چگونه هوش مصنوعی عملکرد مراکز داده را متحول میکند؟
تقریباً هر صنعتی در حال حاضر به دنبال عملکردهای جدید هوش مصنوعی است که میتواند فرآیندها را ساده کرده و نتایج را بهبود بخشد. در این چشمانداز دیجیتال جدید، مراکز داده به طور منحصر به فردی برای ارائه و بهرهمندی از برنامههای کاربردی هوش مصنوعی قرار دارند.
آموزش و تحویل هوش مصنوعی به مقادیر عظیمی از قدرت محاسباتی و ذخیرهسازی داده نیاز دارد. مراکز داده آینده و سنتی هر دو این قابلیتها را به عنوان ستون فقرهای برای دنیای مبتنی بر فناوری فراهم خواهند کرد. اما این افزایش تقاضا همچنین مستلزم آن است که خود مراکز داده از فناوریهای جدید – مانند سیستمهای هوش مصنوعی – برای ارائه خدمات موثرتر، ایمنتر و کارآمدتر استفاده کنند.
هوش مصنوعی و تأثیر بر عملیات مرکز داده
در اصل، الگوریتمهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در تشخیص الگوها در مجموعه دادهها بسیار خوب هستند. سپس آنها یادگیری خود را به وظایف آینده اعمال میکنند – اتوماسیون و سادهسازی بسیاری از عملیات روزمره. این به عنوان تحلیل پیشبینی شناخته میشود.
در سالهای اخیر، اپراتورهای مرکز داده از هوش مصنوعی برای سادهسازی اجرای روزانه خدمات استفاده کردهاند. در یک نظرسنجی اخیر، 57 درصد از مالکان مراکز داده گفتند که به یک مدل هوش مصنوعی برای اتخاذ تصمیمات عملیاتی اعتماد خواهند کرد – افزایش تقریباً 20 درصدی نسبت به سال قبل.
به طور خاص، اپراتورها میتوانند از تحلیل پیشبینی برای ایجاد بهبودهای بلادرنگ در زمینههایی مانند سیستمهای خنککننده مرکز داده استفاده کنند. تحویل قدرت و ذخیرهسازی مورد نیاز محاسبات مدرن، مقدار باورنکردنی گرما تولید میکند.
با استفاده از هوش مصنوعی برای خنکسازی کارآمدتر سختافزار، ارائه دهندگان میتوانند هزینهها را کاهش دهند و راندمان انرژی را بهبود بخشند. به عنوان مثال، پیادهسازی هوش مصنوعی گوگل هزینههای خنکسازی آنها را 40 درصد کاهش داد.
هوش مصنوعی همچنین میتواند به کاهش ناکارآمدیهای زیرساخت IT کمک کند. تحلیل پیشبینی میتواند به ارائه دهندگان کمک کند تا تخصیص برق و فضای رک را تنظیم کنند. نتایج شامل کاهش هزینههای عملیاتی، بهبود کارایی استفاده از برق (PUE) و تصمیمات آگاهانهتر و مبتنی بر داده است.
بهینه سازی مدیریت منابع با هوش مصنوعی
شرکتهای مدرن بارهای کاری بسیار سنگینی را بر زیرساختهای مرکز داده اجرا میکنند. با توجه به مثال ChatGPT، یک گزارش اخیر پیشبینی کرده است که آموزش و پیادهسازی مدلهای هوش مصنوعی مولد تا سال 2028 هزینه 76 میلیارد دلار خواهد داشت. این رقم بیش از دو برابر هزینه سالانه خدمات وب آمازون (AWS)، بزرگترین ارائه دهنده خدمات ابری عمومی جهان است.
این برای مراکز داده به چه معناست؟ برای ارائه قدرت، ذخیرهسازی و اتصال مورد نیاز توسط فناوریهای جدید و فعلی، آنها باید در بسیاری از زمینهها کارآمدتر شوند. برخی از ارائه دهندگان خدمات مرکز داده در حال حاضر این کار را آغاز کردهاند.
