- Der Vergleich
- Rechnen
- Rechenzentren in einer Zukunft, angetrieben durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) machen in ihrer Entwicklung weiterhin große Fortschritte und haben nun spürbare Auswirkungen auf den Betrieb von Rechenzentren und das IT-Management. Heute sehen wir, wie KI und maschinelles Lernen auf Funktionen angewendet werden, die von der Stromversorgung und Kühlung bis hin zur Ressourcenverwaltung und -zuweisung reichen. Zu diesem Zweck wurden datengesteuerte Technologien und Algorithmen in Bereichen wie schnelle Fehlererkennung/-vorhersage, Ursachenanalyse, Optimierung und Optimierung des Stromverbrauchs eingesetzt. Alles mit dem Ziel, sicherzustellen, dass Rechenzentren so effizient wie möglich arbeiten.
KI in Aktion
Eine spannende aktuelle Anwendung von KI in Rechenzentren ist der Einsatz von Inspektionsrobotern. Die Roboter der zweiten Generation werden von künstlicher Intelligenz angetrieben und können ohne menschliches Eingreifen automatisch fehlerhafte Festplatten austauschen. Der gesamte Vorgang zum Austauschen des Laufwerks, einschließlich Selbstprüfung, Position des fehlerhaften Laufwerks, Austausch des Laufwerks und Aufladen, kann schnell und reibungslos abgeschlossen werden, sodass das Laufwerk in nur vier Minuten ausgetauscht werden kann. Ebenso wurden ML-basierte Temperaturwarnsysteme auch in Rechenzentren eingesetzt, wobei Hunderte von Temperatursensoren Informationen in Echtzeit überwachen und ein grafisches Gesamtmodell verwenden, um ein Temperaturereignis aufgrund von Ausfällen in Kühlanlagen schnell und genau zu identifizieren. Die generierten Warnungen liefern wertvolle Informationen in Echtzeit und geben dem Rechenzentrumsbetriebsteam die Zeit, auf den Ausfall zu reagieren und eine mögliche Katastrophe zu verhindern.
KI und ML für alle?
Eine interessante Frage ist, welche Arten von Daten und in welchem Umfang Unternehmen benötigen, um mit der Entwicklung ihrer eigenen KI/ML für das Rechenzentrumsmanagement zu beginnen. Es hängt von jedem Anwendungsfall ab, aber die Überwachung von Daten im Rechenzentrum wäre ein guter Ausgangspunkt für die Entwicklung von KI/ML-Techniken. Ein Modell kann mit einer mehrmonatigen Datenerfassung und einer Abtastfrequenz von einigen Minuten erstellt werden. Einige moderne Rechenzentrumsgeräte liefern bereits strukturierte Überwachungsdaten. Wir glauben, dass es von Vorteil wäre, Industriestandards zur Überwachung der Datenformate zu etablieren, denen große Hersteller von Rechenzentrumsgeräten folgen müssen. Dies wiederum wird die Einführung von KI/ML-Technologien beschleunigen. Darüber hinaus können Rechenzentrumsbetreiber weiterhin separate IoT-Geräte wie einfache Temperatursensoren oder Ton- oder Bildsammler (Kameras) installieren, um die Vielfalt und Dimensionierung der Daten für Geschäftsfunktionen zu verbessern. „Fortgeschrittenere KI. Da Rechenzentren mit mechanischer und elektrischer Ausrüstung vollgestopft sind, stellt sich die Frage, ob es sich dabei um raue Umgebungen handelt, die die Informationserstellung und anschließende Datenintegration automatisierter Systeme erleichtern. Um dieses Problem zu beheben, würden wir uns wünschen, dass die Branche einige Änderungen vornimmt. Es bedeutet, stärker auf die wichtigsten Trends in der Internettechnologie zu reagieren und eine globale Denkweise anzunehmen, die sich in Richtung softwaregesteuerter Programmierbarkeit und Flexibilität entwickelt. Beispielsweise hat das Programmable Logic Controller (PLC)-System im Zusammenhang mit der Bereitstellung neuer Rechenzentren viel mehr Aufmerksamkeit erhalten als herkömmliche Direct Digital Control (DDC)-Systeme. Dies liegt an der Programmierbarkeit, der schnellen Reaktion, der Netzwerkkonnektivität und der Flexibilität, den Steueralgorithmus zu ändern. Künstliche Intelligenz und Datenanalysen sind in den frühen Phasen der Planung und des Baus von Rechenzentren häufig nützlich, zusammen mit Building Information Modeling (BIM) und Building Performance Simulation (BPS). Da jedoch nicht alle Gebäude neu sind, fragen sich viele, ob KI/ML in bestehenden Einrichtungen angewendet werden kann und ob es schwierig ist, KI/ML in älteren Einrichtungen mit bestehendem Betrieb „umzurüsten“. Die gute Nachricht ist, dass externe Datenerfassungsgeräte (IoT-Geräte) weiterhin installiert werden können, um eine veraltete Anlage in eine KI-gestützte Umgebung zu modernisieren. Es ist durchaus machbar und wir haben Erfahrung darin, es erfolgreich umzusetzen.
Schaffen Sie ein technologisches Ökosystem
Tatsächlich können hier andere Technologien wie digitale Zwillinge und Rechenzentrumssimulation Mehrwert und Erkenntnisse für die Gestaltung und Verwaltung von Rechenzentren schaffen. Wir glauben, dass numerische Simulationsmöglichkeiten für ein zuverlässiges Rechenzentrumsmanagement unerlässlich sind, insbesondere bei großen und komplexen Szenarien. Aufgrund ihrer Komplexität und der Möglichkeit eines unerwarteten Ausfalls bestehender Dienste konnten in diesen Einrichtungen häufig keine tatsächlichen Tests oder Versuche durchgeführt werden. Somit bietet ein durch Datenmodellierung und künstliche Intelligenz erstellter digitaler Zwilling eines Rechenzentrums eine äußerst sichere Umgebung, um Experimente mit neuen Bereitstellungen durchzuführen oder Betriebsverhalten zu simulieren und komplexe Fehlerszenarien vorherzusagen. Angesichts des Umfangs der Daten und der Komplexität der beteiligten Modelle handelt es sich um einen interessanten Forschungsbereich, der zumindest von den großen Cloud-Anbietern aktiv erforscht wird.
Eine Zukunft, die sich auf KI und maschinelles Lernen konzentriert
Auch die Interaktion zwischen KI und DCIM ist einen Blick wert und es wird interessant sein zu sehen, ob die beiden zusammenlaufen oder ob es immer eine gewisse Trennung geben wird. Wir glauben, dass KI-Technologien in DCIM integriert werden und zu einem wichtigen Merkmal für Verwaltungssoftware werden, um verbesserte Funktionalität und Betriebszuverlässigkeit zu bieten. Angesichts der kritischen und lebenswichtigen Leistung von Rechenzentren von Versorgungsunternehmen und ihrer Bedeutung für Megatrends wie die Verlagerung ihrer Infrastruktur in die Cloud müssen sie stets die neuesten Technologien und Methoden nutzen, um weiterhin den von ihren Kunden gewünschten Service bereitzustellen. Deshalb bin ich davon überzeugt, dass Rechenzentren immer die ersten sein werden, die viele Technologien übernehmen, die sich später auf den Rest unseres täglichen Lebens auswirken werden.