10.01.2018

Как ИИ влияет на индустрию ЦОД?

По мнению многих экспертов, стремительное развитие искусственного интеллекта и машинного обучение сильно повлияет на экономику и не только. Так, например, операторы центров обработки данных будут более интенсивно использовать наработки в области ИИ.

Быстрое развитие AI-технологий способствует созданию новых сервисов и расширению возможностей уже существующих продуктов. Помимо прочего, растущая популярность данных технологий повышает спрос на высокопроизводительное вычислительное оборудование.

Очевидно, что увеличения числа использования ИИ приведет к повышению спроса на пространство внутри машзалов дата-центров. Также эти технологии будут оказывать влияние на конструктивные согбенности, приводя к появлению новых систем охлаждения и стоек для серверов с очень высокой плотностью комплектующих. К примеру, GPU-ускорители, что обрабатывают данные с помощью приложений с поддержкой ИИ.

iskusstvennyy-intellekt02

Чтобы более полностью понять важность искусственного интеллекта для хранения данных нужно копнуть глубже. В первую очередь, нужно осознать растущее воздействие ИИ на развитие средств и инструментов для управления дополнительной инфраструктуре и ИТ-оборудованием внутри ЦОД. Потому как активная работа в этом сегменте уже начала приносить свои плоды.

Компания ROOT Data Center вместе с LitBit создали решени, что позволяет использовать ИИ для мониторинга резервных дизель-генераторов для хранилищ данных. Использование этой технологии позволит снизить риск сбоев в работе ЦОД. Компания надеется благодаря этому подходу привлечь дополнительных клиентов, которым необходима максимальная надежность инфраструктуры арендуемого дата центра.

В свою очередь, компания Wave2Wave предложила роботизированную систему организации кабелей ROME, что может автоматизировать перекрестные подключения в узлах обмена трафиком в корпоративных ЦОДах.

Специалисты Romonet выпустили самообучающийся ПО для улучшения инфраструктуры ЦОД. При разработке они получили много патентов. Разработанная Romonet платформа дает возможность использовать МО для максимальной эффективности применения ресурсов и активов дата-центров. Представители компании сообщили, что их продукт на основе Машинного Обучения улучшает в разы соотношения «сигнал-шум» во время проверки информации с многочисленных сенсоров в дата-центров.

Разработчики DCIM-решений из компании Vigilent надеются применить МО для того, чтобы находить уязвимости в ЦОД. Они начали внедрять эту технологию в свои сервисы более 8 лет назад. Подобные решения используют МО для прогнозирования событий и автоматического принятия необходимых мер. После установки решений проводится недельный мониторинг инфраструктуры. Далее включается автоматизация и клиент измеряет разницу, чтобы понимать, какие преимущества дает система. В дальнейшем система автоматически добавляет дополнительные изменения конфигурации охлаждающего оборудования.

Интеллектуальное управление ресурсами – сегмент, где машинное обучения может выходить быть в приоритете. Это уже поняли специалисты компании Tegile. Они начали использовать облачный интеллектуальный движок для аналитики IntelliCare для контроля своих активов. Сейчас компания собирает сведения с 3 тыс. проданных массивов каждый час. Анализ этой информации дает возможность решить три задачи: предсказывать сбои компонентов, повышать производительность и балансировать ресурсы массивов. Тем самым растет надежность и эффективность ЦОД, где эксплуатируются соответствующие СХД.

Интеллектуальное прогнозирование производительности активов ЦОД оказалось в центре внимания компании Mindi, разработчики которой также надеются научить ИИ предсказывать выход из строя компонентов и не только. Эта лондонская компания работает «в скрытом режиме» с момента ее создания более года назад и строит огромные планы в отношении своей системы ИИ под названием «Autopilot». Основной целью этого решения будет сведение к минимуму негативных последствий неожиданных событий в ЦОД. Этими событиями могут быть сбои гипервизоров, сбои программного обеспечения, сбои IT-оборудования, сбои электропитания, проблемы с системой охлаждения ЦОД, нарушения безопасности, общие конфликты ресурсов и так далее.

Свою собственную систему ИИ для индустрии дата-центров представила и компания Noteboom. Разработчики Noteboom создали виртуального помощника для операторов ЦОД, которого они назвали «Dac». ИИ располагает обширной базой знаний и может определять приближение отказа оборудования.

Команды перечисленных выше маститых компаний и молодых стартапов предвидят будущее, где ИИ и роботы будут управлять дата-центрами. Будут ли искусственный интеллект и робототехника на самом деле контролировать серверные фермы будущего? Время покажет. Но все идет именно к этому.