Искусственный интеллект идет в дата-центры
Согласно отчету Gartner, к 2025 году половина дата-центров будет оснащена роботами с функциями искусственного интеллекта. Они помогут решить проблему нехватки персонала, с которой сталкивается индустрия центров обработки данных. В статье рассказываем об усилении влияния ИИ в сфере ЦОДов.
Роботы идеально подходят для рутинной работы в центрах обработки данных
По данным компании Gartner, половина облачных центров обработки данных к 2025 году будет развертывать усовершенствованные роботы с возможностями искусственного интеллекта и машинного обучения, что приведет к повышению операционной эффективности на 30%.
«Разрыв между растущими объемами серверов и систем хранения данных в центрах обработки данных и количеством работ по управлению ими всеми увеличивается. Риск ничего не делать для устранения этих недостатков является значительным для предприятий», — сказал Сид Наг, вице-президент по исследованиям компании Gartner.
Сложность операций центров обработки данных будет только возрастать по мере того, как организации будут переносить все больше работ в облако. Причем большая часть из них сложная, повторяющаяся, утомительная. В качестве примера можно привести планирование мощностей, изменение размеров виртуальных машин и контейнерных сред или обеспечение эффективного использования ресурсов. Все это сферы, в которых роботы преуспевают.
«Центры обработки данных — идеальный сектор для объединения роботов и искусственного интеллекта, чтобы создать более безопасную, точную и эффективную среду, требующую гораздо меньше вмешательства человека», — говорит Наг.
Сферы, где ИИ и роботы повлияют на автоматизацию процессов в ЦОД
- Модернизация и обслуживание серверов. После вывода серверов из эксплуатации роботы выполнят задачу по уничтожению дисков эффективнее и быстрее, чем люди. Это особенно полезно для компаний, которые часто проводят массовые обновления, например, для облачного провайдера.
- Мониторинг. Роботов можно использовать для удаленного мониторинга. Сенсорные датчики роботов предоставляют подробные данные о температуре серверных стоек без необходимости устанавливать физическое оборудование. Они будут отслеживать и другие данные (например, звук и изображения), чтобы обнаружить любые нарушения.
- Безопасность дата-центра. Обеспечить цифровую и физическую безопасность ЦОДа — один из приоритетов для компаний. Роботы способны обеспечить все это благодаря целому ряду возможностей, включая проверку температуры с помощью тепловых датчиков или распознавание автомобильных номеров на парковке.
- AI/ML в облачных операциях. Роботы со встроенным ИИ способны контролировать и управлять ИТ-процессами в центре обработки данных. Пользователи этой технологии (например, инженеры по надежности объектов) могут взаимодействовать с данной платформой с помощью естественного языка. ИИ способен учиться на прошлых ситуациях, чтобы повысить эффективность в будущем.
Какие известны варианты использования ИИ в ЦОД
- Повышение производительности рабочего процесса. Обучение на инцидентах позволяет выработать наиболее эффективные алгоритмы работы.
- Инструменты обработки естественного языка. С их помощью критически важные операции максимально быстро упрощаются.
- Обнаружение аномалий. Четкий алгоритм помогает найти отклонения.
- Управление эффективностью активов. Включает в себя сбор, интеграцию и анализ данных для того, чтобы физические активы ЦОД можно было использовать максимально эффективно.
- Управление взаимоотношениями с клиентами. Это анализ поведения и рекомендации по восстановлению связи с клиентами.
«Хотя роботы уже используются в таких отраслях, как автомобилестроение и производство, возможности центров обработки данных остаются незамеченными. ИТ-лидеры могут направить интеллектуальную автоматизацию операций и процессов облачных центров обработки данных на создание ключевых дифференцирующих факторов для своих предприятий, таких как увеличение времени безотказной работы и соблюдение SLA для своих облачных предложений, которые станут более реальными благодаря использованию роботов», — говорит Наг.
Спрос на решения с ИИ растет с каждым годом, так как стандартный срок службы ПО без ИИ — около пяти лет. Искусственный интеллект значительно продлевает время эксплуатации программного обеспечения за счет алгоритмов машинного обучения.
«Марш цифровизации продолжается даже на фоне сбоев, и поставщикам технологий предстоит сыграть ведущую роль. В 2023 году лидеры в области продуктов и руководители технологических подразделений должны найти баланс между краткосрочным планированием и долгосрочной стратегией», — сказал Раджеш Кандасвами, заслуженный вице-президент-аналитик и стипендиат Gartner.
Полный текст статьи читайте на Компьютерра
