Rôle de l'IA et du ML dans l'amélioration des performances des Data Centers

Avec le flot de données que le monde a connu jusqu'à récemment, les centres de données professionnels ont connu un boom dans leur évolution. Une croissance urgente des appareils connectés intelligemment et une augmentation gigantesque de la consommation de données ont mis la pression sur l'infrastructure sous-jacente des centres de données.

Avec la complexité que les centres de données sont devenues, il n'est pas au pouvoir humain de gérer efficacement la montée en puissance. C'est à ce moment-là que nous avons besoin de l'aide de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. L'IA et le ML ont été d'une grande aide pour les organisations dans l'amélioration de l'efficacité de leurs centres de données.

L'impact de l'intelligence artificielle sur les centres de données en Inde

La culture des données émerge à la suite de la quatrième révolution industrielle, qui va accélérer la transformation numérique. Pour utiliser pleinement les données, les organisations créent des modèles commerciaux axés sur les données. Les données sont donc devenues une ressource précieuse et une composante essentielle de pratiquement tous les processus d'entreprise.

Pour une variété d'utilisations, pratiquement toutes les entreprises ont commencé à recourir à la collecte et à l'analyse agressives de données. Les grands centres de données sont utilisés par les entreprises pour stocker et traiter les données pour cette raison. Les organisations doivent également recruter du personnel qualifié pour entretenir et surveiller les centres de données en plus de ces installations. Chaque organisation peut trouver qu'il est extrêmement coûteux de gérer des centres de données et d'embaucher des travailleurs.

Une autre responsabilité est de surveiller et de suivre les travailleurs. Par conséquent, les entreprises sont toujours à la recherche de meilleures alternatives au statu quo. Comme alternative, les entreprises peuvent utiliser l'IA dans le centre de données pour exécuter diverses tâches de manière autonome, y compris l'optimisation des serveurs et la surveillance des équipements.

Chaque organisation axée sur les données doit exploiter efficacement les chatbots IA dans le centre de données. Selon Gartner, plus de 30 % des centres de données ne seront pas financièrement et opérationnellement viables d'ici 2020 s'ils ne mettent pas en œuvre l'IA et l'apprentissage automatique. Par conséquent, l'apprentissage automatique de l'IA et des chatbots doit être mis en œuvre dans les centres de données par chaque organisation axée sur les données. L'IA aidera également les entreprises à garder une longueur d'avance sur les besoins croissants de traitement et de stockage des données.

Mise en œuvre de l'IA dans les centres de données en Inde

Amélioration de la sécurité

Différents types de cybermenaces peuvent affecter les centres de données. Les cybercriminels proposent constamment de nouvelles stratégies pour voler les données des centres de données. Les pirates créent fréquemment des souches de logiciels malveillants plus sophistiqués à cette fin et préparent des cyberattaques qui peuvent accéder secrètement aux réseaux d'entreprises. Ces logiciels permettent aux pirates d'accéder aux informations privées de millions d'individus.

Par exemple, un chercheur en sécurité a récemment révélé une importante violation de données qui a entraîné l'exposition de 21 millions de mots de passe et de 773 millions d'e-mails. Le fait que cette violation de données comporte 1,6 milliard de combinaisons différentes d'adresses e-mail et de mots de passe en raison de l'accumulation d'informations provenant de nombreuses sources la rend potentiellement très dangereuse.

Les entreprises axées sur les données sont fréquemment confrontées à de telles violations de données. En conséquence, chaque entreprise emploie des experts en cybersécurité pour rechercher de nouvelles menaces en ligne et développer des défenses contre elles. Pour les professionnels de la cybersécurité, découvrir et évaluer les cyberattaques demande beaucoup de travail.

Pour la sécurité des données, les entreprises peuvent utiliser l'IA dans le centre de données. L'IA peut apprendre l'activité typique du réseau à cette fin et identifier les cyber-dangers en fonction des écarts par rapport à un tel comportement. De plus, l'utilisation de l'IA dans le centre de données permet de détecter les failles de sécurité dans les systèmes du centre de données et de détecter les logiciels malveillants.

