هوش مصنوعی
زمان تخمینی مطالعه: 12 دقیقه
هوش مصنوعی می‌تواند تاثیرات بسیار زیادی بر مراکزداده داشته باشد، هزینه‌های نگه‌داری و مدیریت مراکزداده را کاهش دهد و به کارشناسان شبکه در انجام برخی از وظایف کمک کند. در این مقاله، قصد داریم به شکل اجمالی برخی از تاثیرات مهم هوش‌مصنوعی بر صنعت مرکزداده را مورد بررسی قرار دهیم.
تاثیرات و کاربردهای مهم هوش‌مصنوعی بر مراکزداده
به‌طور معمول، کارشناسان شبکه شاغل در مراکزداده شرح وظایف نسبتا مشخصی دارند که بهبود عملکرد مرکزداده، بهینه‌سازی مصرف انرژی و موارد این چنینی از جمله این موارد است. به‌طور کلی، هوش‌مصنوعی این ظرفیت را دارد که در زمینه‌های زیر تاثیر شگرفی بر مراکزداده داشته باشد:
بهبود عملکرد: با استفاده از فناوری‌های هوش‌مصنوعی می‌توان عملکرد تجهیزات مستقر در مرکزداده را بهبود بخشید. به‌عنوان مثال، این امکان وجود دارد که از الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای بهبود مدیریت و پیش‌بینی عیب‌های تجهیزات استفاده کرد.
بهینه‌سازی مصرف انرژی: هوش‌مصنوعی می‌تواند به بهبود مدیریت مصرف انرژی در مرکزداده کمک کند. با استفاده از الگوریتم‌های هوشمند، می‌توان مصرف انرژی را کاهش داد و بهینه‌سازی کرد. به‌عنوان مثال، سامانههای هوشمند می‌توانند بر نحوه میزان استفاده انرژی توسط تجهیزات خنک‌کننده مراکزداده نظارت کنند تا هنگامی‌که مرکزداده با ترافیک سنگینی روبه‌رو نیست با تمام توان کار نکنند.
پیش‌بینی عیب‌های سامانه‌ها: هوش مصنوعی می‌تواند به پیش‌بینی عیب‌های سامانه‌ها در مرکزداده کمک کند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق و تحلیل‌داده‌ها می‌توان پیش‌بینی کرد کدامیک از تجهیزات مرکزداده در آینده با مشکل یا خرابی روبه‌رو می‌شوند و در نتیجه، اقدامات مناسبی برای پیشگیری یا رفع آن‌ها انجام داد.
بهبود امنیت: هوش مصنوعی این ظرفیت را دارد تا امنیت مراکزداده را بهبود ببخشد. با استفاده از الگوریتم‌های هوشمند می‌توان فرآیند شناسایی و پیشگیری از بروز حملات سایبری را ارتقا داد. همچنین، می‌توان از الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای تشخیص الگوهای غیرعادی در شبکه‌ها استفاده کرد و هرگونه تغییری در الگوی کاربری، نحوه استفاده غیر متعارف از ماشینهای مجازی را شناسایی کرد و اقدامات مناسبی برای پیشگیری از بروز حمله‌های احتمالی انجام داد.
افزایش سرعت پردازش: هوش مصنوعی می‌تواند به افزایش سرعت پردازش در مراکزداده کمک کند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی می‌توان سرعت پردازش داده‌ها را بیشتر کرد و به شکل قابل‌توجهی عملکرد سامانههای محاسباتی را ارتقا داد. به طور مثال، می‌توان به‌شکل همزمان از توان پردازنده‌های مرکزی و پردازنده‌های گرافیکی برای انجام محاسبات سنگین استفاده کرد.
