هوش مصنوعی در سال 2025 جزء لاینفک عملیات مراکز داده خواهد شد

فناوری مراکز داده باید با چشم‌انداز دیجیتالی همواره در حال تغییر همگام باشد. یادگیری نحوه تأثیرگذاری هوش مصنوعی بر روندهای زیرساخت مراکز داده، چگونگی قابل‌اعتمادتر شدن خدمات ضروری توسط این فناوری را روشن می‌کند. ادغام هوش مصنوعی در تدارکات مراکز داده، یک امکانات دور از ذهن نیست.

فناوری مراکز داده باید با چشم‌انداز دیجیتالی همواره در حال تغییر همگام باشد و استفاده از آخرین ابزارها بخش مهمی از پاسخگویی به تقاضای مصرف‌کننده است. یادگیری نحوه تأثیرگذاری هوش مصنوعی بر روندهای زیرساخت مراکز داده، چگونگی قابل‌اعتمادتر شدن خدمات ضروری توسط این فناوری را روشن می‌کند و اینکه چرا ممکن است به‌روزرسانی‌های هوش مصنوعی در مراکز داده در سطح جهانی رایج‌تر شوند.

مرکز داده تأسیساتی است که سیستم‌های ذخیره‌سازی را در خود جای می‌دهد که برای عملیات تجاری و خدمات مصرف‌کننده ضروری هستند. شبکه‌های فیزیکی یا مجازی از انواع فعالیت‌های آنلاین پشتیبانی می‌کنند، از جمله:

• برنامه‌های بهره‌وری

• ایمیل‌ها

• فایل‌های به اشتراک گذاشته شده

• ذخیره‌سازی پایگاه داده

• ذخیره داده‌های CRM (مدیریت ارتباط با مشتری)

• ارتباطات مجازی

افراد در تقریباً هر صنعتی به نوعی به این اقدامات یا برنامه‌های روزانه تکیه می‌کنند. آن‌ها در روال‌های حرفه‌ای و شخصی اساسی هستند، بنابراین ساخت مراکز داده جدید و کارآمدتر کردن مکان‌های موجود بسیار مهم است.

ادغام هوش مصنوعی در تدارکات مراکز داده، یک امکانات دور از ذهن نیست. رهبران صنعت از آن برای بهره‌مندی از عملیات روزانه خود به طرق مختلف استفاده می‌کنند.

پشتیبانی از فعالیت‌های آنلاین در سطح ملی یا جهانی نیازمند خدمات برق 24/7 است. پردازش فشرده باعث می‌شود مراکز داده 10 تا 50 برابر بیشتر از یک ساختمان اداری استاندارد در هر طبقه برق مصرف کنند. هوش مصنوعی می‌تواند با بررسی مصرف از درون، این مصرف را کاهش دهد.

الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند شبانه‌روزی بر عملیات نظارت داشته باشند و یادداشت کنند که هر وات به کجا می‌رود و کدام بخش‌های مرکز داده سخت‌ترین کار را انجام می‌دهند. هنگامی که رهبران تیم گزارش‌هایی در مورد ماشین‌آلات پرمصرف دریافت می‌کنند، می‌توانند سخت‌افزار را در صورت لزوم تنظیم یا ارتقا دهند. هوش مصنوعی می‌تواند حدس و گمان در مورد هدف قرار دادن اتلاف برق را حذف کند، به‌خصوص اگر داده‌های عملیات روزانه را برای بررسی‌های مقایسه‌ای در طول زمان جمع‌آوری کند.

هوش مصنوعی از طریق توانایی‌های نگهداری پیش‌بینی‌کننده خود بر روندهای زیرساخت مراکز داده تأثیر می‌گذارد. هنگامی که آن‌ها مشکلات سخت‌افزاری دارند که نیاز به خرابی دارد، خدمات ضروری مانند پشتیبان‌گیری از فضای ذخیره‌سازی ابری و ارتباطات مجازی باید متوقف شوند. اختلال در فعالیت‌های تجاری و مسکونی باعث بروز مشکلاتی مانند از دست دادن اطلاعات مالی یا شخصی می‌شود.