استفاده از هوش مصنوعی مرکز داده برای بهبود مدیریت بار کاری
مراکز داده در حال حاضر میتوانند از هوش مصنوعی برای بهبود مدیریت و تخصیص بار کاری استفاده کنند. این راهکارها میتوانند به استفاده کارآمدتر از سختافزار و خدمات شبکه، جلوگیری از زمان خرابی و ارائه سطح بالایی از خدمات کمک کنند.
استفاده از هوش مصنوعی مرکز داده برای اطمینان از تداوم کسبوکار
نگهداری پیشبینیکننده به اطمینان از تداوم کسبوکار کمک میکند. الگوریتمهای هوش مصنوعی میتوانند مشکلات را قبل از وقوع آنها تشخیص دهند و به طور چشمگیری هزینههای خرابی و تعویض سختافزار را کاهش دهند. مکینزی تخمین میزند که ترکیب مدلهای پیشبینی هوش مصنوعی با دستگاههای مناسب اینترنت اشیا (IoT) منجر به کاهش هزینههای نگهداری برخی از شرکتها تا یک چهارم شده است.
بهرهبرداری از هوش مصنوعی مرکز داده برای ارائه تجربه بهتر مشتری
مدیریت بار کاری پویا همچنین به معنای بهبود خدمات است. هوش مصنوعی وظایف محاسباتی را به کارآمدترین منابع تخصیص میدهد و در عین حال هزینهها را کاهش میدهد و بهترین تجربه ممکن را برای مشتری ارائه میدهد.
در نهایت، هوش مصنوعی به زیرساختهای مرکز داده کمک میکند تا به حداکثر پتانسیل خود عمل کنند – که هم به نفع ارائه دهندگان و هم به نفع کاربران نهایی است.
تقویت امنیت مرکز داده با هوش مصنوعی
هوش مصنوعی همچنین میتواند برای تقویت امنیت مرکز داده استفاده شود. با تکامل مداوم تهدیدات سایبری، ممکن است سیستمهای امنیتی سنتی در یادگیری تهدیدات جدید یا اجرای اقدامات دفاعی موثر بسیار کندتر باشند. استفاده از هوش مصنوعی میتواند به مراکز داده کمک کند تا ابتکار عمل را به دست بگیرند.
به طور خاص، هوش مصنوعی مرکز داده میتواند به بهبود امنیت در روشهای زیر کمک کند:
تشخیص ناهنجاری: نظارت بر ترافیک شبکه، لاگهای دسترسی و رفتار سیستم میتواند به سیستمهای هوش مصنوعی در شناسایی الگوهای غیرمعمول کمک کند – تشخیص مشکلات قبل از شروع. این تشخیص بلادرنگ به تیمهای امنیتی کمک میکند تا قبل از ایجاد خسارت، خطرات احتمالی را کاهش دهند.
اقدامات امنیتی پیشگیرانهتر: اقدامات امنیتی سنتی واکنشی هستند نه پیشگیرانه. تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی به مراکز داده امکان میدهد تا تهدیدات و آسیبپذیریهای بالقوه را پیشبینی کرده و قبل از سوءاستفاده از آنها توسط بازیگران بد، شکافهای دفاعی را ببندند.
محافظت از دادهها: با استفاده از الگوریتمها و تکنیکهای هوش مصنوعی، مراکز داده میتوانند پردازش، ذخیرهسازی و امنیت دادهها را بهبود بخشند. این به محافظت از زمان فعالیت، قابلیت اطمینان و یکپارچگی دادههای حیاتی برای کسبوکار – در حال انتقال و ذخیرهسازی – کمک میکند.
آینده مراکز داده
در حالی که هوش مصنوعی قبلاً تأثیر قابل توجهی بر دنیای ما گذاشته است، مهم است به یاد داشته باشیم که سرعت نوآوری در حال کاهش نیست. در صورت وجود هر چیزی، در حال سرعت بخشیدن است. مراکز داده آینده باید همراه با فناوری تکامل یابند تا یک سرویس کارآمد و موثر ارائه دهند.
