пять лет к сокращению персонала в ЦОД, ровно столько же думают иначе. Оставшиеся 42% в целом согласны, но считают, что для существенного влияния ИИ на персонал потребуется больше пяти лет.

Функции искусственного интеллекта в дата-центре

Источник: UptimeInstitute.

По прогнозу McKinseyGlobalInstitute, в мире более 70% компаний внедрят в следующем десятилетии по крайней мере одну технологию ИИ, а более половины задействуют широкий спектр технологий.Недавнее исследование Infosys показало, что 76% лиц, принимающих решения в области ИТ, считают ИИ долгосрочным стратегическим приоритетом для инноваций. Поэтому неудивительно, что расходы на системы искусственного интеллекта, как ожидается, достигнут в 2021 году 57,6 млрд. долл.Похоже, что будущее ИИ и ЦОД неразрывно связано.