اتوماسیون ممکن است با نظارت بر فرصت‌های نگهداری پیش‌بینی‌کننده، خرابی یا خرابی تجهیزات را کاهش دهد. اعضای تیم ادغام‌شده هنگام نیاز به به‌روزرسانی نرم‌افزار، هشدار دریافت می‌کنند تا گم نشوند. آن‌ها همچنین می‌توانند یادآوری دریافت کنند تا سخت‌افزارهای خاصی را که در عملکرد عقب مانده‌اند، به‌روزرسانی کنند. این برنامه می‌داند که چه زمانی بخشی از مرکز داده کارآمد نیست و قبل از اینکه قطعه خراب شود و باعث قطع گسترده مرکز شود، توجه را به آن جلب می‌کند تا بهبود یابد.

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده به هوش مصنوعی این امکان را می‌دهد تا ناکارآمدی‌هایی را ببیند که چشم انسان ممکن است متوجه نشود. اگر مدلی بر مصرف CPU نظارت و هدایت کند، می‌تواند برخی از واحدها را به حالت بیکار هدایت کند زیرا اغلب بیش از حد کار می‌کنند. هنگامی که تیم‌های مرکز داده می‌بینند کدام بخش‌ها بیشتر از همه بیکار هستند، می‌توانند آن ماشین‌ها را مجازی‌سازی کنند تا استفاده از CPU را 40 تا 60 درصد افزایش دهند تا مراکزشان به سطوح کارایی جدید برسند.

برخی از نرم‌افزارها نیز ارتباطات تیمی را بهبود می‌بخشند. گزارش‌های روتینی که توسط برنامه تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده ارائه می‌شود، اطمینان می‌دهد که همه اطلاعات مورد نیاز خود را برای درک نقاط قوت و ضعف فعلی مرکز داده خود دارند. آن‌ها می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌تری را به جلو بردارند تا اینکه امیدوار باشند خطای انسانی مانند سوء تفاهم مانع از رسیدن همه به جزئیات برای بهبود عملکرد کلی نشود.

اقدامات امنیتی سایبری مدرن برای تقویت یکپارچگی مرکز داده بسیار مهم است. مردم به این مراکز اعتماد دارند تا اطلاعات خود را ایمن نگه دارند، به همین دلیل است که کمک امنیتی هوش مصنوعی می‌تواند به یک مزیت قابل توجه برای عملیات روزانه تبدیل شود.

مدل‌های هوش مصنوعی بر ورودی و سازماندهی داده‌ها نظارت می‌کنند. هنگامی که الگوهای غیرعادی ظاهر می‌شوند، آن‌ها را از طریق تاریخچه ثبت‌شده الگوهای عملیاتی اجرا می‌کند. هر چیز غیرعادی برجسته می‌شود، که می‌تواند هشدارهای اولیه نقض امنیتی را قبل از شناسایی کارکنان ایجاد کند.

پاسخ سریع‌تر به حادثه خطر از دست دادن گسترده داده یا خرابی را کاهش می‌دهد. بهبود اعتماد مصرف‌کننده به عملیات مراکز داده، باز نگه داشتن مشاغل و جلوگیری از از دست دادن اطلاعات شخصی به مجرمان سایبری بسیار مهم است. هوش مصنوعی می‌تواند در این تلاش‌ها برای ساده‌سازی عملیات کمک کند.

افزودن برنامه‌های هوش مصنوعی به مراکز داده می‌تواند مزایای زیادی را ارائه دهد، اما تغییر نیز با چالش‌هایی همراه است. می‌توانید انتظار داشته باشید که متخصصان با این بزرگ‌ترین موانع مقابله کنند زیرا هوش مصنوعی برای فرآیندهای روزانه مهم‌تر می‌شود.

وارد کردن نرم‌افزار جدید به هر ساختار شرکتی هزینه دارد. استفاده از هوش مصنوعی برای افزایش امنیت، نظارت بر مصرف برق و تجزیه و تحلیل نگهداری پیش‌بینی‌کننده تنها پس از پرداخت هزینه مجوز نرم‌افزاری امکان‌پذیر است که به اندازه کافی برای یک مرکز داده کامل بزرگ باشد.

کارشناسان تخمین می‌زنند که هزینه‌های سخت‌افزاری برای مراکز داده جدید و در حال بهبود تا سال 2030 بیش از 250 میلیارد دلار هزینه خواهد داشت، به این معنی که رهبران صنعت در حال حاضر مبالغ هنگفتی را صرف می‌کنند. افزودن هزینه‌های هوش مصنوعی ممکن است برای برخی بسیار زیاد باشد که فوراً از عهده آن برآیند.

