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馃 Centros De Datos En Un Futuro Impulsado Por La Inteligencia Artificial Y El Aprendizaje Autom谩tico

julio 26, 2021

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje autom谩tico (ML) contin煤an dando grandes pasos en su evoluci贸n y ahora tienen un impacto tangible en las operaciones del centro de datos y la gesti贸n de TI.

Hoy vemos que la IA y el aprendizaje autom谩tico se aplican a funciones que van desde la energ铆a y el enfriamiento hasta la administraci贸n y asignaci贸n de recursos. Con este fin, hemos visto tecnolog铆as y algoritmos basados 鈥嬧媏n datos desplegados en 谩reas tales como detecci贸n / predicci贸n r谩pida de fallas, an谩lisis de causa ra铆z, optimizaci贸n y optimizaci贸n del consumo de energ铆a. todo ello con el objetivo de garantizar que los centros de datos funcionen de la forma m谩s eficiente posible.

IA en acci贸n

Una aplicaci贸n actual fascinante de la IA en los centros de datos es el uso de robots de inspecci贸n. Los robots de segunda generaci贸n funcionan con inteligencia artificial y pueden funcionar sin intervenci贸n humana para reemplazar autom谩ticamente cualquier disco duro defectuoso. El proceso completo de reemplazo de la unidad, incluida la autoinspecci贸n, la localizaci贸n de la unidad defectuosa, el reemplazo de la unidad y la carga, se puede completar de manera r谩pida y sin problemas, reemplazando la unidad en cuatro minutos.

Asimismo, los sistemas de alerta de temperatura basados 鈥嬧媏n ML tambi茅n se han implementado en los centros de datos, con cientos de sensores de temperatura que monitorean informaci贸n en tiempo real y utilizan un modelo gr谩fico de conjunto para identificar de manera r谩pida y precisa un evento de temperatura debido a fallas en las instalaciones de enfriamiento. Las alertas generadas brindan informaci贸n valiosa en tiempo real y brindan al equipo de operaciones del centro de datos el tiempo necesario para responder a la interrupci贸n y evitar cualquier desastre potencial.

驴AI y ML para todos?

Una pregunta interesante es 驴qu茅 tipos de datos y a qu茅 escala necesitan las empresas para comenzar a desarrollar su propia IA / ML para la gesti贸n del centro de datos? Depender谩 de cada caso de uso, pero el monitoreo de datos en el centro de datos ser铆a un excelente lugar para comenzar a desarrollar t茅cnicas de IA / ML. Se puede formar un modelo con unos pocos meses de recopilaci贸n de datos con una frecuencia de muestreo de unos pocos minutos. Algunos equipos de centros de datos modernos ya proporcionan datos de supervisi贸n estructurados.

Creemos que ser铆a beneficioso establecer est谩ndares de la industria para monitorear los formatos de datos que deben seguir los principales fabricantes de equipos de centros de datos; esto, a su vez, acelerar谩 la adopci贸n de tecnolog铆as AI / ML. Adem谩s, los operadores de centros de datos a煤n pueden instalar dispositivos de IoT separados, como sensores de temperatura simples o recolectores de sonido o im谩genes (c谩maras), para mejorar la diversidad y las dimensiones de los datos para las funciones comerciales. 鈥滻A m谩s avanzada.

Dado que los centros de datos est谩n repletos de equipos mec谩nicos y el茅ctricos, una preocupaci贸n es si se trata de entornos hostiles para facilitar la creaci贸n de informaci贸n y la posterior integraci贸n de datos, sistemas automatizados. Para solucionar este problema, nos gustar铆a que la industria adoptara algunos cambios. Significa ser m谩s receptivo a las principales tendencias tecnol贸gicas de Internet y adoptar una mentalidad global que evoluciona hacia la programabilidad y flexibilidad controladas por software.

Por ejemplo, el sistema de controlador l贸gico programable (PLC) ha recibido mucha m谩s atenci贸n en el contexto de nuevas implementaciones de centros de datos en comparaci贸n con los sistemas DDC (control digital directo) convencionales. Esto se debe a su capacidad de programaci贸n, respuesta r谩pida, conectividad de red y flexibilidad para cambiar el algoritmo de control.

La inteligencia artificial y el an谩lisis de datos suelen ser 煤tiles durante las primeras etapas de la planificaci贸n y construcci贸n del centro de datos junto con el modelado de informaci贸n de edificios (BIM) y la simulaci贸n de rendimiento de edificios (BPS). Sin embargo, no todos los edificios son nuevos, por lo que muchos se preguntan si AI / ML se puede aplicar en instalaciones existentes y si es dif铆cil 鈥榬enovar鈥 AI / ML en instalaciones m谩s antiguas con operaciones existentes. La buena noticia es que todav铆a se pueden instalar dispositivos externos de recopilaci贸n de datos (dispositivos IoT) para modernizar una instalaci贸n antigua en un entorno impulsado por IA. Es bastante alcanzable y hemos tenido la experiencia de hacerlo con 茅xito.

Crea un ecosistema tecnol贸gico

De hecho, es aqu铆 donde otras tecnolog铆as, como los gemelos digitales y la simulaci贸n del centro de datos, pueden agregar valor y conocimiento al dise帽o y la administraci贸n del centro de datos. Creemos que las capacidades de simulaci贸n num茅rica son esenciales para una gesti贸n confiable del centro de datos, especialmente para escenarios complejos y de gran escala. A menudo, las pruebas o ensayos reales no se pudieron realizar en estas instalaciones debido a su complejidad y al potencial de fallas inesperadas de los servicios existentes.

Por lo tanto, un gemelo digital de centro de datos creado por modelos de datos e inteligencia artificial proporciona un entorno muy seguro para ejecutar experimentos con nuevas implementaciones o simular comportamientos operativos y predecir escenarios de falla complejos. Teniendo en cuenta la escala de los datos y la complejidad de los modelos involucrados, esta es un 谩rea interesante de investigaci贸n que est谩 siendo explorada activamente, al menos por los principales proveedores de la nube.

Un futuro centrado en la IA y el aprendizaje autom谩tico

Tambi茅n vale la pena ver la interacci贸n entre AI y DCIM, y ser谩 interesante ver si los dos convergen o si siempre habr谩 alguna separaci贸n. Tal como est谩n las cosas, creemos que las tecnolog铆as de inteligencia artificial se integrar谩n en DCIM y se convertir谩n en una caracter铆stica importante para que el software de administraci贸n proporcione una funcionalidad mejorada y confiabilidad operativa.

Dado el desempe帽o fundamental y vital de los centros de datos de servicios, y su importancia para las megatendencias, como el traslado de su infraestructura a la nube, siempre deben adoptar las 煤ltimas tecnolog铆as y metodolog铆as para continuar brindando el servicio solicitado por sus clientes. Por eso estoy convencido de que los centros de datos siempre ser谩n los primeros en adoptar muchas tecnolog铆as que luego se extender谩n al resto de nuestra vida diaria.


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