به طور خلاصه، هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود عملکرد، بهینه‌سازی مصرف انرژی، پیش‌بینی عیب‌های سامانه‌ها، بهبود امنیت و افزایش سرعت پردازش در مراکزداده کمک کند. اکنون، به این پرسش مهم می‌رسیم که هوش مصنوعی بر مبنای چه راهکارهایی قادر به افزایش امنیت مراکزداده است؟
چگونه هوش مصنوعی امنیت مراکزداده را ارتقا می‌دهد؟
همان‌گونه که اشاره کردیم، هوش مصنوعی این توانایی را دارد تا امنیت مراکزداده را ارتقا دهد. یکی از وظایف مهم کارشناسان امنیتی، شناسایی حملات است. هوش‌مصنوعی می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی، الگوهای مشابه حملات سایبری را شبیه‌سازی کرده و از این طریق به شناسایی موارد مشکوک بپردازد. با تحلیل تاریخچه فعالیت‌ها در مرکزداده، هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی و پیشگیری از حملات سایبری کمک کند. به‌طور معمول، کارشناسان امنیت و شبکه باید بخشی از وقت خود را صرف شناسایی الگوهای غیر عادی کنند. امروزه، فناوری‌ها و ابزارهای خوبی در زمینه شناسایی فعالیت‌های مشکوک توسعه پیدا کرده‌اند، با این‌حال، مشکلی که بخش عمده‌ای از این ابزارها دارند هشدارهای مثبت کاذب زیاد است که کارشناسان شبکه را مجبور می‌کند تمامی این هشدارها را یک‌به‌یک بررسی کنند که همین مسئله در بلندمدت فرسودگی شغلی، نادیده گرفتن برخی هشدارهای مهم و موارد این چنینی را به وجود می‌آورد. این در حالی است که هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، فعالیت‌های غیرعادی در شبکه را به‌سرعت شناسایی کند. به‌طور مثال، کارمندی که روزانه در ساعات مشخصی به حساب کاربری خود وارد شده و مجموعه اقدامات مشخصی را انجام می‌دهد، اما ناگهان در ساعت پنج صبح به حساب کاربری خود وارد می‌شود و سعی می‌کند اطلاعات سازمان را دانلود کند، بیان‌گر این نکته است که یک حمله سایبری به وقوع پیوسته و هکرها در تلاش برای سرقت یا تحریف اطلاعات هستند. در این حال، هوش مصنوعی به سرعت قادر به شناسایی و مسدود کردن این فعالیت‌های مخرب است.
آیا هوش مصنوعی می‌تواند به تشخیص و پیشگیری از حملات DDoS در مراکزداده کمک کند؟
پاســـــخ مثبت است. هوش مصنوعی می‌تواند به تشـــخیص و پیشـــگیری از بــــروز حمــــلات انکـــــار ســــرویس توزیع شــده DDoS سرنام (Distributed Denial-of-Service) کمک کند. به طور کلی، ساز و کار حملات DDoS به این صورت است که هکرها گروهی از تجهیزات آسیب‌پذیر متصل به اینترنت را شناسایی و آلوده می‌کنند و در ادامه از طریق اسکریپت‌های آلوده اجرا شده روی سامانههای مخرب به آن‌ها فرمان می‌دهند تا به صورت همزمان درخواست‌های زیادی به سرور هدف ارسال کنند تا منابع سرور به طور کامل مشغول پردازش درخواست‌ها شوند و در نتیجه، سرویس‌دهی به کاربران دچار اختلال شود. برای پیشگیری از بروز حملات DDoS، هوش مصنوعی قادر است از روش‌های مختلفی استفاده کند که از مهم‌ترین آن‌ها به موارد زیر باید اشاره کرد:
تحلیل رفتار کاربران: هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل رفتار کاربران، الگوهای غیرمعمول را شناسایی کند و هشدارهای لازم را به مدیران مراکزداده ارائه دهد. این الگوها می‌تواند شامل افزایش تعداد درخواست‌ها از یک آدرس آی‌پی خاص، تغییرات در نوع درخواست‌ها، افزایش درخواست‌های غیر معمول و غیره باشد.
استفاده از مدل‌های پیش‌گویانه: هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از مدل‌های پیش‌گویانه حملات DDoS را پیش‌بینی کند و به مدیران مراکزداده هشدار دهد تا اقدامات مناسبی برای پیشگیری از این حملات انجام دهند. به طور مثال، در ابتدای بروز این حملات نشانه‌های افزایش نامحسوس ترافیک را به سرعت شناسایی کرده و در ادامه حملات مخرب را به‌سمت مکانیزم‌هایی همچون ظرف عسل (هانی‌پات)، سامانههای شبیه‌سازی شده و غیره هدایت کند.
استفاده از شبکه‌های عصبی: هوش مصنوعی این ظرفیت را دارد تا از طریق شبکه‌های عصبی، شبکه‌های مجازی و شبیه‌سازی شده مشابه با شبکه‌های واقعی سازمان را تعریف کند، سامانه‌هایی که برای این منظور تعریف شده‌اند را با اطلاعات به ظاهر واقعی پر کند و در ادامه هکرها را فریب دهد تا به این سامانه‌ها حمله کنند. در این حالت، کارشناسان شبکه فرصت کافی برای شناسایی الگوهای خاصی که در حملات DDoS مورد استفاده قرار گرفته را به‌دست خواهند آورد و قادر خواهند بود ترافیک مشکوک را شناسایی کرده و مانع رسیدن آن به سرورهای حساس سازمانی شوند.
به‌طور خلاصه، هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از روش‌های مختلفی مانند تحلیل رفتار کاربران، استفاده از مدل‌های پیش‌بگویانه و شبکه‌های عصبی به تشخیص و پیشگیری از حملات DDoS کمک کند.
