ИИ в центре обработки данных: трансформация операций и карьеры

По мере того как ИИ продолжает расширяться и переплетаться с операциями центров обработки данных, существуют различные способы, с помощью которых эта технология может повысить эффективность, усилить безопасность, оптимизировать инфраструктуру и освободить персонал, чтобы он мог сосредоточиться на более стратегических инициативах. Давайте рассмотрим, как ИИ улучшает работу центров обработки данных и как отрасль может воспользоваться его потенциалом в будущем.

Операционная эффективность

ИИ постоянно работает в фоновом режиме, собирая и анализируя данные, связанные с работой центра обработки данных. Его анализ предоставляет информацию, которая может повлиять на принятие решений, что приводит к более эффективным операционным стратегиям и их реализации.

Управление серверами
Управленческие инструменты на базе ИИ помогают динамически балансировать серверы, хранилища и сетевые ресурсы. Это включает в себя оптимизацию использования серверов, автоматическое масштабирование ресурсов и сокращение задержек в сети. Способность ИИ корректировать распределение рабочей нагрузки на основе моделей использования и изменений спроса в режиме реального времени повышает операционную эффективность всего центра обработки данных.

Потребление энергии
Интеллектуальное управление энергопотреблением может помочь центрам обработки данных поддерживать оптимальные условия и снижать потребление энергии. Интеграция ИИ в системы управления энергопотреблением позволяет осуществлять постоянный мониторинг факторов окружающей среды, таких как температура и уровень влажности. ИИ также корректирует настройки в соответствии с техническими характеристиками оборудования.

Управление данными
ИИ обрабатывает данные быстрее, чем человек, что делает его подходящим для выявления возможностей повышения эффективности хранения данных и рабочих нагрузок. Это увеличивает скорость обработки данных, обеспечивая более быстрое время отклика для пользователей и более эффективный доступ в больших масштабах. ИИ также выявляет несоответствия, избыточность и другие проблемы с качеством данных, защищая от человеческих ошибок.

Повышение безопасности и защита данных

Быстрое развитие и внедрение новых технологий приводят к появлению уязвимостей. ИИ помогает дата-центрам опережать злоумышленников, которые постоянно совершенствуют свои методы.

ИИ отлично справляется с обнаружением аномалий, поскольку постоянно отслеживает необычную активность в среде. Это включает в себя поиск подозрительного поведения, обнаружение отклонений от нормы в моделях использования и выявление неизвестных аномалий. Системы обнаружения угроз на базе ИИ отслеживают известные угрозы и уязвимости. При обнаружении угрозы система помечает проблему и генерирует практические дальнейшие шаги по ее устранению.

Задачи кибербезопасности могут быть автоматизированы для защиты периметра безопасности до тех пор, пока не станет возможным вмешательство человека. Например, ИИ отфильтровывает ложные срабатывания во время непрерывного мониторинга угроз и аномалий и настраивает определенные параметры для изоляции потенциально скомпрометированных устройств.

Интеграция ИИ в практики безопасности позволяет персоналу сосредоточиться на более сложных вопросах, таких как соблюдение нормативных требований и управление.

Оптимизированное управление инфраструктурой

Настройка и обслуживание инфраструктуры центра обработки данных требуют значительных ресурсов, времени и усилий. Оборудование центра обработки данных требует постоянного обслуживания и внимания, чтобы обеспечить правильную работу всех компонентов. Одна неисправность может привести к неожиданному простою.

Традиционные инициативы по управлению инфраструктурой центров обработки данных часто подходят к обслуживанию с реактивной точки зрения. Когда возникают сложности, администраторы должны устранять неполадки, чтобы выявить и устранить первопричину. Реактивный подход приводит к потере ценного времени. Однако интеграция ИИ делает управление инфраструктурой более проактивным.

