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人工知能(AI)とARでデータセンターインフラストラクチャ管理を強化

AIとARはXNUMX年以上前に開発されましたが、イノベーションの欠如もあって、主流のテクノロジーへの採用が遅れていました。 ただし、仮想現実(VR)、AR、モノのインターネット(IoT)、およびデジタルイノベーションにより、技術の進歩が大幅に向上しています。 現在、これらのテクノロジーはデータセンターで一般的に使用されており、エネルギー効率が高く、熱的に最適化されており、部分的または完全に自律的です。

2021年以降のデータ使用傾向

giffgaffが発表した調査によると、世界のデータ消費量は9.4年の2016億GBから67年には2021億GBをはるかに超えると予測されています。これは、わずか720年間で驚異的なXNUMX%の増加に相当します。 インターネットに接続されたガジェットは約XNUMX億あり、その数は指数関数的に増加しています。 これらのデバイスの多くは大量のデータを生成し、それらを収集、ルーティング、保存、分析、およびアクセスする必要があります。 ここで、データセンターが非常に重要になります。

データ使用に対する需要の急速な高まりにより、既存のデータセンターオペレーターとソリューションプロバイダーにますます圧力がかかり、大規模なデータセンタープロジェクトの必要性がさらに高まっています。 Crisil Researchによると、インドのデータ消費量はCOVID-38により、21年度に前年比で19%増加し、このセクターは25年度までに4.5%のCAGRで5〜25億ドルに急成長すると予想されています。

データにおけるAI / ARの必要性 センター運営

AR、AI、機械学習(ML)、自動運転ロボット、その他の革新的なテクノロジーが2021年に注目を集めたことで、データセンターアーキテクチャは、従来のボックスのようなシステムから、より未来的で複雑なシステムへと大きくシフトしています。構造。

データセンターの運用には、効果的な運用と迅速な維持のために高度な経験とスキルを必要とする、多数の高度なシステム、最新の機器、および機械が含まれます。 AIおよびMLシステムは、これらの手順を簡素化するか、場合によっては完全に自動化できます。 ARは、オンサイトの技術者やエンジニアがワンクリックでライブデータを検証できるようにすることで、リアルタイムのデータセンターインフラストラクチャのメンテナンスを支援します。

拡張現実と複合現実によるデータセンターインフラストラクチャ管理の強化

理想的な世界では、マシンは問題なく継続的に機能します。 ただし、実際の経験は大きく異なります。 技術者は、デバイスのトラブルシューティングを頻繁に行う必要があります。 デバイスを適切に修復、保守、および更新できるようにするには、最新のテクノロジーを最新の状態に保つ必要があります。

情報(テキスト、画像、ビデオ、その他の仮想アップグレードなどのさまざまな形式)と拡張現実(AR)とも呼ばれる実世界のオブジェクトの組み合わせは、ホログラフとアニメーション。 複合現実はARをもう少し進めます。 裏返しの追跡を利用してユーザーの周囲の領域とオブジェクトを検出し、ホログラムが部屋の構造とリアルに相互作用できるようにし、ユーザーがジェスチャーコントロールを介してホログラムを操作できるようにします。

拡張現実によるデータセンターのメンテナンス

データセンターの保守と修理のためのARの進化は、現場の作業員とエンジニアに大きな可能性をもたらします。 リアルタイムデータは、タブレット、モバイルデバイス、またはウェアラブルデバイスに表示でき、3Dグラフィックを表示して、担当者がメンテナンス操作を実行するのを支援します。

ARアプリケーションまたはデバイスを介してメンテナンスが実行されているラックのバーコードをスキャンすることにより、プライマリサーバーからデータを取得し、ブロックとラインを使用して3D視覚化を生成し、リアルタイムの洞察と統計を表示します。 オペレーターは、拡張現実でホログラムを通して描かれた経路と方向をたどることによってプロジェクトを実行できます。

ARは、将来のIT要員を準備し、エンジニアや技術者が追加のトレーニングをほとんどまたはまったく必要とせずにオンサイトでデバイスを管理および修復することを容易にすることで、データセンターの運用をデジタル化の次のレベルに引き上げています。