Conserver l'énergie

Les opérations d'un centre de données peuvent consommer beaucoup d'électricité. Les systèmes de refroidissement des centres de données consomment une quantité importante d'électricité. Les centres de données utilisent plus de 90 milliards de kilowattheures d'électricité par an aux États-Unis seulement. Les centres de données nécessitent environ 416 térawatts d'électricité dans le monde.

Par conséquent, la consommation d'énergie est un problème sérieux pour les centres de données. De plus, à mesure que le trafic mondial de données augmente, la consommation d'électricité doublera tous les quatre ans. Les organisations sont constamment à la recherche de nouvelles approches en matière d'économie d'énergie.

Les géants de la technologie utilisent l'IA dans le centre de données pour réduire la consommation d'énergie. Par exemple, Google a mis en place l'IA pour gérer efficacement l'énergie dans ses centres de données. En conséquence, les responsables de Google ont réduit de 40 % l'énergie utilisée par le système de refroidissement de leur centre de données. Même une réduction de 40 % des coûts peut permettre à une entreprise comme Google d'économiser des millions de dollars en coûts énergétiques.

Chaque entreprise axée sur les données peut utiliser l'IA dans ses centres de données pour économiser de l'énergie. L'IA peut mesurer les débits, évaluer l'équipement de refroidissement et apprendre et analyser les points de consigne de température. Les entreprises peuvent former leur IA en utilisant des capteurs intelligents pour recueillir des données importantes. En utilisant cette stratégie, l'IA peut localiser les sources d'inefficacités énergétiques et corriger automatiquement ces inefficacités pour réduire la consommation d'énergie.

Réduction des temps d'arrêt

Des temps d'arrêt importants peuvent résulter des pannes du centre de données. Par conséquent, les entreprises emploient du personnel qualifié pour surveiller et prévoir les interruptions de données. Cependant, il peut être difficile de prévoir manuellement les interruptions de données. Pour identifier la cause sous-jacente de divers problèmes, les employés du centre de données doivent décoder et évaluer une variété de problèmes.

Cependant, la mise en œuvre de l'IA dans le centre de données peut offrir une solution pratique à cette urgence. Pour identifier et anticiper les pannes de données, l'intelligence artificielle peut surveiller les performances du serveur, le trafic réseau et l'utilisation du disque. Les organisations peuvent utiliser l'IA pour suivre les niveaux de puissance et repérer les composants système potentiellement problématiques à l'aide d'analyses prédictives sophistiquées.

Par exemple, un moteur prédictif alimenté par l'intelligence artificielle peut être installé dans une entreprise pour prévoir et identifier les pannes du centre de données, et les signatures intégrées peuvent identifier les clients qui pourraient être touchés. Le centre de données peut alors récupérer de la panne de données avec l'aide d'algorithmes d'IA qui peuvent automatiquement adopter des mesures d'atténuation.

Mise en œuvre de l'optimisation du serveur

Chaque centre de données dispose de plusieurs serveurs réels ainsi que de matériel de traitement et de stockage des données. Les ingénieurs des centres de données doivent créer des méthodes pour équilibrer les charges de travail des serveurs afin de gérer d'énormes volumes de données. Le taux croissant de génération et de collecte de données rend cette méthode inefficace pour améliorer les performances du serveur.

L'utilisation de l'analyse prédictive et le déploiement de l'IA dans le centre de données peuvent aider à répartir la charge de travail sur plusieurs serveurs. Pour répartir la charge de travail de manière appropriée, les algorithmes d'équilibrage de charge alimentés par l'IA peuvent apprendre des données historiques. L'optimisation des serveurs basée sur l'IA peut découvrir les problèmes potentiels dans les centres de données, accélérer les opérations et traiter les facteurs de risque plus rapidement que les méthodes conventionnelles. Les organisations peuvent maximiser les performances et l'optimisation du serveur en utilisant cette stratégie.

Équipement de surveillance

Les ingénieurs travaillant dans les centres de données doivent constamment inspecter l'équipement pour détecter les défauts et les besoins de réparation. Cependant, il est toujours possible que les ingénieurs des centres de données négligent certaines failles du système, ce qui peut entraîner des pannes d'équipement. De telles pannes d'équipement peuvent finir par coûter de l'argent aux entreprises car elles peuvent avoir à remplacer ou à réparer l'équipement.

