Wie maschinelles Lernen das Rechenzentrumsmanagement verändert

​Maschinelles Lernen wird die Wirtschaftlichkeit von Rechenzentren dramatisch verändern und den Weg für eine bessere Zukunft ebnen.

Während sich die Racks mit ASICs, GPUs, FPGAs und Supercomputern füllen, haben maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz Einzug in die Rechenzentren gehalten und verändern das Erscheinungsbild von Hyperscale-Serverfarmen.

Diese Techniken erhöhen die verfügbare Computerleistung für das Training maschineller Lernsysteme, eine Aufgabe, die zuvor eine umfangreiche Datenverarbeitung erforderte. Das ultimative Ziel besteht darin, intelligentere Anwendungen zu entwickeln und die Dienste zu verbessern, die Unternehmen bereits täglich nutzen. Sich ausschließlich auf menschliches Urteilsvermögen und gesunden Menschenverstand zu verlassen, wird die erforderlichen Standards für Genauigkeit und Gültigkeit bei weitem nicht erfüllen. Die einzige nachhaltige Möglichkeit, die Nachfrage nach IT-Diensten in großem Maßstab zu decken, besteht darin, vollständig auf datengesteuerte Entscheidungsfindung umzusteigen und alle Daten zur Verbesserung der Ergebnisse zu nutzen. Aufgrund der Verfügbarkeit von Branchenanbietern, die Rechenzentrumsverwaltungssoftware oder Cloud-basierte Dienste anbieten, die die Technologie nutzen, sind einige Unternehmen oder Managed-Service-Anbieter ohne die gleiche Größe oder das gleiche Fachwissen zu frühen Anwendern von maschinellem Lernen geworden.

Laut IDC werden bis 2022 50 % der IT-Ressourcen in Rechenzentren aufgrund der eingebetteten Technologie der künstlichen Intelligenz unabhängig funktionieren. Viele Gesamtabläufe, einschließlich Planung und Design, Arbeitslasten, Betriebszeit und Kostenmanagement, können im Rechenzentrum durch maschinelles Lernen optimiert werden.

Hier sind einige der größten Anwendungsfälle von maschinellem Lernen in der heutigen Rechenzentrumsverwaltung:

• Verbesserung der Rechenzentrumseffizienz: Unternehmen können maschinelles Lernen nutzen, um die physische Umgebung ihrer Rechenzentren autonom zu verwalten, anstatt sich auf Softwarewarnungen zu verlassen. Dabei wird eine Software in Echtzeit Änderungen an der Architektur und dem physischen Layout des Rechenzentrums vornehmen müssen.
• Kapazitätsplanung: Maschinelles Lernen in Rechenzentren kann IT-Unternehmen dabei helfen, den Bedarf vorherzusagen, damit ihnen nicht der Platz, die Stromversorgung, die Kühlung oder die IT-Ressourcen ausgehen. Mithilfe von Algorithmen kann ein Unternehmen ermitteln, wie sich eine Verschiebung auf die Kapazität einer Einrichtung auswirkt, beispielsweise wenn es Rechenzentren konsolidiert und Anwendungen und Daten in ein zentrales Rechenzentrum verlagert.
• Betriebsrisiken reduzieren: Ausfallzeiten zu verhindern ist eine wichtige Aufgabe für Rechenzentrumsbetreiber, und maschinelles Lernen kann die Vorhersage und Vermeidung von Ausfallzeiten erleichtern. Software für maschinelles Lernen im Rechenzentrumsmanagement verfolgt Leistungsdaten kritischer Komponenten wie Kühl- und Energieverwaltungssysteme und sagt voraus, wann Geräte wahrscheinlich ausfallen. Dadurch kann eine vorbeugende Wartung dieser Systeme durchgeführt und kostspielige Ausfallzeiten vermieden werden.
• Verwenden Sie intelligente Daten, um die Kundenabwanderung zu reduzieren: Unternehmen können maschinelles Lernen in Rechenzentren nutzen, um ihre Kunden besser zu verstehen und möglicherweise das Kundenverhalten vorherzusagen. Durch die Integration von Software für maschinelles Lernen in Customer-Relationship-Management-Systeme (CRM) können KI-gesteuerte Rechenzentren möglicherweise Daten aus historischen Datenbanken suchen und abrufen, die normalerweise nicht in CRM verwendet werden, was es dem CRM-System ermöglichen würde, neue Leads oder Kunden zu entwickeln . Strategien für den Erfolg.
• Budget-Impact-Analyse und -Modellierung: Diese Technologie kombiniert Betriebs- und Leistungsdaten aus dem Rechenzentrum mit Finanzdaten (insbesondere anwendbaren Steuerinformationen), um den Preis für den Kauf und die Wartung von IT-Geräten zu ermitteln.

Maschinelles Lernen kann Terabytes an historischen Daten untersuchen und im Bruchteil einer Sekunde Parameter auf seine Entscheidungen anwenden, da es schneller als jeder Mensch handeln kann. Dies ist hilfreich, wenn Sie alle Aktivitäten in Ihrem Rechenzentrum verfolgen. Die beiden Hauptprobleme, die Anbieter und Rechenzentrumsbetreiber mit maschinellem Lernen lösen, sind die Verbesserung der Effizienz und die Reduzierung des Risikos.

Digital Realty Trust, der weltweit größte Hosting-Anbieter mit mehr als 200 Rechenzentren, hat beispielsweise kürzlich damit begonnen, maschinelle Lerntechnologie zu testen. Die menschliche Kapazität, die große Bandbreite an zugrunde liegenden Systemen, Geräten und Daten zu nutzen und zu verarbeiten, die zur Aufrechterhaltung der Infrastruktur erforderlich sind, ist schnell erschöpft. DigitalRealty wird davon aufgrund seiner überlegenen Echtzeit-Verarbeitungs-, Reaktions-, Kommunikations- und Entscheidungsfähigkeiten profitieren.

Die grundlegende Schlussfolgerung ist, dass Rechenzentrumsbetreiber viele Möglichkeiten haben, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu nutzen, und dass es noch mehr Möglichkeiten geben wird, je erschwinglicher und fortschrittlicher die Technologie wird. Eine glänzende Zukunft liegt vor uns.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie maschinelles Lernen das Rechenzentrumsmanagement verändert. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!