Несколько лет назад поисковый гигант Google приобрел компанию DeepMind, занимающуюся разработками в области искусственного интеллекта. Недавно вложение денег в покупку этого стартапа начало приносить дивиденды. С помощью технологий DeepMind поисковый гигант смог на 40% снизить цифры на счетах за электроэнергию, идущую на охлаждение корпоративных дата-центров.
Корпорация Google приобрела лондонский стартап DeepMind в начале 2014 года, потратив на сделку более $ 500 млн. С тех пор технология машинного обучения от DeepMind все более активно использовалась поисковым гигантом в своих научно-исследовательских проектах. Не так давно стало известно, что инженеры Google использовали наработки купленного стартапа, чтобы значительно улучшить эффективность своих ЦОД.
Справедливости ради следует отметить, что ранее операторы дата-центров Google уже использовали концепцию машинного обучения, чтобы повысить эффективность инфраструктуры. Но только недавно поисковый гигант подошел к проблеме более серьезно, поручив бывшим сотрудникам DeepMind создать “более эффективную и адаптивную платформу для понимания динамики ключевых параметров ЦОД и оптимизации эффективности серверных ферм”.
В результате DeepMind удалось дополнительно оптимизировать и без того эффективные дата-центры Google и на целых 40% уменьшить количество электроэнергии, используемой для охлаждения серверов . При этом экономия электроэнергии позволила добиться 15-процентного снижения коэффициента PUE (эффективность использования энергии). Используя свои алгоритмы глубокого обучения, система DeepMind ведет мониторинг около 120 переменных, касающихся дата-центра: от состояния вентиляторов и кондиционеров до интенсивности открытия и закрытия дверей.
Руководство Google намерено перевести всю свою бизнес-инфраструктуру (в том числе дата-центры) на 100-процентное электроснабжение из возобновляемых источников энергии. Но это случится нескоро. Ускорить этот процесс можно путем сокращения энергопотребления ЦОД. Поэтому американская корпорация активно продвигает соответствующие проекты, реализуемые внутренними подразделениями вроде DeepMind.
Повышенное внимание уделяется инициативам по минимизации энергопотребления системами охлаждения ЦОД, на долю которых может приходиться вплоть до половины от общего количества электричества, расходуемого среднестатистическим дата-центром.
До появления в их распоряжении технологии машинного обучения инженеры Google испытывали сложности при оптимизации систем охлаждения своих ЦОД. Это объясняется тем, что климатическая обстановка внутри дата-центров характеризуется высокой динамичностью. В то же время паттерны взаимодействия между оборудованием и окружающей средой в машзалах являются сложными и нелинейными.
Традиционный подход на основе инженерных расчетов и человеческой интуиции часто не учитывает эти взаимодействия в полной мере. Из-за того что человек в общем-то не способен продумать все рабочие сценарии и придумать правила работы для каждого из них, система охлаждения ЦОД не может быстро адаптироваться к внутренним или внешним изменениям (к примеру, к изменениям погоды).
Да, если очень сильно постараться, такие правила можно прописать. Но они будут актуальны только для одного-единственного ЦОД. А как быть крупным интернет-компаниям, в распоряжении которых имеется по несколько серверных ферм? Ведь каждый дата-центр имеет уникальную архитектуру и среду. Поэтому модель, созданная для одного ЦОД, будет неприменима к другому. Это и обуславливает необходимость использования искусственного интеллекта для оптимизации инфраструктуры дата-центров.
Введение в уравнение параметра под названием система искусственного интеллекта от DeepMind сослужило инженерам Google отличную службу, упростив прогнозирование эффективности использования электрической энергии инфраструктурой дата-центра в тех или иных условиях, а также позволив свести потребность в ресурсах системы охлаждения к необходимому минимуму. На графике ниже показаны результаты использования системы DeepMind в течение дня:
С учетом количества дата-центров в распоряжении Google неудивительно, что любое снижение расходов на охлаждение приводит к ощутимому снижению счетов за электроэнергию. А сокращение этого показателя на 40% означает просто огромные финансовые сбережения для Google.
