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如何利用人工智能技术提升数据中心效率?

日期:2020-08-21 19:37

  )的辩论都鸠集正在主动车辆、闲谈机械人、数字孪生时间、机械人时间以及应用基于人工智能的“智能”体系从大型数据鸠集提取贸易洞察力。不过人工智能和

  人工智能正在提拔数据核心出力以及扩展生意方面的潜力可分为以下四个重要种别:

  •电源束缚:基于人工智能的电源束缚有助于优化加热和冷却体系,从而低落电力本钱,裁减员工人数,普及出力。该规模的代外性供应商囊括施耐德电气、西门子、Vertiv和伊顿公司。

  • 修造束缚:AI体系能够监控效劳器、存储和收集修造的运转处境,检讨体系是否坚持准确装备,并预测修造何时会呈现毛病。据Gartner称,AIOpsIT根本措施束缚(ITIM)种别的供应商囊括OpsRamp、Datadog、Virtana、ScienceLogic和Zenoss。

  • 使命负载束缚:人工智能体系能够主动将使命负载及时转移到最高效的根本措施上,囊括正在数据核心内部,以及正在搀杂云情况中,正在prem、云和边沿情况之间。有越来越众的小型公司供应基于人工智能的使命负载优化,囊括Redwood、TIdalAutomaTIon和Ignio。思科(Cisco)、IBM和VMware等重量级企业也有产物。

  • 和平性:人工智能器械能够“理会”平常收集流量的情状,展现特地情状,分辨需求和平从业者注意的警报的优先级,助助对出了什么题目的过后分解,并为增加企业和平防御缝隙供应倡导。供应此效用的供应商囊括VectraAI、Darktrace、ExtraHop和Cisco。

  综上所述,人工智能能够助助企业创修高度主动化、和平、自我修复的数据核心,这些数据核心简直不需求人工过问,而且可以以高程度的出力和弹性运转。

  戴尔时间公司环球CTO办公室的出色工程师Tabet声明说:“人工智能主动化能够扩展到凌驾人类才略的程度来声明数据,搜求优化能源应用、分派使命负载和最大化出力所需的需要观点,以完毕更高的数据核心资产使用率。”。

  当然,就像主动驾驶汽车的应承一律,主动驾驶数据核心还没有呈现。正在数据核心,存正在着阻塞人工智能打破的强大时间、操作和职员装备阻止。方今,采用时间才方才起步,但潜正在的好处将使企业不竭寻找时机选用动作。

  据猜测,数据核心将消磨环球3%的电力供应,形成约2%的温室气体排放,以是,无论是为了省钱,仍是为了环保,那么众企业都正在用心钻探数据核心的电源束缚。

  451Research的高级分解师丹尼尔·比佐(DanielBizo)呈现,基于人工智能的体系能够助助数据核心操作员理会方今或潜正在的冷却题目,比如,因为高密度机柜淤塞气流、HVAC安装机能不佳或冷热通道之间的氛围密封亏欠而导致的冷氛围输送亏欠。

  Bizo说,人工智能应承供应“不光仅是优异的措施计划所能带来的好处”。人工智能体系正在数据核心层“能够通过闭系暖通空调体系数据和情况感知读数来练习修造”。

  IT筹商和筹商公司StorageIO的创始品行雷格·舒尔茨(GregSchulz)填补说:“电源束缚是一个很容易完毕的结果。”本日,它是闭于临蓐力的,闭于每BTU实行更众使命,每瓦能源实行更众使命,这意味着使命更智能,让修造使命更智能。”

  尚有一个容量谋划的角度。除了寻找热门和冷点除外,人工智能体系还能够确保数据核心为合意数目的物理效劳器供电,而且正在需求一时激增的情状下,有才略启动(和闭塞)新的物理效劳器。

  Schulz填补说,电源束缚器械正正在斥地相连到束缚修造和使命负载的体系的挂钩。比如,要是传感器检测到效劳器运转太热,体系不妨会神速主动地将使命负载迁移到未充裕使用的效劳器上,以避免不妨影响义务闭节型运用轨范的潜正在停机。然后体系能够考查效劳器过热的道理——不妨是电扇出毛病(HVAC题目)、物理组件即将瓦解(修造题目),或者效劳器方才过载(使命负载题目)。

  数据核心充满了需求按期庇护的物理修造。人工智能体系能够超越按期庇护,助助搜求和分解遥测数据,从而确定需求顿时眷注的特定区域。”人工智能器械能够嗅出整个这些数据和雀斑形式,以及特地点,”Schulz说。

  Bizo填补说:“壮健监测从检讨修造装备是否准确以及机能是否适应预期入手下手。”因为有成百上千个IT机柜和数万个组件,这些普通的义务不妨是劳动鳞集型的,以是并不老是可以实时彻底地推行。”

  他指出,基于大批感官数据日记的预测性修造毛病模子能够“展现一个即将呈现的组件或修造毛病,并评估其是否需求顿时庇护,以避免任何不妨导致效劳隔绝的容量牺牲。”

