KI und ML: Die neue Grenze der Innovation und Optimierung im Rechenzentrum

Da die Nachfrage nach Datenverarbeitung und -speicherung weiter steigt, kämpfen Rechenzentren mit den Herausforderungen einer ständigen Weiterentwicklung und Erweiterung. Kontinuierliche Änderungen bei Plattformen, Gerätedesigns, Topologien, Anforderungen an die Leistungsdichte und Kühlanforderungen haben den dringenden Bedarf an neuen Strukturdesigns deutlich gemacht.

Die Infrastruktur von Rechenzentren hat oft Schwierigkeiten, aktuelle und geplante IT-Lasten mit ihrer kritischen Infrastruktur in Einklang zu bringen, was zu Diskrepanzen führt, die ihre Fähigkeit gefährden, den steigenden Anforderungen gerecht zu werden. Vor diesem Hintergrund müssen traditionelle Rechenzentrumsansätze geändert werden.

Rechenzentren integrieren jetzt Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) in ihre Infrastruktur, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Durch die Implementierung einer KI-gesteuerten Ebene innerhalb der traditionellen Rechenzentrumsarchitektur können Unternehmen autonome Rechenzentren schaffen, die gängige Data-Engineering-Aufgaben ohne menschliches Eingreifen optimieren und ausführen können.

Einsatz von KI zur Unterstützung traditioneller Architekturen

In den letzten Jahren war die Verbreitung von KI- und ML-Technologien im Rechenzentrum dramatisch. Künstliche Intelligenz steigert die Effizienz und Leistung in einer Vielzahl von Anwendungsfällen.

Sajid Mohamedy, Executive Vice President von Nisum, sagte, dass KI-gesteuerte Rechenzentren Unternehmen dabei helfen können, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, indem sie die Anwendungsleistung und -verfügbarkeit optimieren, was wiederum zur Steigerung der Kundenzufriedenheit und -treue beiträgt. Die Hinzufügung von KI trägt dazu bei, die Ressourcenzuteilung zu optimieren, wodurch die Effizienz des Rechenzentrums gesteigert und die Kosten gesenkt werden. „

Schnelle Fehlererkennung und -vorhersage, Ursachenanalyse, Optimierung des Stromverbrauchs und der Ressourcenkapazitätszuweisung sind nur einige Beispiele für den Einsatz von daten- und algorithmusgesteuerten Technologien zur Maximierung der Effizienz von Rechenzentren.

Da Störungen immer häufiger und häufiger auftreten Die Integration von KI in das Rechenzentrum ist teuer und wird für jedes datengesteuerte Unternehmen immer wichtiger. KI-gesteuerte Rechenzentren bieten eine Reihe von Vorteilen, darunter das Potenzial, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Gesamtsystemzuverlässigkeit zu verbessern, was letztendlich zu Kosteneinsparungen für Unternehmen führt erhebliche Kosten

Verbesserung der Fehlererkennungs- und Vorhersagefähigkeiten

Ellen Campana, Leiterin der künstlichen Intelligenz bei KPMG U.S., sagte, dass künstliche Intelligenz in der Vergangenheit zur Verbesserung der Datenspeicheroptimierung, der Energienutzung und der Zugänglichkeit eingesetzt wurde ein klarer Trend hin zur Ausweitung des Nutzens von KI auf die Fehlererkennung und -vorhersage, die Selbstheilungsmechanismen auslösen kann

„Der Schlüssel zur Vereinfachung der automatischen Erkennung besteht darin, der KI ein Verständnis für die Hardware zu vermitteln und einen Einblick in die Details des Softwarebetriebs zu erhalten.“ , einschließlich Netzwerkverkehr. Wenn der Datenverkehr innerhalb eines Knotens langsamer wird, kann die KI das Muster erkennen und einen Neustart von Prozessen oder des gesamten Knotens auslösen.

Pratik Gupta, CTO von IBM Automation, ist davon überzeugt, dass KI in Rechenzentren und Hybrid-Cloud-Umgebungen transformatives Potenzial hat, indem sie das Benutzererlebnis in Anwendungen verbessert, Abläufe rationalisiert und es CIOs und Geschäftsentscheidungsträgern ermöglicht, Erkenntnisse aus einer Reihe von Daten zu gewinnen Leistung, KI treibt Innovation und Optimierung voran

Klare Sichtbarkeit der Anwendungsressourcenniveaus

IBM geht davon aus, dass der Energieverbrauch von Rechenzentren bis 2030 aufgrund des Aufkommens des Mooreschen Gesetzes und der explosionsartigen Entwicklung um 12 % (oder mehr) steigen wird Datenmengen, Geschwindigkeiten und energieintensive Arbeitslasten

„Einfach ausgedrückt kann KI die Menge an Hardware reduzieren, die gekauft, gewartet, verwaltet und überwacht werden muss. „

Gupta sagte, dass Rechenzentrumsmanager ein klares Verständnis der Anwendungsressourcenniveaus ihrer Organisation haben müssen, um flexibel skalieren zu können, um den Echtzeitanforderungen gerecht zu werden. KI-gesteuerte Automatisierung kann in diesem Prozess eine Schlüsselrolle spielen und Ressourcenüberlastung und Latenz reduzieren. Risiken eingehen und gleichzeitig sicherstellen, dass die Hardware-Workloads sicher bleiben und die Leistungsstandards eingehalten werden.

