هوش مصنوعی در مراکز داده چیست؟ تعاریف زیادی از هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشینی (ML) و یادگیری عمیق (DL) وجود دارد، با وجود این، اهمیت آن برای صنعت دیتاسنتر در حال افزایش است.
هوش مصنوعی چیست؟
این فناوری در 15 سال گذشته شاهد رشد تصاعدی بوده است و کسب‌وکارها به طور فزاینده‌ای به بینش‌هایی برای اجرای موفقیت‌آمیز کسب‌وکار خود رسیده‌اند. “Andrew Ng” استاد یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی، بیان می‌کند که هوش مصنوعی بزرگ‌ترین اختراع قرن بیست و یکم است.
هوش مصنوعی در مراکز داده
به عبارت ساده، هوشی‌ست که توسط ماشین‌ها نشان داده می‌شود، جایی که این ماشین‌ها می‌توانند محیط خود را درک کنند و اقداماتی را برای رسیدن به اهداف خود انجام دهند، یا حداقل شانس انجام این کار را به حداکثر برسانند. چگونه؟ به خواندن این مقاله ادامه دهید. در طول چند سال گذشته، مراکز داده شروع به دست زدن به این فناوری کرده و آزمایش‌هایی را روی هوش مصنوعی آغاز کرده‌اند.
(شما می‌توانید برای هوشمند سازی اتاق سرور خود و خریداری سیستم کنترل و مانیتورینگ اتاق سرور با کارشناسان شرکت فنی و مهندسی کارنو تماس بگیرید و تمام اطلاعات مورد نیاز را به دست آورید).
افزایش استفاده از هوش مصنوعی در مراکز داده چه مزایایی دارد؟
بیایید نگاهی به برخی از برنامه‌های کاربردی در راستای افزایش استفاده از هوش مصنوعی، بیاندازیم.
(فوربس اینسایت) قبلاً در سال 2020 به آن اشاره کرده بود: هوش مصنوعی آماده است در مدیریت، بهره‌وری، زیرساخت و موارد دیگر تأثیر زیادی بر مراکز داده داشته باشد. در واقع، تکنولوژی جدید در حال حاضر راه حل‌های بالقوه ای را به مراکز داده برای بهبود عملکرد خود ارائه می‌دهد و مراکز داده که قبلاً با قابلیت‌های هوش مصنوعی ارتقا یافته‌اند، هوش مصنوعی را با کارایی بیشتری پردازش می‌کنند.
1- اثربخشی مصرف برق، PUE
همانطور که ممکن است حدس بزنید، مراکز داده انرژی زیادی مصرف می‌کنند، به همین دلیل است که یک شبکه هوش مصنوعی برای افزایش کارایی مصرف انرژی (PUE) ضروری‌ست. اثربخشی مصرف انرژی یا PUE، همچنین معادل کل توان الکتریکی CPD یا کل توان الکتریکی مصرف شده توسط سیستم‌ها و معیاری برای محاسبه کارایی مراکز داده است.
چند سال پیش، گوگل توانسته بود با استقرار Deepmind IA در یکی از امکانات خود، به کاهش 40 درصدی در میزان انرژی مصرفی برای خنک کردن دست یابد. این دستاورد با کاهش 15 درصدی اضافه بار کلی PUE برابر است. گوگل شاهد پایین‌ترین PUE بود که تا به حال، ثبت شده است. نکته این‌جاست که Deepmind انواع متغیرها را در مرکز داده تجزیه و تحلیل می‌کند تا بازده انرژی مصرفی را بهبود بخشد و مصرف آن را کاهش دهد.
2- امنیت
چگونه هوش مصنوعی می‌تواند امنیت دیتاسنترها کمک کند؟
دیتاسنترها معمولاً مکان‌هایی منزوی هستند که در آن جمعیت زیادی در رفت و آمد نیست و اغلب نقاط آن کاملاً ایزوله هستند، این امر امنیت مرکز داده را در اولویت قرار می‌دهد.
واضح‌ترین کاربرد هوش مصنوعی، تشخیص چهره است. این که افراد کجا می‌روند و چه ساعتی وارد مرکز داده شده و از آن خارج می‌شوند. با این حال، روش‌های پیچیده‌تری وجود دارد که در آنها می‌توان از هوش مصنوعی برای ایمن سازی یک مرکز داده استفاده کرد.
