Дата-центры – основа современного бизнеса, поскольку в них размещается IT-инфраструктура, которая поддерживает все: от обмена сообщениями через электронную почту и мессенджеры до инструментов для совместной работы и облачных приложений. Следовательно, любые сбои или простои в работе дата-центра могут иметь серьезные последствия, включая потерю доходов, снижение производительности и ущерб репутации бренда.

Но одновременно для повышения отдачи от вложений в ЦОД необходимо добиваться роста эффективности их инфраструктуры. Это особенно актуально в эпоху бума спроса на решения на основе искусственного интеллекта (ИИ), которые требуют значительных вычислительных мощностей.

Новостные заголовки технических СМИ пестрят упоминаниями генеративных чат-ботов с ИИ, гарнитур виртуальной/дополненной реальности и роботизированных систем. Без инфраструктуры ЦОД все эти решения не смогут нормально функционировать. Но всех их также можно и нужно применять для повышения эффективности и надежности дата-центров. Вот практические задачи, которые можно решать в ЦОД с их помощью.

Генеративный ИИ и другие алгоритмы

Интерес к этой технологии демонстрируют как небольшие компании, так и интернет-гиганты. Например, Microsoft использует ИИ для анализа данных и создания предупреждений, чтобы предотвратить негативные инциденты в области безопасности при строительстве и эксплуатации центров обработки данных. Корпорация Meta использует ИИ для моделирования экстремальных условий, а также для оптимизации энергопотребления и охлаждения. Конечная цель – создание автономного ЦОД, функционирующего без вмешательства человека.

Опрос IDC показал, что более 57% операторов ЦОД уже внедрили решения для дата-центров на основе ИИ в том или ином виде, что позволило повысить эффективность работы и снизить затраты. Генеративный ИИ и другие системы на базе искусственного интеллекта, а также алгоритмы машинного обучения находят все более широкое применение в ЦОД благодаря многочисленным преимуществам, позволяющим решать следующие задачи практического плана.

• Автоматизация написания скриптов. Операторам ЦОД периодически приходится писать скрипты. Учитывая, насколько трудоемким и времязатратным может быть этот процесс, делегирование данной задачи генеративному ИИ может оказаться весьма полезным. Автоматизируя написание скриптов для управления различными устройствами, включая кондиционеры, системы освещения и т.д., операторы ЦОД могут высвободить время для решения других задач.
• Минимизация рутины (делегирование повторяющихся задач ИИ). Команды ЦОД часто сталкиваются с множеством повторяющихся задач, включая перезагрузку серверов и резервное копирование файлов. Внедрение ИИ-решений для автоматизации выполнения этих повторяющихся процедур позволит высвободить ресурсы и сосредоточить внимание персонала на более важных задачах.
• Дополнительный контроль. ИИ может проверять действия операторов ЦОД на предмет корректности по мере их выполнения, снижая вероятность ошибок и негативных последствий. Когда оператору ЦОД необходимо быстро выполнить ряд задач, точность может быть поставлена под угрозу, поскольку приоритет отдается скорости. ИИ добавляет дополнительный уровень контроля и гарантирует высокое качество.
• Оптимизация инфраструктуры. Алгоритмы ИИ способны анализировать данные об энергопотреблении / температуре и другие переменные, чтобы определить возможности для оптимизации инфраструктуры и снижения затрат. Например, системы на базе искусственного интеллекта могут спрогнозировать изменение уровня нагрузки на IT-оборудование в течение дня, позволяя операторам ЦОД временно отключить бездействующие серверы и, соответственно, обесточить вспомогательное оборудование вроде энергозатратных кондиционеров. Постоянно изучая данные в режиме реального времени, ИИ может вносить коррективы для снижения энергопотребления без ущерба для производительности. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать огромные объемы данных практически мгновенно / в режиме реального времени, выявляя возможности для повышения эффективности, что ускоряет процесс оптимизации инфраструктуры.
• Профилактическое обслуживание. ИИ можно использовать для анализа данных с датчиков и из других источников, чтобы выявить потенциальные сбои оборудования до их возникновения. Это позволит операторам ЦОД заблаговременно выполнять техническое обслуживание и ремонт указанного оборудования, снижая риск незапланированных простоев. Соответственно искусственный интеллект позволяет свести к минимуму влияние незапланированных простоев на бизнес, включая репутационный ущерб.
• Безопасность и обнаружение угроз. Алгоритмы ИИ можно научить выявлять аномалии в сетевом трафике и в других областях, которые могут указывать на угрозу безопасности ЦОД. Это позволит операторам дата-центров быстро выявлять потенциальные угрозы и реагировать на них.
• Экологичность. ИИ будет полезен эко-сознательным организациям, нацеленным на максимизацию доли электричества из возобновляемых источников (солнце и ветер) в энергетическом балансе подконтрольных ЦОД. Например, зная местные условия и учитывая прогнозы погоды, ИИ может помочь таким организациям с планированием рабочих нагрузок. Система поможет перенести рабочие нагрузки с высоким энергопотреблением с безветренного дня на другой день, когда ВЭС заработает в нормальном режиме, и, следовательно, поступающая в ЦОД электроэнергия станет более экологичной.

