Revoluční technologie měnící svět datových center

AI a ML se stávají katalyzátorem změn v různých odvětvích po celém světě. Tyto technologie se využívají v mnoha formách a přinášejí zlepšení v oblastech jako je provozní efektivita, udržitelnost a řízení kapacity. V tomto článku se zaměříme na to, jaký vliv může mít umělá inteligence na datová centra a jaké potenciální benefity do tohoto sektoru může přinést.

Jakou roli datová centra zastávají

Datová centra jsou základním pilířem digitálního věku, poskytují infrastrukturu nezbytnou pro ukládání, zpracování a distribuci obrovských objemů dat, které generujeme a využíváme každý den. Od podpory globálních komunikačních sítí až po umožnění provozu podnikových systémů, datová centra jsou nezbytná pro fungování moderní společnosti. Díky své roli v zajišťování kontinuity digitálních služeb a ochraně citlivých informací mají datová centra klíčový význam pro ekonomickou stabilitu, bezpečnost a technologický pokrok.

Datová centra se stávají rychle rostoucím sektorem, do nichž se může umělá inteligence integrovat. Díky tomu by datová centra byla schopná lépe zvládat rostoucí datové požadavky pocházející z celého světa a současně dosahovat ambiciózních cílů v oblasti udržitelnosti a snížení emisní stopy.

V tomto článku se tedy zaměříme na deset klíčových aplikací umělé inteligence a strojového učení, které nabývají na významu v oblasti datových center.

Podpora udržitelnosti

Díky modelům AI a ML mohou datová centra přesně určit, které oblasti nejvíce ovlivňují jejich efektivitu využití energie (PUE) a tyto oblasti následně optimalizovat.

Modely kromě toho umožňují identifikovat optimální podmínky a WUE pro datové centrum, což vede k vyváženému provozu, který optimalizuje výkon a udržitelnost.

Tyto technologie tak představují efektivní způsob, jak datová centra mohou zlepšit své standardy udržitelnosti, což je v dnešní době zaměřené na snížení uhlíkové stopy, obzvláště důležité. Nehledě na tom, že ruku v ruce s tím jde i snížení nákladů.

Nástroje pro zpracování přirozeného jazyka (NLP)

Nástroje pro zpracování přirozeného jazyka (NLP) jsou schopné násobně akcelerovat a zjednodušit kritické operace v oblasti podnikání, práce či studia. Tyto nástroje se stále více využívají v širokém spektru kritických procesů a podnikových řešení, včetně:

• Souhrnu textu
• Strojového překladu
• Detekce spamu nebo phishingových e-mailů
• Detekce anomálií
• Řízení vztahů se zákazníky

Nástroje umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML) představují významný průlom v oblasti identifikace vzorců a detekce anomálií. Modely umělé inteligence jsou schopné zejména v procesech analýzy velkých množstvích dat a identifikací vzorců a anomálií s rychlostí a přesností, které daleko přesahují lidské schopnosti. 

Díky své schopnosti rychle zpracovávat a analyzovat data, mohou nástroje AI a ML poskytnout okamžité a přesné výsledky, což je zcela zásadní pro efektivní rozhodování a řízení datových center, kde je rychlá a přesná analýza dat klíčová pro optimalizaci výkonu a zajištění bezpečnosti.

Mimo jiné, tyto nástroje nejenže zlepšují efektivitu zpracování dat, ale také umožňují tzv. prediktivní analýzu, díky níž mohou předpovědět budoucí trendy nebo potenciální problémy na základě opakujících se datových vzorců. Organizace jsou tak schopné předvídat a řešit problémy dříve, než se stanou kritickými. Jinými slovy utnou problém přímo u kořene.

Monitorování a ladění

Nástroje jako TensorBoard, Weights & Biases a Neptune se stávají nezbytnými společníky IT týmů v jejich nekonečné snaze o monitorování a ladění systémů. Tyto nástroje nejenže nabízejí okamžitý přehled o výkonu a vizualizaci dat, ale také umožňují sledování klíčových metrik v reálném čase, což je zásadní pro efektivní správu a optimalizaci systémů.

Když se podíváme na detekci anomálií, nástroje založené na umělé inteligenci a strojovém učení přinášejí do hry rychlost a přesnost, které u běžných lidských operátorů nenajdeme. To znamená, že mohou rychle identifikovat a řešit problémy, minimalizovat dobu výpadku a zlepšit celkový výkon systému.