  JuniperNetworks负担企业和云营销的副总裁MichaelBushong以为,企业数据核心运营商该当大意极少与人工智醒目系的太甚宣扬和炒作,而专心于他所说的“无聊的更始”

  是的,人工智能体系不妨有一天会“告诉我题目出正在哪里,并加以治理”,不过到了这一点,很众数据核心运营商会回收“要是出了题目,请告诉我要去哪里看”,Bushong说

  依赖相闭照射也是AI有效的一个首要但不是希罕令人兴奋的规模。要是数据核心司理正正在对防火墙或其他修造举行计谋更改,不妨会形成什么不料后果?”要是我提出一个改动,分明爆炸半径规模内不妨有什么是很有效的。

  坚持修造稳固、和平运转的另一个首要方面是支配所谓的装备漂移(configuraTIondrift),这是一个数据核心术语,指的是跟着时光的推移,一时装备的变动会导致题目的形成。Bushong说,人工智能能够举动“特别的和平检讨”来识别即将爆发的基于装备的数据核心题目。

  Bizo以为,人工智能和机械练习“能够通过对事变举行神速分类和聚类来简化事变执掌(事变呼应),从而识别出首要事变并将其与噪声分摆脱来。更疾的基础道理分解有助于操作员做出明智的定夺并选用动作。”

  人工智能正在及时入侵检测中希罕有效,Schulz填补道。基于人工智能的体系能够检测、制止和间隔挟制,然后能够回去举行法医考查,以确定事实爆发了什么,黑客可以使用哪些缝隙。

  正在和平操作核心(SOC)使命的和平专业职员时时会收到过众的警报,但基于人工智能的体系能够扫描大批的遥测数据和日记讯息,从而消灭平居义务,从而使和平专家可以腾出时光来执掌更深主意的考查。

  正在运用轨范层,AI有不妨主动将使命负载转移到合意的着陆点,无论是正在内部布置仍是正在云端。”AI/ML来日该当遵循机能、本钱、办理、和平、危害和可接连性的稠密范例,及时定夺正在哪里安顿使命负载。

  比如,使命负载能够主动转移到最省电的效劳器,同时确保效劳器以最胜过力运转,即70-80%的使用率。Bizo说,人工智能体系能够将机能数据整合到等式中,以是对时光敏锐的运用轨范正在高效效劳器上运转,同时确保不需求神速推行的运用轨范不会消磨过众的能量。

  基于人工智能的使命负载优化惹起了麻省理工学院钻探职员的注意,他们昨年揭橥他们斥地了一小我工智能体系,能够主动练习何如正在数千台效劳器上更改数据执掌操作。

  不过,正如Bushong所指出的,实际情状是,方今的使命负载优化是像亚马逊、谷歌和Azure如此的超大界限公司的专利,而不是大凡的企业数据核心。道理有良众。

  优化和主动化数据核心是正正在举行的数字化改制筹划的一个构成片面。戴尔的Tabet填补道,“借助COVID-19,很众公司现正在都正在寻求进一步的主动化,鞭策人工智能驱动、可以自我修复的‘数字数据核心’的理念。”

  谷歌正在2018年揭橥,已将其数个超界限数据核心的冷却体系支配权转为人工智能轨范,该公司叙述称,人工智能算法供应的倡导使能源应用量裁减了40%。

  不过,Bizo说,对待那些名字不是谷歌的公司来说,正在数据核心应用人工智能“正在很大水准上是一种理思”。极少AI/ML个性正在事变执掌、根本措施运转处境和冷却优化中可用。不过,AI/ML模子要博得比目前程序数据核心根本措施束缚(DCIM)更分明的打破还需求更众年的时光。与自决汽车斥地极度好似,早期阶段不妨很兴趣,但与它最终应承的打破性经济/贸易案例相去甚远。”

  Tabet以为,极少阻止是“需求雇佣或培训合意的职员来束缚体系。另一个需求注意的题目是数据程序和干系编制机闭的需求。”

  Gartner如此说:“AIOps平台成熟度、it才具和运营成熟度是重要的阻塞要素。高级布置面对的其他新离间囊括数据质料和“IT根本措施和运营团队”缺乏数据科学才具。

  Bushong填补说,最大的阻止继续是人。他指出,外雇数据科学家对很众企业来说是一个离间,对现有员工的培训也是一个阻止。

  此外,Bushong说,员工抵制时间的汗青由来已久。他指出,软件界说收集(SDN)仍旧存正在了十年,但仍有四分之三以上的IT运营仍由CLI驱动。

  “咱们务必信托,种种根本措施的运营商预备把支配权让给人工智能,”Bushong呈现。“要是一群人还不信托空管员能做出定夺,那么你如何锻炼、培育和问候一群人,让他们做出如许强大的转折呢?业内普及的立场是,要是我这么做,我就会赋闲。”

  这即是为什么Bushong倡导企业正在人工智能方面选用那些小而乏味的措施,而不是陷入时时环绕一项新时间的炒作中。

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