Дополненная реальность + цифровые двойники

Дополненная реальность может быть очень эффективным инструментом в контексте эксплуатации дата-центра, поскольку эта технология позволяет операторам ЦОД более эффективно решать следующие критически важные задачи:

• Работа с “цифровыми двойниками” ЦОД. Поскольку все больше организаций рассматривают возможность создания цифровых 3D-копий ЦОД, охватывающих все стойки и их содержимое, дополненная реальность выходит на первый план. С ее помощью на цифровую 3D-копию стойки можно наложить все данные, собранные из нескольких источников. Благодаря дополненной реальности информация визуализируется и предоставляется в гораздо более интуитивно понятной и привлекательной форме, чем традиционные диаграммы и графики. Информация о производительности, энергопотреблении и других ключевых показателях отображается в режиме реального времени. С помощью дополненной реальности данные можно не только извлекать, но и обновлять. Например, информация в системе управления инфраструктурой дата-центра (англ.: Data Center Infrastructure Management; DCIM) может обновляться с помощью механизма управления жестами, встроенного в гарнитуру дополненной реальности, – без привычного ввода дополнительных данных на ноутбуке.
• Применение дополненной реальности в связке с ИИ. Поддержание актуальности информации об инфраструктуре ЦОД и упрощение ее использования – отличный функционал. Но дополненная реальность способна предложить гораздо больше, если используется в сочетании с искусственным интеллектом. Возьмем, к примеру, случай, когда в стойке есть аномалии. Используя распознавание объектов и искусственный интеллект, система мгновенно выявит несоответствия, локализует ошибки и ускорит решение проблемы.
• Оптимизация. Использование дополненной реальности также открывает новые возможности для оптимизации инфраструктуры ЦОД. Особенно в случае ее интеграции с DCIM-решениями. Например, визуализация тепловых карт в режиме реального времени позволяет устранить “горячие точки”, тем самым снижая нагрузку на инфраструктуру охлаждения и способствуя росту энергоэффективности.
• Обучение. Обучение новых членов команды ЦОД сильно прощается и становится эффективнее, если применяется технология дополненной реальности. Например, с помощью гарнитуры дополненной реальности можно быстро продемонстрировать новичку компоновку стойки и связанные с ней устройства, дополняя демонстрацию визуальными пояснениями и ссылками на инструкции.
• Планирование. Перед обслуживанием или установкой компонентов в стойку можно виртуально проверить необходимые соединения и заранее спланировать установку оборудования.
• Контроль оборудования в удаленном ЦОД. Например, если компания использует удаленную вычислительную инфраструктуру, размещенную в ЦОД колокейшн-провайдера, ее IT-специалисты могут контролировать изменения или ремонт дистанционно.
• Инвентаризация. Документирование информации о существующей IT-инфраструктуре и инвентаризация активов через DCIM-решение или иной инструмент, а также последующее поддержание актуальности данных имеют решающее значение для эффективного управления ресурсами. Гарнитура дополненной реальности упрощает соответствующие рабочие процессы. В частности, она облегчает обновление данных на регулярной основе, позволяя мгновенно получать сведения об инвентаре в случае неисправности.
  Техобслуживание. Гарнитура дополненной реальности позволяет операторам ЦОД получать помощь коллег, работающих удаленно. Это возможно, например, благодаря бесшовной интеграции с Microsoft Teams или другими инструментами для совместной работы. Гарнитура позволяет мгновенно получить доступ к информации об активах, руководствам по эксплуатации конкретных устройствам и прочим базам заданий.

Роботы (с ИИ)

Гарантии отказоустойчивости и доступности инфраструктуры, которые нужны клиентам ЦОД, сегодня недостижимы без автоматизации. Индустрия дата-центров не первый год полагается на технологии автоматизации для обеспечения эффективности и отказоустойчивости.

По прогнозам Gartner, к 2025 году продвинутые роботы с поддержкой искусственного интеллекта и машинного обучения будут развернуты в половине всех дата-центров, что приведет к повышению эксплуатационной эффективности соответствующих ЦОД на 30%.