Zum Beispiel kann IBMs Turbonomic die Anwendungsressourcenniveaus automatisch optimieren und basierend auf den Geschäftsanforderungen skalieren.

Gupta sagte: „Dadurch können IT-Manager über ein einziges Dashboard verfügen, um Ressourcen zu überwachen.“ Ebenen verwalten, Entscheidungen in Echtzeit treffen und die Effizienz verbessern, da so sichergestellt wird, dass ihre Anwendungen nicht überlastet sind. „

Maximierung der Vorteile eines KI-gestützten Rechenzentrums

KI- und ML-Anwendungsfälle in Rechenzentren nehmen weiter zu, aber Unternehmen müssen vor der Implementierung einige Schlüsselfaktoren berücksichtigen, während vorgefertigte KI- und ML-Lösungen zunehmend verfügbar sind Es besteht immer noch Bedarf an einer Integration, die über Einzelpunktlösungen hinausgeht, aber es sind Investitionen in Sensoren zum Sammeln von Daten und Fachwissen erforderlich, um die Daten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln.

Campana sagte: „Viele Organisationen entscheiden sich für die Implementierung ihrer eigenen Daten.“ Gerade weil dadurch sichergestellt wird, dass die Daten nicht mit den Daten anderer Personen zusammengeführt oder auf eine Weise verwendet werden, die sich ihrer Kontrolle entzieht. Obwohl dies zutrifft, müssen Unternehmen die Verantwortung für die Aufrechterhaltung von Sicherheit und Datenschutz übernehmen. „

Mit den richtigen Ressourcen können Rechenzentren intelligenter und effizienter werden, aber um dies zu erreichen, ist eine optimale Planung erforderlich

Gupta sagte: „Die Planung sollte eine wichtige Säule bei der Implementierung eines KI-gesteuerten Rechenzentrums sein und erfordert viele Iterationen und Überlegungen, bevor die Einführung berücksichtigt werden muss beibehalten werden sollen und welche Workloads in die Cloud verlagert werden müssen „

Flexibilität ist entscheidend

Der Schlüssel zum Erfolg von KI-gestützten Rechenzentren liegt in einem strategischen Ansatz. Dies bedeutet, die richtigen Anwendungsfälle für KI und ML zu identifizieren, in die erforderliche Infrastruktur und Tools zu investieren und ein Team qualifizierter Mitarbeiter aufzubauen, um das System effektiv zu verwalten und zu warten.

Gupta sagte, dass Unternehmen oft riesige Infrastrukturen unterhalten, die von verteilten Rechenzentrumsstandorten bis hin zu verschiedenen Cloud-Implementierungen reichen. IT-Führungskräfte müssen überlegen, ob sie einen Aggregationssee für alle Datenquellen aufbauen oder Datenaufbereitungs-, ML- und KI-Tools an jeden Standort bringen müssen. Wenn Unternehmen ihre IT-Infrastruktur umgestalten, müssen sie nicht nur den Mehrwert berücksichtigen, sondern auch die entstandenen Schwachstellen.

Er fügte hinzu: „Die besten Pläne können schief gehen. Das Gleiche gilt für die Technologieeinführung, bei der flexible Organisationen, die ihren Kurs schnell anpassen können, erfolgreicher sein werden. „

Vier neue Strategien zur Verbesserung der IT- und Rechenzentrumsleistung

AIOps, MLOps, DevOps und SecOps haben jeweils ihre eigenen einzigartigen Vorteile. In Kombination können der Rechenzentrumsbetrieb und die allgemeine IT-Leistung optimiert, Kosten gesenkt und Serviceverbesserungen erzielt werden.

AIOps automatisiert und skaliert Rechenzentrums- und IT-Workflows unternehmensweit.

AIOps wird für die Nachhaltigkeits- und CO2-Reduktionsbemühungen von Unternehmen im Rechenzentrum immer wichtiger und identifiziert nachweislich effektiv neue Leistungen. Der Grund für die Lücke Die Technologie ist ihre Fähigkeit, Aktionen auf der Grundlage von Echtzeit-Leistungsdaten zu interpretieren und zu empfehlen (Ursachen- und Wirkungsanalyse).

