Волнение по поводу искусственного интеллекта в управлении инфраструктурой центров обработки данных (DCIM) понятно, но операторам пока не следует рассчитывать на преобразующие изменения.
Сегодня люди предсказывают, что искусственный интеллект способен произвести революцию практически во всем, и управление инфраструктурой центров обработки данных (DCIM) не является исключением. Вам не нужно долго гуглить, чтобы найти статьи о том, как ИИ изменит подход компаний к традиционно сложному и трудоемкому процессу DCIM.
Но, как и во многих прогнозах ИИ, легко переоценить степень влияния ИИ на DCIM . ИИ, безусловно, может помочь сделать DCIM более эффективным, но, вероятно, в ближайшее время он не произведет в нем революцию.
Позвольте мне объяснить, обсудив, что ИИ может и не может сделать для улучшения DCIM.
Что такое DCIM в центрах обработки данных?
Управление инфраструктурой центра обработки данных (DCIM) — это процесс мониторинга и управления всем оборудованием в центре обработки данных. Это относится к ИТ-оборудованию, такому как серверы, а также к дополнительным системам, таким как инфраструктура HVAC, от которых зависят центры обработки данных.
DCIM важен, поскольку даже небольшой центр обработки данных может содержать десятки тысяч отдельных компонентов оборудования, и операторы центра обработки данных хотят знать, когда один из них выходит из строя или ведет себя неоптимально. Программное обеспечение DCIM помогает не только отслеживать все внутри центра обработки данных, но также отслеживать проблемы оборудования и поддерживать его в актуальном состоянии.
DCIM может даже сыграть роль в обеспечении устойчивости , помогая предприятиям оптимизировать энергоэффективность центров обработки данных.
Как ИИ может улучшить DCIM
DCIM требует сбора и анализа большого количества данных, и это основная причина, по которой ИИ может принести пользу процессам DCIM. ИИ может помочь операторам центров обработки данных анализировать огромные объемы информации об их инфраструктуре и принимать более эффективные решения по управлению и расширению инфраструктуры.
Например, инструменты DCIM, включающие механизмы искусственного интеллекта, могут более точно выявлять аномалии, такие как необычные схемы энергопотребления сервером, которые могут сигнализировать о проблеме. Они также могут помочь спрогнозировать будущие требования к мощности инфраструктуры, что поможет владельцам центров обработки данных расширять свои мощности наиболее экономичным и устойчивым способом.
Есть и другие способы применить ИИ к DCIM – по крайней мере, теоретически. Генеративный ИИ потенциально может выдавать рекомендации, которые помогут техническим специалистам центров обработки данных, например, выполнять задачи по обслуживанию оборудования. Он также может генерировать рекомендации по оптимальному расположению или конфигурации оборудования.
Ограничения ИИ для DCIM
Хотя легко волноваться о том, как ИИ потенциально может улучшить способы управления инфраструктурой центров обработки данных, операторам центров обработки данных, вероятно, не следует делать ставку на то, что ИИ преобразует их процессы DCIM в ближайшее время. Есть две причины почему.
Во-первых, некоторые из стратегий DCIM, которые иногда называют ИИ – в частности, те, которые включают анализ данных для выявления закономерностей и аномалий – не так уж новы и, возможно, являются лишь формой ИИ. Вы также можете утверждать, что это всего лишь формы описательной и прогнозной аналитики, и что не вся аналитика — это ИИ .
Другими словами, остается спорным, является ли инструмент DCIM, который анализирует набор показателей энергопотребления и отмечает аномалии или генерирует оповещения, когда слишком много серверов не работает, примером ИИ в DCIM.
Плюс, даже если вы решите назвать эти функции ИИ, они не так уж и новы. Функции аналитики, оповещения и бизнес-аналитики (BI) уже много лет являются частью многих инструментов DCIM.
Что касается вариантов использования генеративного ИИ для управления инфраструктурой центров обработки данных, они остаются чисто теоретическими.
На сегодняшний день ни один поставщик DCIM не добавил в свои инструменты основные функции генеративного искусственного интеллекта, и неясно, насколько хорошо такие функции вообще будут работать. Сервисы генеративного искусственного интеллекта печально известны своими «галлюцинациями», что является эвфемистическим способом сказать, что они выдумывают всякую всячину. Эта тенденция может сделать генеративный ИИ слишком ненадежным для использования в DCIM прямо сейчас, где небольшие ошибки могут привести к серьезным сбоям оборудования.
DCIM и искусственный интеллект: время покажет
Короче говоря, DCIM, безусловно, может извлечь выгоду из инструментов аналитики, которые могут помочь операторам центров обработки данных разобраться в огромных объемах данных, которые им приходится интерпретировать при управлении инфраструктурой центров обработки данных. Но многие инструменты DCIM уже давно предлагают эту функциональность; они просто не часто называют это ИИ, потому что, возможно, это всего лишь форма ИИ.
Между тем, о более ярких вариантах использования ИИ в DCIM, таких как использование генеративного ИИ для создания инструкций или индивидуальных конфигураций инфраструктуры центров обработки данных, интересно говорить, но их реализация в настоящий момент остается нереальной. Возможно, ситуация изменится, если технология искусственного интеллекта значительно улучшится. Но я бы не рассчитывал на то, что революция искусственного интеллекта в DCIM произойдет в ближайшее время.
