Операторы и владельцы ЦОД тратят огромные деньги на инфраструктуру своих дата-центров. К примеру, если верить прогнозу экспертов исследовательской компании IDC, в этом году только провайдеры публичных облачных платформ потратят $ 23 млрд. на аппаратное обеспечение для ЦОД (серверы, системы хранения данных и сетевое оборудование вроде коммутаторов). Эксперты IDC также прогнозируют, что в период с 2015 по 2020 годы годовой размер расходов провайдеров публичных облачных платформ на подобные решения будет увеличиваться на 19 процентов.

Чтобы инфраструктура ЦОД работала нормально, необходимо ее постоянно оптимизировать. Эту задачу упрощают специальные решения для оптимизации инфраструктуры дата-центра. Свежие новости из стана поставщиков подобной продукции и независимых организаций, связанных с рынком решений для оптимизации инфраструктуры ЦОД, представлены ниже.

Romonet собирается использовать самообучающееся программное обеспечение для оптимизации инфраструктуры ЦОД

Перечень областей, в которых машины превосходят людей, стабильно расширяется. И вскоре одной из этих областей может стать оптимизация инфраструктуры дата-центра. Лондонский производитель программного обеспечения Romonet собирается получить ряд патентов, которые описывают возможности использования машинного обучения для оптимизации инфраструктуры ЦОД. В патентах описаны технологии, разработанные специалистам компании в течение последних нескольких лет.

Ранее Romonet уже выпустила облачную программную платформу, которая помогает клиентам анализировать стоимость эксплуатации активов в своих дата-центрах и оценивать финансовые последствия решений, касающихся изменения инфраструктуры ЦОД. После нескольких лет работы этой платформы компания накопила огромный объем данных по сотням дата-центров. Теперь вендор собирается использовать алгоритмы машинного обучения для обработки этих данных, чтобы дополнить функционал платформы Romonet в области моделирования и прогнозной аналитики. Ожидается, что машинное обучение поможет системе генерировать более точные прогнозы и рекомендации операторам дата-центров.

Следует отметить, что уже есть примеры успешного применения машинного обучения для оптимизации ЦОД. Самым известным из них является проприетарный инструментарий Google, который предполагает использование алгоритмов машинного обучения для настройки инфраструктуры дата-центров с целью достижения максимальной эффективности.

Кроме того, есть несколько стартапов, которые используют алгоритмы машинного обучения в приложениях, предназначенных для управления дата-центром. Одним из них является компания Coolan, решение которой помогает операторам ЦОД помимо прочего принимать обоснованные решения о выборе компонентов серверов или прогнозировать выход из строя конкретных жестких дисков.

Aspera обновляет SmartTrack Optimization & Simulation

Компания Aspera выпустила новую версию своего программного инструментария для моделирования ЦОД SmartTrack Optimization & Simulation. Продукт с порядковым номером 4.1.1 может похвастать расширенным функционалом в области анализа IT-инфраструктуры и планирования ее расширения, что помогает клиентам максимизировать отдачу от инвестиций в развитие ЦОД.

Компания Aspera является поставщиком узкоспециализированных программных решений для управления активами. На ее продукты полагаются сотни предприятий по всему миру, включая более трех десятков фигурантов списка Fortune Global 500.

ASHRAE обновляет стандарт BACnet

Американское общество инженеров по отоплению, холодильной технике и кондиционированию воздуха (ASHRAE) выпустило новую версию стандарта на сетевой протокол BACnet, который активно применяется в системах автоматизации зданий и управления инфраструктурой. В обновленный стандарт, предыдущая версия которого увидела свет в 2012 году, было добавлено большое количество усовершенствований, включая поддержку сетей IPv6.

Обновленный документ, получивший название ASHRAE BACnet Standard 135, описывает сервисы и протоколы передачи данных для нужд компьютерного оборудования, используемого для контроля и управления теплохладотехникой и другим инфраструктурным оборудованием внутри зданий. Новая версия стандарта была подготовлена при участии специалистов организации BACnet International, занимающейся продвижением рассматриваемого протокола.