به عنوان مثال، ممکن است شاهد باشیم که هوش مصنوعی پیشرفته، محاسبات کوانتومی و سایر فناوریهای نوظهور نسل بعدی مراکز داده را شکل دهند. این فناوریهای پیشرفته نوید کارایی بیشتر و ویژگیهای پیشرفته را میدهند.
اما با تبدیل شدن هوش مصنوعی به بخشی اساسی از عملیات مرکز داده، مسائل مربوط به شفافیت و پاسخگویی به درستی مطرح خواهد شد. پایداری نیز نقش بسیار مهمی در تصمیمات هوش مصنوعی مرکز داده ایفا خواهد کرد. بارهای کاری پرمصرف از پردازندههای مرکزی و واحدهای پردازش گرافیکی پیشرفته استفاده میکنند که به سیستمهای خنککننده مایع پیشرفته برای محافظت در برابر آسیب سختافزار نیاز دارند. به همین دلیل، انتظار میرود مصرف انرژی مراکز داده تا سال 2030 12 درصد افزایش یابد.
استفاده از هوش مصنوعی تضمین میکند که ارائه دهندگان مرکز داده با این تقاضاهای در حال تغییر تکامل مییابند – و ستون فقره دیجیتال فوقالعادهای را برای آینده به روشی متعادل و اخلاقی فراهم میکنند.
سخن پایانی
مراکز داده توسط هوش مصنوعی و فناوریهای نوظهور تقویت خواهند شد
با نگاه به آینده، فناوریهای نوظهور بیشتر از قبل استفاده از هوش مصنوعی را در مراکز داده شکل خواهند داد. با ترکیب ابتکارات اخلاقی با فناوری جدید هوش مصنوعی، مراکز داده میتوانند خدمات ابری با عملکرد بالا مورد نیاز کسبوکارهای آینده را ارائه دهند.
سوالات متداول
1.هوش مصنوعی چگونه در مراکز داده استفاده میشود؟
هوش مصنوعی در حال تغییر عملیات مراکز داده به روشهای مختلفی است:
* تحلیل پیشبینیکننده امکان خودکارسازی عملیات و بهبود مدیریت منابع را فراهم میکند.
* امنیت مرکز داده پیشرفته از طریق تشخیص ناهنجاری بلادرنگ، شناسایی تهدیدات پیشگیرانه و محافظت از دادهها.
* ظرفیتهای نگهداری پیشبینیکننده و مدیریت بار کاری پویا برای بهبود ارائه خدمات و به حداقل رساندن زمان خرابی.
2.مرکز داده هوشمند چیست؟
یک مرکز داده هوشمند با استفاده از هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و دستگاههای IoT بهینه و خودکار میشود. این فناوریها به بهبود جنبههای کلیدی مانند کارایی، امنیت و مدیریت منابع کمک میکنند و عملکرد کلی را افزایش داده و هزینهها را کاهش میدهند.
3.آیا هوش مصنوعی به مراکز داده بیشتری نیاز دارد؟
فناوریهای هوش مصنوعی برای آموزش و اجرای مدلها به قدرت محاسباتی عظیم، فضای ذخیرهسازی و شبکه با تأخیر کم نیاز دارند. بهطور معمول، این برنامهها معمولاً به دلیل در دسترس بودن منابع و شرایط بهینه در مراکز داده میزبانی میشوند. با ادامه پذیرش گسترده هوش مصنوعی، ممکن است نیاز به مراکز داده نیز افزایش یابد.
4.مرکز داده هوش مصنوعی چیست؟
یک مرکز داده هوش مصنوعی تسهیلاتی مجهز به مقدار زیادی از منابع محاسباتی است که به طور خاص برای بارهای کاری هوش مصنوعی طراحی شده است. این زیرساخت لازم برای آموزش و استقرار مدلها و الگوریتمهای پیچیده یادگیری ماشین را فراهم میکند. مراکز داده هوش مصنوعی معمولاً شامل سرورهای با عملکرد بالا، سیستمهای ذخیرهسازی، زیرساخت شبکه و شتابدهندههای سختافزاری تخصصی هستند.