چگونه هوش مصنوعی با سامانه مدیریت مرکزداده موجود ادغام می‌شود؟
با توجه به این‌که سامانههای مدیریت زیرساخت مرکزداده (DCIM) شامل ابزارها و روش‌های مختلفی برای مانیتورینگ و مدیریت تجهیزات مختلف مراکزداده است، هوش مصنوعی می‌تواند با یکپارچه شدن با این سامانه‌ها، مدیریت مراکزداده را کارآمدتر کند. در ادامه به چند روش برای یکپارچه کردن هوش مصنوعی با سامانه مدیریت مرکزداده اشاره خواهیم کرد:
تحلیل داده‌های لحظه‌ای: هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های لحظه‌ای و در زمان واقعی، مانیتورینگ سامانه‌ها و شبکه‌ها را انجام دهد. با شناسایی مشکلات در زمان کوتاه و ارائه هشدارهای لازم می‌توان به سرعت اقدامات مناسبی برای رفع مشکلات انجام داد.
بهبود پیش‌بینی عیب‌ها و مشکلات: به طور معمول، کارشناسان شبکه تنها زمانی متوجه بروز مشکلات جدی می‌شوند که شکایت‌هایی را از کاربران دریافت می‌کنند. هوش مصنوعی می‌تواند هرگونه افزایش ترافیک در یک کانال ارتباطی را شناسایی کرده و درخواست‌های کاربران را به سمت مسیرها و کانال‌هایی کند بار ترافیکی کمتری دارند. همچنین، این ظرفیت را دارد که از بهترین مسیرها برای مسیریابی بسته‌های اطلاعاتی استفاده کند که سرعت و قابلیت اطمینان بالاتری دارند. در این حالت، نرخ از دست رفتن بسته‌ها به حداقل می‌رسد، زمان تاخیر کاهش پیدا می‌کند و بسته‌های اطلاعاتی از هاپ‌های کمتری برای رسیدن به مقصد استفاده می‌کنند.
بهبود بهره‌وری: هوش مصنوعی می‌تواند با شناسایی الگوهای مصرف انرژی و استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی، بهره‌وری مراکزداده را بهبود دهد. با این کار، هزینه‌های مرتبط با مصرف انرژی را کاهش داده و به صورت کلی، بهبود عملکرد مراکزداده را تضمین می‌کند.
بهبود دقت و کیفیت: هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بهبود دقت و کیفیت در پردازش داده‌ها و انجام عملیات‌های مختلف را مدیریت کند.
برای یکپارچه کردن هوش مصنوعی با سامانه مدیریت مرکزداده موجود، ابتدا باید داده‌های مورد نیاز جمع‌آوری و آن‌ها را در قالب مناسبی برای استفاده در الگوریتم‌های یادگیری ماشین آماده کرد. سپس، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق و تحلیل داده‌ها می‌توان به بهبود مدیریت مراکزداده و بهبود عملکرد آن‌ها کمک کرد. در نهایت، هوش مصنوعی می‌تواند با ارائه هشدارهای لازم و پیشنهادات مناسب، به مدیران مراکزداده در تصمیم‌گیری‌های مختلف کمک کند.
چگونه هوش‌مصنوعی مدیریت حجم کار مراکزداده را کنترل می‌کند؟
یکی از چالش‌های بزرگی که مهندسان شبکه شاغل در مراکزداده با آن روبه‌رو هستند، نحوه مدیریت درست بارهای کاری وارد شده به مراکزداده است. با توجه به این‌که مراکزداده میزبان ماشینهای مجازی مختلفی هستند که توسط کاربران برای مدت زمان مشخصی اجاره شده‌اند، این مهندسان وظیفه دارند تا تخصیص منابع را به‌درستی انجام دهند تا کاربران بتوانند متناسب با ظرفیتی که نیاز دارند از منابع محاسباتی مراکزداده استفاده کنند. با این‌حال، روند مدیریت دستی این فرآیندها کار ساده‌ای نیست و نیازمند ابزارهای مدیریتی خاص است. در چنین شرایطی هوش‌مصنوعی قادر است به روش‌های زیر به مهندسان شبکه در انجام این‌کار کمک کند:
هوش‌مصنوعی می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده، مدیریت حجم کار مراکزداده را کنترل کند. در ادامه به برخی از روش‌هایی که هوش‌مصنوعی می‌تواند برای کنترل حجم کار در مراکزداده استفاده کند، اشاره می‌کنم:
تحلیل داده‌های بلادرنگ: هوش‌مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های لحظه‌ای و در زمان واقعی، مانیتورینگ سامانه‌ها و شبکه‌ها را به بهترین شکل انجام داده و گزارش دقیقی در ارتباط با میزان مصرف هر یک از ماشینهای مجازی در اختیار کارشناسان قرار دهد. در این حالت، اگر یک ماشین مجازی فراتر از الگوی تعریف شده از منابع استفاده کرد، امکان محدودسازی دسترسی به منابع برای کارشناسان شبکه وجود خواهد داشت.