استفاده از آخرین فناوری برای همگام شدن با پردازش و ذخیره‌سازی داده‌ها به این معنی است که پیشرفت مداوم فناوری در مراکز داده بسیار مهم است. سخت‌افزار قدیمی یک مشکل است، زیرا سیستم‌های رایانه‌ای قدیمی‌تر مرکز ممکن است نتوانند از برنامه‌های هوش مصنوعی به طور کامل استفاده کنند. جایگزینی آن‌ها قبل از سرمایه‌گذاری در نرم‌افزار جدید یک هزینه اضافی است که برخی ممکن است قادر به پوشش آن نباشند.

جایگزینی زیرساخت‌های قدیمی یک مشکل به‌ویژه نگران‌کننده برای مراکز داده‌ای است که از تجهیزات ساخته شده قبل از اینکه ذخیره‌سازی مجازی رایج‌تر شود، استفاده می‌کنند. سرورهای آن‌ها ممکن است قدرت محاسباتی یا حافظه کمتری نسبت به مدل‌های جدیدتر داشته باشند. اگر برنامه‌های پیشرو هوش مصنوعی به قابلیت‌های یک دستگاه به‌روز متکی باشند، ارتقاء سرورهای پرهزینه ممکن است بخشی اجتناب‌ناپذیر از ادغام باشد.

تغییر فرآیندهای عملیاتی تقریباً همیشه به مقداری آموزش تیمی نیاز دارد. شما احتمالاً بدون در نظر گرفتن حرفه خود، قبلاً در جلسات آموزشی شرکت کرده‌اید. درس‌های سریع اطمینان می‌دهند که همه در یک صفحه هستند و زمان خرابی را به دلیل سردرگمی محدود می‌کنند.

کارگران مراکز داده در حین تنظیم سیستم‌های پشتیبانی خودکار به فرصت‌های آموزشی مشابهی نیاز خواهند داشت. از سال 2023، 501000 نفر در مراکز داده در سراسر کشور کار می‌کنند. زمان مورد نیاز برای ایجاد مواد آموزشی و آموزش این تعداد از کارمندان می‌تواند برنامه ادغام هوش مصنوعی اولیه تیم را پیچیده کند.

با استفاده بیشتر از هوش مصنوعی در عملیات روزانه مراکز داده، روندها در حال ظهور هستند. استراتژی‌های حاکمیت داده احتمالاً با تغذیه مدل‌های هوش مصنوعی جدید خود تغییر خواهند کرد. هنگامی که تیم‌ها از فرصت‌های حاکمیت بهتر برای درک اینکه چه داده‌هایی را در اختیار دارند، ساختار فعلی آن و منابع اصلی آن استفاده می‌کنند، هوش مصنوعی آن‌ها کارآمدتر عمل می‌کند.

محاسبات کوانتومی هوش مصنوعی نیز ممکن است رایج‌تر شوند. تیم‌های مرکز داده باید با تقاضای خدمات تشدید شده مربوط به پردازش کوانتومی همگام باشند. اگر هوش مصنوعی به اندازه کافی قوی باشد که بتواند بارهای داده بزرگتر را مدیریت کند، می‌تواند بارهای داده بزرگتر را به طور موثرتری تجزیه و تحلیل کند. با تکامل چشم‌انداز محاسبات کوانتومی، الگوریتم‌های قوی‌تر احتمالاً گسترده‌تر خواهند شد.

هنگامی که شروع به یادگیری نحوه تأثیرگذاری هوش مصنوعی بر روندهای زیرساخت مراکز داده می‌کنید، درک اینکه چرا بسیاری از مکان‌ها در حال ارتقاء قابل توجهی هستند، آسان‌تر است. اگر رهبران صنعت بتوانند هزینه‌های عملیاتی مرتبط با وارد کردن هوش مصنوعی را مدیریت کنند، می‌توانند از الگوریتم‌های جدید برای بهبود عملیات روزانه و ایمن‌سازی داده‌های خود به طور موثرتری استفاده کنند.

اگر مشتاقانه منتظر آینده‌ای با خدمات ابری و پردازش داده‌های بیشتر هستید، به‌روز ماندن با نحوه استفاده هر مرکز از آخرین ابزارها، شما را از پیشرفت‌های هیجان‌انگیز مطلع می‌کند.