هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) چگونه باعث کاهش حجم کار در مرکز داده‌ (دیتاسنتر) می‌شود؟

هوش مصنوعی (Artificial intelligence) یا AI شبیه‌سازی فرایندهای هوش انسانی توسط ماشین‌ها، به ویژه سیستم‌های رایانه‌ای است. برنامه‌های خاص هوش مصنوعی شامل سیستم‌های خبره، پردازش زبان طبیعی (NLP)، تشخیص گفتار و بینایی ماشین است.

فن آوری های هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است و می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را با سرعت بالایی پردازش کند و پیش بینی‌ها را با دقت بیشتری نسبت به انسان انجام دهد. در حال حاضر روزانه حجم بالایی داده ایجاد می‌شود که برای تحلیل آن باید چند نیروی انسانی وقت بگذارند در صورتی که اگر از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی استفاده شود، می‌تواند این داده‌ها را گرفته و به سرعت به اطلاعات عملی تبدیل کند. با این مقدمه قصد داریم در این مقاله مزیت‌های استفاده از هوش مصنوعی در مراکز داده را شرح دهیم.

عملکرد هوش مصنوعی در مراکز داده

همزمان با افزایش حجم کار در مراکز داده، تعداد زیادی از شرکت‌ها به دنبال هوش مصنوعی (AI) هستند و امیدوارند که این فناوری بتواند ضمن افزایش کارایی و کاهش هزینه‌ها، حجم کاری آن‌ها را کاهش دهد. هوش مصنوعی سعی می‌کند در زیرساخت‌هایی مانند مراکز داده و یا محیط cloud و edge و … با مدیریت بهتر و به‌صورت خودکار در زمان کوتاه کارها را انجام دهد.

با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان راه‌اندازی مرکز داده و مدیریت آن را به‌صورت خودکار انجام داد به کمک آن می‌توان نیاز به نیروی کار انسانی را کاهش داد و سطوح بالایی از کارایی و انعطاف‌پذیری را داشت، اما آیا مدیران مراکز داده آماده حذف نیروهای انسانی و استفاده از ماشین هستند؟

AI و اتوماسیون ثابت کرده است که ابزار قدرتمندی در مدیریت حجم کار هستند، زیرا کارکنان را از انجام کارهای وقت‌گیر و پیش‌پاافتاده مانند مانند مدیریت سرور، تجزیه‌وتحلیل داده‌های جمع‌آوری‌شده از ماشین‌های جداگانه، تنظیمات امنیتی؛ تعادل بار ترافیکی؛ و توزیع برق و خنک‌کننده رها می‌کند و به آن‌ها اجازه می‌دهد تا روی کارهایی که واقعاً به انسان نیاز دارند تمرکز کنند.

هوش مصنوعی به مدیران کمک می‌کند تا نیازهای آینده خود را پیش‌بینی کنند و همین باعث انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری AI شده است. همچنین استفاده از هوش مصنوعی باعث شده سرعت کار 20 تا 30% و حتی در بعضی مواقع تا 2 برابر افزایش یابد.

بااین‌حال  امروزه هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) بیشتر در مراکز داده (دیتاسنترها) برای بهبود عملکرد و صرفه‌جویی عملیاتی تمرکز کرده است و می‌تواند با دقت بیشتری خطرات شناخته‌شده را پیش‌بینی کرده و خرابی‌ها را نسبت به سایر فناوری‌ها ارائه دهد و این به تیم مدیریت مرکز داده کمک می‌کند که زمان خرابی را کاهش دهند و قبل از خراب شدن تجهیزات و برنامه‌ها اقدامات لازم را انجام دهند، همچنین می‌تواند مدیریت بهتر دما و ولتاژ را امکان‌پذیر کند، در نتیجه هزینه‌های عملیاتی را به‌طور مستقیم کاهش می‌دهد.

ریچارد بوید، بنیان‌گذار و مدیرعامل توسعه‌دهنده یادگیری ماشین و هوش مصنوعی تانگو، می‌گوید: با گسترش ابزارهای AI و ML، سازمان‌ها در حال یادگیری هستند که بهترین نتیجه زمانی رخ می‌دهد که هوش انسان با این فناوری‌ها همکاری کند و با آن رقابت نکند. وی می‌گوید: ” از بسیاری جهات ماشین‌آلات به‌راحتی نمی‌توانند جای انسان را بگیرند، اما مطمئناً مکان‌هایی وجود دارد که ماشین‌آلات بسیار بهتر از انسان هستند. “هنگامی که هوش مصنوعی و ML رایج شود و کارگران با این مشارکت جدید سازگار شوند، نظر عمومی تغییر خواهد کرد.”

Ml  یا یادگیری ماشینی زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد بدون داشتن برنامه‌ریزی قبلی و با استفاده از داده‌ها و تجربیات قبلی یاد بگیرند یا تصمیم‌گیری کنند. یادگیری ماشینی از انبوهی از  داده‌های ساختاری و نیمه ساختاریافته استفاده می‌کند تا  بتواند نتیجه دقیقی را ایجاد کند  یا حتی بر اساس آن داده‌ها پیش‌بینی کند.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در دیتاسنتر‌ها

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (ML) نقش مهمی در میان رک‌های سرور در مراکز داده دارد. با توجه به گسترش کار و تجارت 4 مزیت برای افزایش کارایی و استفاده از هوش مصنوعی در مراکز داده وجود دارد که عبارت‌اند از:

• مدیریت برق که با بهینه‌سازی سیستم‌های گرمایشی و سرمایشی باعث کاهش هزینه و میزان مصرف برق و کارایی بهتر دیتاسنترها خواهد شد.
• مدیریت تجهیزات (زیرساخت‌ها): AI سلامت سرورها، ذخیره‌سازی و تجهیزات شبکه را کنترل می‌کند و امکان بررسی سلامتی سیستم‌ها و پیش‌بینی زمان خرابی تجهیزات را دارد.
• مدیریت حجم کار: استفاده از هوش مصنوعی کمک می‌کند تا داده‌های ارسالی به سمت زیرساخت‌های مناسب، در زمان مشخص به‌صورت خودکار هدایت شوند.
• امنیت: از مهم‌ترین وظایف هوش مصنوعی می‌توان تضمین امنیت باشد. ابزارهای AI می‌توانند به‌صورت منظم ترافیک شبکه را چک کنند و در صورت مشکل هشدارهایی به متخصصین ارسال نمایند، به تجزیه‌وتحلیل موارد اشتباه کمک کنند و توصیه‌هایی برای ایجاد حفره‌های دفاعی امنیتی شرکت ارائه دهند.