Инструменты мониторинга ИИ, использующие машинное обучение, автономно отслеживают состояние оборудования и прогнозируют, когда необходимо техническое обслуживание. Алгоритмы машинного обучения обучаются на исторических данных системы и журналах объекта, чтобы установить базовые показатели производительности аппаратного и программного обеспечения. Прогнозные модели оценивают, когда необходимо техническое обслуживание, на основе конкретных событий, действий, данных о состоянии и показателей производительности.

В зависимости от сложности проблемы ИИ либо решает ее, либо генерирует рекомендации для человека. Этот метод экономит время, уменьшая необходимость в ручном ремонте и обслуживании. Он позволяет администраторам подходить к управлению инфраструктурой проактивно, что помогает предотвратить непредвиденные простои. В результате системы остаются полностью функциональными, хорошо обслуживаемыми и оптимизированными круглосуточно.

Освобождение персонала для выполнения более важных задач

Технологии искусственного интеллекта призваны поддерживать и расширять возможности человека, а не заменять его. Автоматизируя интенсивные, повторяющиеся и утомительные задачи, искусственный интеллект позволяет сотрудникам центров обработки данных сосредоточить свое внимание на более стратегических задачах.

Искусственный интеллект решает несложные проблемы и автоматизирует рутинные задачи по техническому обслуживанию, в то время как люди занимаются более сложными ситуациями. Видимость и прозрачность ИИ позволяют администраторам лучше понимать функциональность и производительность системы на макро- и микроуровне. Это позволяет администраторам более точно диагностировать и решать системные проблемы.

Сотрудники центров обработки данных имеют обоснованные опасения по поводу интеграции ИИ и будущего своих рабочих мест. Интеграция ИИ действительно снижает потребность в персонале для выполнения повторяющихся задач и технического обслуживания, но она создает новые возможности для более продвинутых карьер, таких как инженерия ИИ и наука о данных.

На стратегическом уровне ИИ позволяет сотрудникам уделять больше времени и ресурсов деятельности, направленной на рост, такой как увеличение мощностей для удовлетворения спроса и развитие возможностей центров обработки данных для сохранения конкурентного преимущества. Сюда входят исследования, разработка и инвестиции в более устойчивые технологии и системы центров обработки данных, чтобы снизить воздействие на окружающую среду и реализовать эффективность, которая в противном случае осталась бы незамеченной.

Сотрудники также могут уделять время повышению квалификации. Основные области могут включать следующее:

• Внедрение новых приложений.
• Улучшение политики конфиденциальности данных.
• Оптимизация операций для повышения прибыльности.
• Защита периметра безопасности.
• Решение проблем интеграции и совместимости.

Опережая кривую обучения ИИ

По мере развития технологий роль ИИ в центрах обработки данных будет продолжать расти. При продуманном и стратегическом применении ИИ является активом, который преобразует способ работы центров обработки данных. Администраторы должны изучить преимущества ИИ для центров обработки данных, чтобы получить конкурентное преимущество в будущем, выполнив следующие действия:

Привлечь экспертов для управления инфраструктурой на базе ИИ. Центры обработки данных с ИИ нуждаются в квалифицированных кадрах, обученных внедрению и управлению ИИ. Администраторы должны поощрять повышение квалификации персонала и предоставлять для этого необходимую поддержку.
Обеспечить техническую поддержку ИИ. По мере развития систем ИИ им потребуются более специализированные компоненты, которые могут требовать уникальных конфигураций и требований к охлаждению. Администраторы должны подумать о том, как необходимо адаптировать конструкцию объекта для удовлетворения этих потребностей. Создание более устойчивых систем позволяет снизить эксплуатационные расходы и уменьшить воздействие на окружающую среду.
Подготовьтесь к изменениям в нормативной базе ИИ. По мере того как организации борются с проблемами этики, безопасности и конфиденциальности ИИ, инфраструктура центров обработки данных и администраторы должны быть достаточно гибкими, чтобы адаптироваться к меняющимся нормам и требованиям соответствия. Принятие мер предосторожности в отношении внедрения и использования ИИ в настоящее время, включая установление четко определенных стандартов и политик, может поставить центры обработки данных в более стабильное положение.