Walmart nutzt beispielsweise AIOps, um E-Commerce-Abläufe zu rationalisieren Um neue Prozessabläufe zu entdecken, die die Genauigkeit, Kosteneffizienz und Effizienz des Rechenzentrumsbetriebs verbessern können, nutzen Einzelhändler AIOps auch, um ineffiziente und unzusammenhängende Prozesse in Echtzeit zu erkennen und zu beheben und gleichzeitig ihren Technologie-Stack und die breitere Infrastruktur zu automatisieren. Management.

AIOps ermöglicht eine genauere Echtzeit-Anomalieerkennung innerhalb von E-Commerce-Plattformen. Die Technologie ist auch in der Lage, Daten aus allen verfügbaren Quellen im Rechenzentrum zu korrelieren, um eine 360-Grad-Ansicht der Abläufe zu ermöglichen und Verbesserungen zu identifizieren Verfügbarkeit, Kostenkontrolle und Leistung.

Einzelhändler verlassen sich auf DevOps, um die Anwendungsentwicklung zu beschleunigen.

Einzelhändler verlassen sich auf DevOps, um wettbewerbsfähig zu bleiben und die Markteinführungszeit für neue Anwendungen und Funktionen zu verkürzen Softwareentwickler und IT-Betriebsteams, die sich bei der Optimierung der Softwarebereitstellung und Entwicklung neuer mobiler Apps, Website-Funktionen und kundenerlebnisorientierter Verbesserungen bewährt haben

Amazon, Target, Nordstrom, Walmart und andere führende Einzelhändler CIOs im Einzelhandel sagen, dass das Rechenzentrum umso effizienter arbeitet und die neuesten Anwendungsversionen an Kunden auf der ganzen Welt liefert.

MLOps bietet einen lebenszyklusbasierten Ansatz

Da Einzelhändler immer mehr Datenwissenschaftler einstellen, wird MLOps genauso wichtig wie DevOps, um Modelle aktuell und verfügbar zu halten. Führende Einzelhändler nutzen MLOps, um DevOps-Prinzipien zum Entwerfen, Testen und Freigeben neuer Modelle anzuwenden, um die Kundensegmentierung, Nachfrageprognose und Bestandsverwaltung zu verbessern

Angefangen bei der Bestandsverwaltung und -optimierung löst MLOps nachweislich die kostspieligsten und herausforderndsten Probleme im Einzelhandel: Chronischer Arbeitskräftemangel und steigende Inflationskosten haben die Bestandsverwaltung für den Erfolg eines Einzelhändlers entscheidend gemacht

Macy, Walmart und andere nutzen MLOps, um die Preisgestaltung und das Bestandsmanagement zu optimieren und Einzelhändlern dabei zu helfen, kostensenkende Entscheidungen zu treffen und sich vor dem Risiko zu schützen, zu viel Lagerbestand zu halten.

SecOps setzt auf KI und ML, um jede Identität und Bedrohungsoberfläche zu schützen stellt sicher, dass Rechenzentren und die gesamte IT-Infrastruktur sicher und beschwerdefrei bleiben. Bei der Zero-Trust-Sicherheit wird davon ausgegangen, dass keinem Benutzer oder Gerät vertraut werden kann und jede Identität überprüft werden muss, was die Grundlage jeder erfolgreichen SecOps-Implementierung ist. Ziel ist es, die Angriffsfläche und das Risiko immer raffinierterer Cyberangriffe zu verringern.

SecOps optimiert die Sicherheit von Rechenzentren durch die Kombination der bewährtesten Technologien, um Einbrüche und Verstöße zu reduzieren. Die Einführung von Zero-Trust-Sicherheit hilft Einzelhändlern, die Identität ihrer Kunden, Mitarbeiter und Lieferanten zu schützen, während Mikrosegmentierung den Explosionsradius jedes Angriffs begrenzen kann.

Die Zukunft der KI- und Rechenzentrumstechnologie

Edge Computing entwickelt sich zu einer der vielversprechendsten Technologien für die Entwicklung KI-gesteuerter Rechenzentren. Durch die Verarbeitung von Daten näher an der Quelle reduziert Edge Computing die Latenz und verbessert die Gesamtleistung. In Kombination mit künstlicher Intelligenz bietet die Technologie das Potenzial, Analyse- und Entscheidungsfunktionen in Echtzeit zu ermöglichen, sodass Rechenzentren die geschäftskritischen Prozesse der Zukunft bewältigen können.

Campana sagte: „Die Umstellung auf 5G ist ein wichtiger Schritt in dieser Transformation und treibt eine Innovationswelle in der KI-basierten Software-Infrastruktur voran. Für Unternehmen, die neue Rechenzentren eröffnen, lohnt es sich, über die Einführung von 5G und die Auswirkungen auf das Ende nachzudenken.“ Benutzer-Zeitplan für weitere Hardware-Updates.“

„Da künstliche Intelligenz und Automatisierung immer stärker in Rechenzentren integriert werden, werden sie in der Lage sein, die strengsten Compliance-Protokolle einzuhalten.“

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