Эксперты сходятся во мнении о том, что развитие искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения будет иметь серьезные последствия как для общества и экономики в целом, так и для отдельных сфер вроде индустрии центров обработки данных, операторы которых будут все более интенсивно использовать наработки в области ИИ.
Быстрый рост ИИ способствует созданию новых услуг, а также расширению функциональных возможностей продуктов, уже находящихся на рынке. И растущая популярность этой технологии также повышает спрос на мощное высокопроизводительное вычислительное оборудование.
Очевидно, что увеличение количества применений ИИ приведет к увеличению спроса на пространство внутри машзалов дата-центров и будет оказывать влияние на конструктивные особенности оборудования, приводя к появлению новых систем охлаждения и стоек, способных вмещать серверы с экстремально высокой плотностью комплектующих – вроде GPU-ускорителей, которые обрабатывают данных для приложений с поддержкой искусственного интеллекта.
Но чтобы в полной мере понять важность искусственного интеллекта для индустрии центров обработки данных, нужно копнуть глубже. Прежде всего, следует осознать растущее воздействие ИИ на развитие средств и инструментов для управления вспомогательной инфраструктурой и IT-оборудованием внутри дата-центров. Ведь активная работа в этом направлении уже начала приносить плоды.
Так, компания ROOT Data Center в сотрудничестве с поставщиком IT-решений LitBit создала механизм, позволяющий использовать ИИ при мониторинге резервных дизель-генераторов для дата-центров. Применение этой технологий в подобной сфере позволит добиться снижения риска сбоев в работе дата-центров. Канадский поставщик колокейшн-услуг ROOT Data Center надеется благодаря этому подходу привлечь дополнительных клиентов, которым необходима максимальная надежность инфраструктуры арендуемого ЦОД.
Компания Wave2Wave, в свою очередь, предложила всем желающим приобрести роботизированную систему кабель-менеджмента ROME, которая может автоматизировать организацию перекрестных подключений в узлах обмена трафиком (Meet Me Room) внутри корпоративных и коммерческих дата-центров.
Разработчики из Romonet представили самообучающийся софт для оптимизации инфраструктуры ЦОД, при создании которого они получили целый ряд патентов. Созданная Romonet платформа позволяет использовать машинное обучение для максимизации эффективности применения ресурсов и активов ЦОД. По словам представителей компании, их платформа машинного обучения серьезно улучшает соотношение «сигнал-шум» во время анализа данных с многочисленных сенсоров в ЦОД.
Разработчики DCIM-решений из компании Vigilent надеются использовать машинное обучение для обнаружения “сюрпризов” в дата-центрах своих клиентов. Они начали внедрять поддержку этой технологии в свои продукты еще более восьми лет назад. В контексте DCIM компания использует машинное обучение для прогнозирования событий и автоматического принятия необходимых мер. После того, как специалисты Vigilent устанавливают свое DCIM-решение в том или ином ЦОД, они обычно проводит недельный мониторинг инфраструктуры. Затем включается автоматизация, и клиент измеряет разницу, чтобы понять, что дает новая система с точки зрения экономии энергии. Со временем система автоматически вносит дополнительные изменения конфигурацию охлаждающего оборудования.
Интеллектуальное управление ресурсами – область, где машинное обучение может выходить на первый план. Это уже поняли специалисты поставщика гибридных систем хранения данных для дата-центров Tegile. Компания начала использовать облачный интеллектуальный аналитический движок IntelliCare для мониторинга и управления своими массивами, состоящими как из флэш-накопителей, так и из жестких дисков. Сейчас компания собирает данные с 3 тыс. проданных массивов каждый час. Анализ этих данных позволяет 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.
