هوش مصنوعی و نقش آن در دیتاسنتر
مقدار داده های سطح جهان که ذخیره ، پردازش و مدیریت می شود هر روزه به طور میانگین افزایش می یابد. هوش مصنوعی نیز به نوبه خود نقش مهمی را در کمک به سرویس های داده ای در جذب و پردازش و تجزیه تحلیل این داده ها با سرعت های بیشتر و قدرتمندتر از همیشه دارد.
از سیستم های نظارت اتوماتیک تا سیستم های صرفه جویی انرژی از کارایی هوش مصنوعی است که بهره وری دیتاسنتر را به صورت چشمگیری بهبود می بخشد.
چیزی که هوش مصنوعی برای توسعه دهندگان و سرویس دهندگان دیتاسنتر تداعی می کند فقط یک مفهوم جدید و ابزاری شبیه به تشخیص چهره و تشخیص صدا که در حال حاضر نقش های مهمی را در زندگی ما ایفا می کند ؛ نیست. مهندسان کامپیوتر بر این باورند که تشخیص اشیاء طبقه بندی و سایر فرم های تشخیص هویت و جغرافیا منجر به استفاده از AI) Artificial Intelligence) در تجارت سازمانی می شود.
همه این برنامه های کاربردی فشار بیشتری را بر دیتاسنتر ایجاد نموده زیرا تمامی این اقدامات منوط به افزایش فضای ذخیره سازی و پردازش داده ای بیشتر برای اجرا می باشد. مدیریت این حجم افزایش داده نیازمند دیتاسنتر در مقیاس صنعتی و سازگاری و قدرت پردازش بالاتری است. هوش مصنوعی سرویس دهندگان دیتاسنتر را قادر می سازد تا یک چنین تقاضاهایی را از راه های گوناگون از جمله سیستم هایی که توانایی ارتقا و تفکیک پردازش را دارند انجام دهد.
بهبود کارایی دیتاسنتر
افزایش پردازش داده ها نیازمند خنک نگه داشتن تجهیزات سخت افزاری است. با افزایش داده برای پردازش و کار سخت تر سخت افزار ، عملا هزینه های مربوط به انرژی و راندمان کلی منابع دیتاسنتر افزایش می یابد. خوشبختانه ماشین لرنینگ نقش مهمی در کمک به شرکت ها در دریافت درک درست در رابطه با مصرف انرژی در دیتاسنتر را ایفا می کنند.
یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از فناوری هوش مصنوعی AI است که عمدتا روی یادگیری ماشین‌ها بر اساس تجربیات خود ماشین و پیش‌بینی‌های مبتنی بر این تجربیات استوار است. این فناوری، کامپیوتر‌ها و به‌طور کلی ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا صرف‌نظر از انجام یک کار مشخص بر اساس برنامه‌ریزی‌های ویژه، تصمیمات داده محور و قابل اطمینانی را اتخاذ کنند.
هوش مصنوعی برای آنالیز و تعیین نقاط حرارت و برآورد تجهیزات خنک کننده و تست های تشخیصی (test flow) مورد استفاده قرار می گیرد.
استفاده از سنسورهای هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی که می تواند از منابع مختلفی داده ها را دریافت کند و این اطلاعات شامل داده های محیطی و الکترونیکی و مکانیکی است، یکی از راهکارهای دیتاسنتر می باشد.
علاوه بر شناسایی منابع ناکارآمد انرژی، ماشین لرنینگ می تواند بصورت اتوماتیک تصمیم گیری های آگاهانه ای را که باعث کاهش مصرف انرژی در دیتاسنتر و کاهش هزینه ها گردد را اجرایی کند.
یکی از مدیران بازاریابی شبکه در جهان آقای استفادِ آگوستینو در این زمینه این مبحث را اضافه می کند که : استارآپ های پیشرو از ماشین های هوشمند استفاده می کنند که با استفاده از الگوریتم های خودیادگیر، یک سیستم خنک سازی بهینه را سامان دهی می کند.
مزایای چنین فناوری در حال حاضر در حال تحقیق بوده و آمار و ارقام از مرکز علوم دیتاسنتر نشان می دهد که پیشرفت در بهره وری UPS و اتلاف انرژی سیستم خنک کننده به دیتاسنترهای معمولی کمک کرده که هزینه های زیرساخت های فیزیکی را در دهه های گذشته تا 80% کاهش دهند.
تقویت امنیت دیتاسنتر
علاوه بر بهبود بهره وری انرژی ؛ هوش مصنوعی AI می تواند باعث بهبود امنیت یک دیتاسنتر شود. هوش مصنوعی همچنین می تواند به ارزیابی الگوهای تشخیص نرم افزارهای مخرب و هرزنامه و شناسایی نقاط ضعف و تقویت حفاظت در برابر تهدیدات احتمالی کمک شایانی نماید.
شناسایی و کاهش زمان خرابی
راه دیگری که هوش مصنوعی AI می تواند در سرویس دهنده خدمات مدرن دیتاسنتر تاثیر گذار باشد این است که از طریق بهبود نظارت بر قطع برق به این موضوع کمک کند. در حقیقت مانیتورینگ هوش مصنوعی توانایی پیش بینی و تشخیص وقفه های دیتا را حتی قبل از اینکه این اتفاق در شبکه رخ دهد را داشته باشد و همچنین توانایی پیگیری و تشخیص عملکرد سرور ، استفاده از دیسک و تراکم شبکه را نیز ایجاد می کند.
امروزه هوش مصنوعی خدمات پیشرفته ای از قبل آنالیز و پیش بینی برای نظارت بر نقاط حساس را نیز ارائه می دهد.
پیش بینی آنالیز هوش مصنوعی همچنین می تواند به یک دیتاسنتر در توزیع بار کاری کارآمدتر کمک کند ، که باعث کاهش فشار در ماشین ها و کمک به کل مرکز و کارآیی موثرتر می شود.
