زمان تخمینی مطالعه: 5 دقیقه
در این مطلب به ده روش برتر که فناوری‌های هوش‌مصنوعی AI و یادگیری ماشین ML مراکزداده جهان را متحول می‌کنند و کارایی و پایداری را افزایش می‌دهند، می‌پردازیم.
در همه صنایع جهان، هوش‌مصنوعی و ML تحول بزرگی را ایجاد کرده‌اند. این فناوری‌ها – در اشکال مختلف – برای بهبود کارایی عملیاتی، پایداری و مدیریت ظرفیت مورد استفاده قرار می‌گیرند. در مراکزداده، راه‌حل‌های هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشین به‌سرعت به‌کار گرفته می‌شوند تا سایت‌ها را به راه‌حل‌های لازم برای مدیریت تقاضاهای رو به‌رشد داده در جهان، در کنار اهداف پایداری بلندپروازانه‌شان مجهز کنند. بنابراین، ده کاربرد مهم این روزها، که از هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده می‌کنند در صنعت مرکزداده در حال ظهورند، بیان می‌کنیم.
10- کمک به پایداری
از طریق مدل‌های هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشین(ML)، مراکزداده می‌تواننددقیقا اشاره کنند به آن نواحی که بیشترین تاثیر را بر اثربخشی مصرف برق PUE می‌گذارند. علاوه بر آن، مدل‌ها می‌توانند شرایط بهینه و اثربخشی مصرف آب WUE را برای یک مرکزداده شناسایی کنند. به‌طور خلاصه، آن‌ها می‌توانند روشی را شناسایی کنند که کارایی و پایداری را به موثرترین شکل ممکن متوازن کنند. در نتیجه، این فناوری‌ها راهی بسیار کارآمد و تاثیرگذار برای مراکزداده برای بهبود استانداردهای پایداری خود هستند و با توجه به اولویت مصرف‌کنندگان به داشتن شرکای پایدار سرمایه‌گذاری در این حوزه بیش از هر زمان دیگری مشهود است.
9 – ابزار پردازش زبان طبیعی
از طریق ابزارهای پردازش زبان‌طبیعی (NLP)، عملیات ماموریت حیاتی را می‌توان با سرعت قابل‌توجهی ساده کرد. این ابزارها به‌طور فزاینده‌ای در طیف گسترده‌ای از فرآیندهای حیاتی و راه‌حل‌های سازمانی قرار دارند، از جمله: خلاصه‌سازی متن/ ترجمه ماشینی / چت ربات‌ها / شناسایی هرزنامه یا ایمیل‌های فیشینگ
8 – تشخیص ناهنجاری
ابزارهای هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشین در شناسایی الگوها و مشخص‌کردن ناهنجاری‌ها به‌طرز چشم‌گیری مهارت دارند. در نتیجه، آن‌ها کمک ارزشمندی برای پردازش داده‌ها و مدیریت داده‌ها هستند و می‌توانند ناهنجاری‌ها را تشخیص دهند یا بسیار سریع‌تر از مغز انسان تجزیه و تحلیل ریشه‌ای را انجام دهند.
7 – نظارت و رفع اشکال
ابزارهایی مانند TensorBoard، Weights & Biases و Neptune به‌طور فزاینده‌ای توسط تیم‌های فناوری‌اطلاعات برای انجام نظارت و رفع اشکال استفاده می‌شوند. همانند تشخیص ناهنجاری، ابزارهای هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشین می‌توانند این وظایف را بسیار سریع‌تر و دقیق‌تر از آن‌چه برای انسان‌ها ممکن است انجام دهند.
6 – مدیریت کارایی دارایی
مدیریت کارایی دارایی شامل جمع‌آوری، یکپارچه‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌شود، به‌طوری‌که از دارایی‌های فیزیکی مرکزداده می‌توان تا حد امکان به‌صورت موثر استفاده کرد. مدل‌های هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشین نه تنها می‌توانند طول عمر دارایی‌های مرکزداده را افزایش دهند (با شناسایی نقص‌های احتمالی در استفاده از آن‌ها) بلکه می‌توانند برنامه‌های تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده را نیز توصیه کنند و مدیران را از نوسانات در شرایط عملیاتی عادی تجهیزات آگاه سازند.
5 – به حداکثر رساندن زمان کار
با تکیه بر ارزش ابزارهای هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشین در مدیریت کارایی دارایی، با اطمینان از استفاده موثر از دارایی‌ها و محافظت در برابر آسیب، این ابزارها در به حداکثر رساندن زمان کارکرد مرکزداده ارزشمند هستند. محور شهرت یک مرکزداده قابل اطمینان بودن آن است و ابزارهای هوش‌مصنوعی و ML از طریق تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده، حفظ تجهیزات و هشدارهای قبل از نقص، احتمال قطع شدن مرکزداده را به میزان قابل‌توجهی کاهش می‌دهند.
4 – طرح‌ریزی و مدیریت ظرفیت
بسیاری از مراکزداده در جهان دائما در حال گسترش هستند. در نتیجه، صنعت خواستار بهره‌گیری از فناوری‌های هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشین هستند که می‌توانند طرح‌ریزی و مدیریت ظرفیت را انجام دهند و دستاوردهای عمده‌ای کسب کنند. این فناوری‌ها نه تنها مراکزداده را قادر می‌سازند به‌طور یکپارچه ارتقا پیدا کنند، بلکه به سایت‌ها کمک می‌کنند تا این کار را انجام داده و در عین حال ضایعات و هزینه‌ها را به‌حداقل برسانند.
3 – مدیریت ارتباط با مشتری
هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشین به‌طور گسترده‌ای با چت ربات‌های NLP مرتبط‌اند. اما، چیزی که کم‌تر در مورد این ابزارها شناخته شده است، ظرفیت آن‌ها برای بهبود تجربه مشتری به‌طورگسترده است. به‌عنوان مثال، هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشین می‌توانند برای شناسایی مشتریانی که در معرض خطر بالای ترک یا دور شدن هستند و هشدار دادن به تیم‌های مختلف فروش، روابط عمومی و … استفاده شوند، در حالی‌که پیشنهادهایی برای بازسازی ارتباطات با مشتری را توصیه می‌کنند. تیم‌ها می‌توانند به‌طور فعالانه پشتیبانی هدفمندتری را برای بازگرداندن وضعیت ارائه دهند.
2 – امنیت سایبری
نفوذپذیری داده‌ها و حملات سایبری تهدید بزرگی برای مراکزداده هستند. اما، با استفاده از مدل‌های تخصصی هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشین، ارائه‌دهندگان می‌توانند پروتکل‌های امنیت سایبری قوی‌تری را پیاده‌سازی کنند، نقاط ضعیفی را در سامانه خود بشناسند و هرگونه فعالیت مشکوکی را قبل از این‌که تهدید بزرگ‌تری ایجاد کند، شناسایی کنند.
1- بهبود بهره‌وری گردش کار
ابزارهای هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشین با استفاده از آموخته‌های قبلی و پیاده‌سازی راه‌حل‌های مناسب بر این اساس می‌توانند به مراکزداده کمک کنند تا حوادث را به مراتب کارآمدتر برطرف کنند. به‌علاوه، در تمام روش‌های ذکر شده در بالا، این پلت‌فرم‌ها می‌توانند فرصت‌های گسترده‌ای را برای بهبود کارایی، در همه‌چیز، از دارایی‌های موجود در محل گرفته تا نحوه استفاده از تجربه مشتری، ایجاد کنند.
بدون دیدگاه