تخصیص بهینه منابع: هوش‌مصنوعی می‌تواند با تخصیص بهینه منابع به سامانه‌ها و ماشینهای مجازی مختلف میزبانی شده در مراکزداده، به بهبود عملکرد سامانه‌ها و کاهش زمان و هزینه‌های مربوط به پردازش داده‌ها کمک کند. این کار بر اساس الگوریتم‌های بهینه‌سازی و یادگیری ماشین انجام می‌شود.
ارائه پیشنهادات: هوش‌مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌ها و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، پیشنهاداتی برای بهبود عملکرد و بهره‌وری مراکزداده ارائه دهد. به‌طور مثال، راهکارهایی را به کاربران پیشنهاد دهد تا در صورت لزوم متناسب با نیاز خود منابع اضافی را اجاره کنند. در این حالت، نه تنها کاربران در هزینه‌های خود صرفه‌جویی خواهند داشت، بلکه هزینه مصرف انرژی مرکزداده نیز کاهش چشم‌گیری خواهد داشت.
به طور خلاصه، هوش‌مصنوعی می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق و تحلیل‌داده، به مدیران مراکزداده کمک کند با تحلیل داده‌های لحظه‌ای، تخصیص بهینه منابع، پیش‌بینی عیب‌ها و مشکلات، بهبود بهره‌وری و ارائه پیشنهادات مراکزداده را به‌صورت موثرتر مدیریت کنند و به بهترین شکل به مدیریت بارها کاری و ترافیک مرکزداده بپردازند.
هوش‌مصنوعی عملکرد شبکه‌های مراکزداده را بهبود خواهد بخشید
همان‌گونه که اشاره کردیم ساز و کار هوش‌مصنوعی مبتنی بر تحلیل داده‌ها و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. به بیان دقیق‌تر، یکی از کارآمدترین کاربردهای هوش‌مصنوعی در مدیریت هرچه دقیق‌تر ترافیک مرکزداده است. برای این منظور، هوش‌مصنوعی قادر است از راهکارهای زیر برای مدیریت هرچه بهتر مراکزداده استفاده کند:
پیش‌بینی ترافیک: هوش‌مصنوعی می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده، ترافیک شبکه را پیش‌بینی کند و شناسایی تنگناها به شبکه‌های ارتباطی اجازه دهد از مسیرهای کم ازدحام برای انتقال بسته‌های اطلاعاتی استفاده کنند. به بیان دقیق‌تر این ظرفیت را دارد تا فرآیند توزیع بار را مدیریت کند. با توزیع مناسب بار، می‌توان عملکرد شبکه را بهبود بخشید و زمان پاسخ‌گویی و دسترسی به داده‌ها را کاهش داد.
جلوگیری از بروز اختلال در شبکه: هوش‌مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های ترافیک و شناسایی الگوهای غیرمعمول، اختلالات در ترافیک را پیش‌بینی کرده و اقدامات مناسبی برای جلوگیری از بروز این مساله انجام دهد. به بیان دقیق‌تر، مشکل تصادم در شبکه‌ها را به میزان قابل‌توجهی کاهش دهد.
بهینه‌سازی مسیریابی: هوش‌مصنوعی می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، فرآیند بهینه‌سازی مسیریابی در شبکه‌های مراکزداده را مدیریت کند. بهینه‌سازی مسیریابی یکی از کارآمدترین راهکارهایی است که برای حفظ پهنای باند شبکه و حفظ ظرفیت شبکه کارشناسان شبکه دقت نظر خاصی نسبت به آن دارند.
بهبود مدیریت پهنای باند: همان‌گونه که اشاره کردیم، مدیریت پهنای باند یکی از مهم‌ترین وظایف کارشناسان شبکه پس از استقرار این شبکه‌ها است. هوش‌مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های ترافیک و استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی، مدیریت پهنای باند شبکه‌های مراکزداده را خودکارسازی کند. از طریق بهینه‌سازی مدیریت پهنای باند، می‌توان عملکرد شبکه را بهبود بخشید و مانع از آن شد تا پهنای باند به دلایل مختلفی از دست برود.
کلام آخر
در مجموع باید بگوییم هوش‌مصنوعی می‌تواند با استفاده از تحلیل داده‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، فرآیند مدیریت مراکزداده به شکل قابل‌توجهی ارتقا دهد و به کارشناسان شبکه و مراکزداده کمک کند وقت خود را صرف انجام کارهای مهم‌تر و جدی‌تر کنند.
بدون دیدگاه