AIと機械学習は、自動運転データセンターの構築においてますます重要な役割を果たしています 

AIが最初に導入されたとき、そのアプリケーションはかなり制限されていました。 XNUMX年後、AIはすべての産業分野で繁栄し、組織は意思決定とより深い運用上の洞察のためにデータの力を活用しようとしています。 ただし、データセンタービジネスは、運用上の課題にAIを適用するのに時間がかかりました。 

データセンターインフラストラクチャ管理に対する人工知能の影響 

AIの自動化は、膨大な量のデータを分析するために拡張でき、エネルギー消費を最小限に抑え、ワークロードを分散し、効率を最適化してデータセンターのリソース使用率を高めるために必要な重要な洞察を収集します。 Gartnerの調査によると、データセンターのオペレーターの30%以上は、データセンターのインフラストラクチャ管理にAIを導入しないと、経済的および運用的に実現可能ではありません。

人工知能 電力管理を最適化することにより、組織がデータセンターのエネルギーと排出量を削減するのに役立ちます。 省電力の90分の416は、データセンターの冷却モジュールから電力を削減することで実現できます。 米国だけでも、毎年3億キロワット時以上の電力が必要です。 世界規模での電力使用量はXNUMXテラワットに達する可能性があります。これは、地球上で生成される総電力の約XNUMX%に相当します。 これには、二酸化炭素排出量が少なく、効率的な電力最適化を備えた、より環境的に持続可能なデータセンターの開発が必要です。

AIによる手動DC操作の自動化

データセンターの温度制御要件は、データトラフィックと天候の影響を受けます。 従来の冷却システムは、機器の冷却サービス要件を正確に満たしていません。 データセンターの冷却システムは、私たちの家の冷却システムよりも洗練されています。 それらには、冷却塔、チラー、ポンプ、および室内ユニットが含まれます。 このシステムを手動で管理することは困難なプロセスであるため、エネルギーのほとんどは、最適な出力を生成するのではなく、冷却によって失われます。 AIおよびMLベースの電力管理は、冷暖房システムの最適化、電力コストの削減、人員の削減、および効率の向上に役立つ可能性があります。 

AIとMLは機器管理にも利用されています、AIは収集したデータから何が正常であるかを学習し、見つかった異常を予測できます。 AIシステムは、サーバー、ストレージ、ネットワーク機器の状態を追跡し、システムが正しく構成されていることを確認し、機器が故障する可能性がある時期を予測できます。

AIシステムは、機械学習を通じて一般的なネットワークトラフィックがどのように見えるかを「学習」し、データの異常を特定し、セキュリティ専門家の注意が必要なアラームに優先順位を付け、問題の発生後の分析を支援し、組織のセキュリティ防御の脆弱性にパッチを適用するための提案を提供します。 。

データセンターの障害は、長期間のダウンタイムを引き起こす可能性があります。 その結果、企業は専門の担当者を雇用してデータ障害を監視および予測します。 一方、データの損失を手動で予測することは難しい作業になる可能性があります。 データセンターの従業員は、さまざまな問題の根本原因を特定するために、さまざまな脆弱性をデコードして評価する必要があります。 データセンターにAIを導入することは、この問題の実行可能な解決策になる可能性があります。 AIは、サーバーのパフォーマンス、ネットワークの輻輳、ディスクの使用状況を監視することで、データ障害の特定と予測に役立ちます。 AIシステムは、データセンターがデータの停止から回復するのを支援するために、独自に緩和技術を実行できます。

Rahiを使用したデータセンターインフラストラクチャの拡張現実ソリューションが簡単に

今日のデータセンターは、AIの力をアップグレード、更新、利用して、明日関連性を持たせる必要があります。 AIとMLの革命により、データセンターのアーキテクチャが変革され、より自動化された効率的なデータ管理が可能になります。 グローバルITソリューションプロバイダーおよびシステムインテグレーターとして、 ラヒ 世界中のデータセンタープロバイダーがDCインフラストラクチャ管理の高度なソリューションを実装するのを支援します。

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