این سیستم را می‌توان آموزش داد، الگوهای رایج را شناسایی کرد، سپس به دنبال رویدادهای غیرمعمولی بود که با آن الگوها مطابقت ندارند. غیر عادی در این مورد، می‌تواند هر چیزی باشد، از میزان ترافیک در اطراف مرکز داده گرفته تا وجود پرسنل در مکان‌های غیرمعمول در زمان‌های مختلف یا معمول. سپس سیستم هوش مصنوعی باید یک هشدار امنیتی بلادرنگ ایجاد کند و از دست نخورده ماندن تجهیزات و تأسیسات اطمینان دهد. با کمک تکنولوژی دیتاسنترها دیگر نیازی به دخالت انسانی نیست؛ زیرا کند و گران است.
بله، مراکز داده نیز می‌توانند از تهدیدات سایبری رنج ببرند. هکرها همیشه هستند و کار خود را انجام می‌دهند و همیشه راه‌های جدیدی برای نقض امنیت اطلاعات مراکز داده پیدا می‌کنند. با این حال، هوش مصنوعی (IA) یک بار دیگر توان و منابع خود را نشان می‌دهد و از رفتار عادی شبکه برای شناسایی تهدیدات بر اساس بی‌نظمی‌های احتمالی در چنین رفتاری درس می‌گیرد.
هوش مصنوعی می‌تواند مکمل کاملی برای سیستم‌های مدیریت رویدادهای امنیتی و (SIEM) باشد و ورودی‌های سیستم‌های متعدد و رویدادها را تجزیه و تحلیل کند و پاسخ مناسبی را برای هر مورد ایجاد کند.
3- مدیریت موثر
از طریق استفاده از سخت افزار هوشمند و حسگرهای اینترنت اشیا، هوش مصنوعی مدیریت موثر زیرساخت مرکز داده را به ما نشان می‌دهد. برای مثال، کارهای تکراری را به صورت خودکار برنامه ریزی می‌کند. (فعالیت‌هایی مانند نظارت بر دما یا وضعیت تجهیزات، امنیت، انواع خطرات و مدیریت سیستم‌های تبرید).
علاوه بر انجام تجزیه و تحلیل پیش بینی شده که به توزیع کار در بین سرورهای شرکت یاری می‌رساند، همچنین می‌تواند سیستم‌های ذخیره سازی سرور را بهینه کند و به یافتن خرابی‌های احتمالی سیستم، بهبود زمان پردازش و کاهش عوامل خطر کمک کند. سیستم‌های هوش مصنوعی توسعه یافته‌اند و به طور خودکار یاد می‌گیرند که عملیات پردازش داده‌ها را در هزاران سرور ۲۰ تا ۳۰ درصد سریع‌تر زمان‌بندی کنند. هوش مصنوعی وظایف کلیدی مرکز داده را با دو برابر سرعت در مواقع پر ترافیک، مدیریت می‌کند.
علاوه بر موارد گفته شده، هوش مصنوعی نقش موثری در نظارت بر تجهیزات فناوری اطلاعات، تشخیص ناهنجاری‌ها و نیز بهینه سازی عملیات و کنترل تصمیم گیری‌های تجاری هوشمندانه، دارد.
سیستم کنترل و مانیتورینگ Smart BitRack محصولی کاربردی‌ست که به صورت خاص به منظور استفاده در مراکز داده و استفاده در صنعت IT ارائه شده است. از این محصول برای هوشمند سازی رک به صورت کاملاً مستقل استفاده می شود. از طرفی امکان ارتباط با سایر تجهیزات هوشمند سازی کارنو، از قبیل کارنولاجیک به منظور یکپارچه سازی وجود دارد.
نتیجه
بنابراین آیا هوش مصنوعی روش خوبی برای مراکز داده است و در آینده چگونه خواهد بود؟ هوش مصنوعی می‌تواند به اتخاذ تصمیمات تجاری هوشمندانه‌تر از نظر برنامه‌ریزی ظرفیت، مدیریت بار قدرت، منابع محاسباتی و سایر دارایی‌های فناوری اطلاعات برای برآورده کردن خواسته‌های مشتری کمک کند. یک چیز واضح است، هوش مصنوعی به این زودی‌ها از بین نمی‌رود، تولید و مصرف داده بالاتر از همیشه است و همچنان در حال رشد است. تا به حال، صنعت دیتاسنتر در مورد پذیرش آن محتاط بوده است، اما احتمالاً در سال‌های آینده با دقیق‌تر شدن هوش مصنوعی این موضوع تغییر خواهد کرد.
امید است که این مقاله برای شما کاربردی بوده باشد. منتظر به‌روزرسانی‌های بعدی ما باشید و نظرات خود را در قسمت دیدگاه این محتوا با ما به اشتراک بگذارید.