Одним из первых примеров автоматизации дата-центра является библиотека ленточных накопителей в центре обработки данных Google в Южной Каролине (США), которую можно увидеть на фото выше. Инженеры приспособили роботизированные манипуляторы (в конце прохода) для загрузки и выгрузки накопителей. Сегодня роботы, включая решения с поддержкой ИИ, используются для решения множества других задач, включая следующие:

• Обеспечения физической безопасности и эксплуатация гипермасштабных ЦОД. Одними из наиболее перспективных способов использования роботов считается обеспечение физической безопасности ЦОД и визуальный контроль инфраструктуры. Некоторые компании уже тестируют роботизированные системы, оснащенные обычными видеокамерами и телевизорами, которые используются для физических обходов, мониторинга окружающей среды и выполнения простых манипуляций с оборудованием (при условии удаленного контроля). Эта технология особенно актуально для владельцев гипермасштабных ЦОД, которым может быть выгоднее использовать нестандартный подход к обслуживанию инфраструктуры. Например, для обеспечения безопасности и мониторинга американская компания Novva использует собакаподобных роботов Spot внутри машзалов, дополняемых летающими дронами снаружи. Некоторые компании отдают предпочтение гуманоидным роботам, которые необходимы для решения более специфических задач. Стартап TMGcore разработал роботизированную систему, способную заменять вышедшие из строя серверы в резервуаре для иммерсионного охлаждения.
• Обслуживание периферийных и подводных ЦОД. Периферийные вычисления становятся одной из самых многообещающих технологий в индустрии ЦОД. Обрабатывая данные максимально близко к их источникам / потребителям, периферийные ЦОД повышают общую удовлетворенность клиентов, что позитивно отражается на эффективности бизнеса. Но людям сложно обслуживать распределенную вычислительную сеть, состоящую из множества микро-ЦОД на большом расстоянии друг от друга. То же самое можно сказать и про подводные серверные фермы, которые набирают популярность в последние годы. Роботизированные системы могли бы заменить людей внутри таких ЦОД, обеспечивая желаемый уровень надежности.
• Снижение потребности в кадрах. Активное внедрение роботизированных систем и делегирование им рутинных задач приведут к снижению потребностей в людях. Это крайне актуально, учитывая наметившийся в индустрии ЦОД дефицит квалифицированных кадров.
• Оптимизация инфраструктуры ЦОД любого размера. Информация, собираемая датчиками температуры / влажности и другими сенсорами, установленными на корпусах роботов, может использоваться для постоянного мониторинга среды в ЦОД и изменения настроек при необходимости. Это упрощает оптимизацию инфраструктуры ЦОД любого размера.

Проблемы

Интеграция решений с поддержкой ИИ, технологии дополненной реальности и робототехники в процессы, системы и процедуры управления инфраструктурой ЦОД предлагает множество преимуществ, включая повышение энергоэффективности, снижение выбросов углерода, новые возможности для профилактического обслуживания, повышение физической безопасности и автоматизацию рутинных задач.

Это приводит к снижению эксплуатационных расходов и потребности в рабочей силе, с дефицитом которой индустрия ЦОД вынуждена мириться уже не первый год. Но при внедрении ИИ и прочих технологий важно учитывать следующие проблемы:

• Обучение. Внедрение передовых технологий требует значительных инвестиций в развитие персонала. В частности, потребуется поиск и наем квалифицированного персонала и/или предоставление возможностей для обучения уже имеющимся кадрам. Также потребуется уделить внимание созданию культуры принятия решений на основе данных.
• Качество данных и интеграция. Для генерации точных и надежных выводов алгоритмам ИИ требуются высококачественные исходные данные. Для достижения необходимого уровня качества потребуются интеграция данных из нескольких источников, их стандартизация и предварительная обработка для устранения ошибок и несоответствий.
• Совместимость с инфраструктурой. Отсутствие устоявшихся технологий / экосистем может оттолкнуть многих операторов ЦОД от передовых технологий. Например, интеграция ИИ в существующую инфраструктуру дата-центра требует тщательного рассмотрения вопросов совместимости. Речь, в частности, об обеспечении совместимости систем с поддержкой ИИ с существующим IT-оборудованием, программным обеспечением и сетевыми конфигурациями.
• Безопасность и конфиденциальность. Интеграция передовых систем и решений в инфраструктуру дата-центра поднимает важные вопросы безопасности и конфиденциальности. В частности, потребуется обеспечение безопасности систем ИИ и их соответствия применимым нормам, касающимся конфиденциальности данных.
• Цена. Внедрение перечисленных выше технологий потребует значительных инвестиций в оборудование, программное обеспечение и персонал. В частности, могут потребоваться покупка нового оборудования, разработка программного обеспечения на заказ и наем дополнительных специалистов.

Заключение

Огромные кластеры IT-инфраструктуры с десятками тысяч серверов, которыми управляют роботы с поддержкой ИИ или, возможно, удаленные администраторы, работающие с помощью голографического интерфейса – такими, вероятно, станут ЦОД в ближайшие годы. И это похоже на антураж из научно-фантастического фильма.

Но будущее становится все ближе с каждым днем. Microsoft, Google и прочие корпорации наперегонки запускают передовых чат-ботов с поддержкой генеративного ИИ, а Apple демонстрирует гарнитуру Vision Pro VR.

Поскольку дата-центры продолжают расти и развиваться, перечисленные выше инструменты становится все более востребованными. Наша команда продолжит следить за развитием событий и делиться с читателями наиболее интересными новостями из этой сферы.