Správa výkonnosti aktiv

Správa výkonnosti aktiv, jako jsou například servery datového centra, je komplexní proces, který vyžaduje shromažďování, integraci a analýzu dat, na základě, nichž lze vyhodnotit, jak jsou různé systémy vytěžovány, v jakou dobu, jakými požadavky apod. Nejenom to, z těchto analytických dat, pak lze vyvodit, jak mohou být jednotlivé části HW vylepšeny. Například si všimnete, že se Váš procesor zahřívá na nezvykle vysokou teplotu, po chvilce zjišťováni informací zjistíte, že Vám Vaše chladící komponenty nechladí tak, jak by měli – jakmile závadu odstraníte, najednou zaznamenáte znatelný nárůst na výkonu. Podobným způsobem lze využít i AI, díky níž však potřebná data a rady k inovacím získáme mnohem rychleji. AI Vás taky neopomene upomenout, že jednou za čas by nebylo od věci udělat údržbu nebo zakoupit novější optimalizovaný SW.

Modely umělé inteligence tak díky tomu mohou prodloužit životnost HW komponent v celém datovém centru. S čímž se mimo jiné opět pojí snížení nezbytných nákladů.

Maximální provozní doba a eliminace výpadků

Schopnost AI modelů zajišťovat efektivní využití HW komponent a chránit je před potenciálním poškozením představuje zásadní přínos pro provoz datových center. 

Tyto nástroje nejenže optimalizují využití fyzických HW komponent, ale také předchází jejich předčasnému opotřebení nebo poškození. To je zvláště důležité v prostředí datových center, kde může jakýkoliv výpadek zařízení vést k významným provozním a finančním ztrátám.

Výpadek datového centra je pro společnost jedna z nejhorších věcí, která se vůbec může stát V dnešní digitálně propojené společnosti může takový výpadek způsobit významné provozní ztráty, omezit přístup k důležitým datům a službám a narušit komunikaci. Výpadky mohou také vést k finančním ztrátám, ztrátě důvěry zákazníků a k právním důsledky. Navíc, v případě datových center, která spravují citlivé nebo důvěrné informace, může výpadek způsobit bezpečnostní rizika a porušení datové ochrany. Je proto zcela zásadní, aby se nic takového v žádném případě nestalo. Datová centra z toho důvodu mívají integrované záložní systémy, díky nimž při výpadku jednoho systému se nasadí ihned systémy druhý, při výpadku druhého systému se nasadí systém třetí, a tak dál. Datové centrum navíc obvykle bývá uzpůsobena tak, aby různé elektrické komponenty mohl nahradit i běžný pracovník, který nemá odbornou kvalifikaci elektrikáře.

Plánování a řízení kapacity

Datová centra po celém světě procházejí obdobím intenzivní expanze, aby vyhověla rostoucí poptávce po digitálních službách a datovému zpracování. Díky schopnosti AI analyzovat velké množství dat a identifikovat vzorce, může model pomoci předpovědět budoucí potřeby v podobě navýšení datového prostoru nebo zakoupení výkonnějších HW komponent. Díky tomu se mohou datová centra připravit na budoucí situace, „vycítit“ pokles či nárůst zákazníků a lépe odhadnout, kdy podstoupit určitá opatření – například nakoupení dalších serverů.

Kybernetická bezpečnost

Úniky dat a kybernetické útoky představují po výpadku další významnou hrozbu pro datová centra.  Pomocí specializovaných modelů umělé inteligence mohou poskytovatelé implementovat silnější protokoly kybernetické bezpečnosti, identifikovat jakékoliv slabé oblasti v jejich systému a rozpoznat jakoukoliv podezřelou aktivitu, která by mohla být znakem viru nebo jiné nekalé praktiky.

AI a ML jsou revoluční technologie, které mění způsob, jakým datová centra fungují a jakým se vyvíjejí. Přestože existují výzvy a omezení, přínosy, které tyto technologie přinášejí, jsou nezpochybnitelné. Jak se tyto technologie budou dále rozvíjet a integrovat do datových center, můžeme očekávat, že budou hrát ještě větší roli v budoucnosti datových center.