De plus, les dysfonctionnements de l'équipement peuvent entraîner des temps d'arrêt, ce qui peut réduire la productivité et entraîner un service client de qualité inférieure. Les centres de données connaissent fréquemment des pannes d'équipement en raison de la croissance quotidienne du trafic de données. Ces exigences de traitement élevées provoquent un échauffement constant du système qui affecte l'équipement du centre de données.

L'ensemble du système surchaufferait et s'arrêterait si un système de refroidissement développait un défaut non diagnostiqué et cessait de fonctionner. Par conséquent, les équipements de surveillance sont cruciaux pour les entreprises.

Analyse prédictive

De nombreuses entreprises utilisent le stockage flash, qui accélère la livraison et améliore les performances, pour combler le fossé entre les données des applications et optimiser les opérations du centre de données. Bien que le stockage flash soit nettement plus efficace et rapide que le stockage sur disque dur traditionnel, il est toujours incapable de combler l'écart entre les données d'application en raison de problèmes de configuration et d'interopérabilité. L'analyse prédictive et l'intelligence artificielle (IA) entrent en jeu dans cette situation.

Les solutions de stockage intégrées à l'IA profitent à la fois aux entreprises et à l'informatique. Le temps d'arrêt est réduit, les niveaux de productivité sont augmentés, ce qui accélère la mise sur le marché et les dépenses d'exploitation sont réduites en anticipant et en supprimant les obstacles aux performances des applications.

La technologie prédictive améliore la planification de la capacité du centre de données et la gestion du stockage des données pour le service informatique. De plus, cela permet aux informaticiens de se concentrer sur la stratégie et l'innovation tout en réduisant la quantité de travail manuel et les dépenses humaines nécessaires pour résoudre les problèmes de performances.

L'impact de l'apprentissage automatique sur les centres de données en Inde

Rendre les centres de données plus efficaces : les entreprises peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour réguler automatiquement l'environnement physique de leurs centres de données plutôt que de dépendre des avertissements logiciels. Cela impliquerait que le logiciel modifie l'architecture et la disposition physique du centre de données en temps réel.

Pour éviter de manquer d'espace, d'alimentation, de refroidissement ou de ressources informatiques, les centres de données utilisant l'apprentissage automatique peuvent aider les organisations informatiques à estimer la demande. Lorsqu'une entreprise consolide des centres de données et déplace des applications et des données vers un centre de données central, par exemple, des algorithmes peuvent aider l'entreprise à déterminer comment le transfert affecte la capacité des installations.

Les données intelligentes peuvent être utilisées par les entreprises pour mieux comprendre leurs clients et peut-être même prévoir leur comportement, réduisant ainsi le taux de désabonnement. Le centre de données alimenté par l'IA peut être en mesure de rechercher et d'extraire des informations à partir de bases de données d'archives qui ne sont généralement pas utilisées pour le CRM en combinant un logiciel d'apprentissage automatique avec le système CRM. Cela permettrait au système CRM de créer de nouvelles tactiques de génération de leads ou de réussite client.

Analyse et modélisation de l'impact budgétaire : cette méthode combine les données financières, en particulier les détails sur les taxes applicables, avec les données opérationnelles et de performance des centres de données pour aider à estimer le coût d'achat et de maintenance des équipements informatiques.

En raison de son temps de réaction supérieur, l'apprentissage automatique peut analyser des téraoctets de données historiques et appliquer des paramètres aux jugements en quelques millisecondes. Lors de la surveillance de toutes les activités dans un centre de données, cela est utile. L'amélioration de l'efficacité et la réduction des risques sont les deux problèmes clés que les fournisseurs et les opérateurs de centres de données utilisent pour résoudre l'apprentissage automatique.

Bilan :

Alors que nous nous concentrons sur l'idée d'améliorer la fonctionnalité des centres de données, les nouveaux facteurs d'âge ont leur importance. C'est à ce moment que les grandes entreprises utilisent l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ! Cela fournit non seulement les avantages mentionnés ci-dessus, mais améliore également la croissance des centres de données.

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