如今,關于未來技術發展的預言繞不開AI,我們不止一次被告知,AI將全面影響人類生活,從語音識別、智能購物到無人駕駛,AI正在快速影響人類的衣食住行。各行各業也充分抓住AI帶來的發展機遇,掀起了AI革命。這場AI革命風暴同樣也發生在數據中心領域。

AI對數據中心的影響是什么?在其中扮演著怎樣的角色......

混合引領,革新并進

放眼世界,數據中心產業正在經歷巨大轉型,一些技術和商業趨勢重塑工作負載的部署與管理方式。這些新情況對數據中心的供電、制冷和恢復都產生了影響,傳統企業IT部門必須努力改進,嘗試滿足超大規模云服務商交付的效率。據今年451研究所VotE《數字脈搏:工作負載與關鍵項目數據》顯示,58%的企業正轉向混合架構,這種趨勢給IT部門革新帶來巨大壓力。

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尤其,為了與價格下降的公有云進行競爭,企業設施必須高效且遵循不斷增加的數據主權條例。然而,與其完全替換傳統基礎設施,企業更有可能選擇從提升效率著手,尤其是考慮到利用IT資產、整合為更大型更集中設施以及世界部分地區需要擴容。自動化將成為IT變革的關鍵一環,軟件編排工具可以用來管理應用層,那么供電和制冷設施如何應對?歷史來看,數據中心依據設計來運行,怎樣讓數據中心更多由軟件驅動,動態匹配IT負載呢?

DCIM定義

數據中心基礎設施管理軟件(DCIM)是這種趨勢不可缺少的組成部分,為數據中心監控、資產管理和容量規劃提供單一管理平臺和儀表盤數據分析。DCIM有助于簡化混合環境的復雜性、提高生產力、提升資源效率。DCIM基于配電抄表、閾值和告警來監控數據中心的健康狀態,并借助自動發現工具管理IT資產。一些DCIM甚至觸及服務器和端口級別,或通過預測場景分析來規劃和預測容量。然而,目前DCIM面臨的挑戰包括整合場外資產,以及應對伴隨著IP關聯設備而來的網絡安全攻擊問題。

DCIM通過搜集用于趨勢研究和使用分析的實時數據支持所有這些功能。被動DCIM通過告警或性能變化改善基本監控,而主動DCIM融入其他系統,提高效率、降低風險、增強靈活性。最終,DCIM用戶將尋求把數據并入商業功能中,如成本分析和商業規劃,助力驅動BEV決策。AI通過自發反應,在進行優化、提供洞見和更好預測方面發揮重要作用。通過提升可見性、響應性和效率,DCIM助力搭建出更多由軟件驅動的數據中心,而AI將進一步改善配置和容量規劃,最終實現自動化管理。

數據中心如何應用AI?未來會如何發展?

廣義來看,據今年VotE《AI and Machine Learning:Adoption,Drivers and Stakeholders》調查顯示,半數企業已部署或一年內計劃部署AI。這類趨勢跨越所有行業,尤其是IT和通信領域。預測性維護是最常見的使用案例,此類常見應用直接適用于數據中心管理。

特定應用要求適用于全棧,延伸至發電和制冷。用于離散系統的無線傳感器曾為常態,如今該行業已轉向實時告警系統。下一步是3D可視化,延伸至支架或端口,融入到工作流程管理,包括容量租用和云實例(至少是數據提供者允許客戶看到的)。AI也有助于整套控制的優化和預測。如今,已有軟件工具支持云編排,IT服務管理和虛擬機管理。AI助力綁定物理層的應用,可將DCIM數據轉換為行動知識。

通常,數據中心管理即服務(DMaaS)是當今AI支持下的DCIM起點。DMaaS基于云的遠程監控,匯總了歷史數據和匿名客戶數據進行大規模分析,而AI能夠用于異常檢測。DMaaS是數據中心資產的“第二雙眼睛”,其長期目標是整合能源管理、連通性、甚至商業成本。自然,數據越多越好,但這種方法的潛在缺陷在于安全和時延風險。

當前,時間敏感型的監控和告警將仍可能本地處理。由于當前運營商反感風險,供應商僅僅是提供一些建議。操作方面,仍然使用傳統工具進行管理,DCIM用于遷移或其他變更、事故管理和根因分析。將來,AI可助力打造無需過度配置的自愈數據中心。

然而,行業一些有趣的例子某種程度上突出了數據中心的AI現狀。

1、谷歌DeepMind展示了如何利用歷史感應器數據和神經網絡減少所需的制冷能源。在中國,華為也訓練了自己的深度神經網絡,協作調整空調和制冷機組控制,目的是獲得最佳PUE并減少附帶的能源成本。

2、事實上,華為已測試并部署了iManager,一種由AI驅動的IT資產管理和容量規劃產品。

3、Vigilent位于加利福尼亞,該公司利用基于云的AI引擎,結合本地應用分析環境信息,并通過控制使制冷輸出動態匹配IT負載。

4、初創公司Litbit已為個體公司數據庫增添AI色彩,利用干預模型,通過聲音指紋檢測設備的健康狀態。

隨著DCIM成為軟件驅動設施不可缺少的一部分,融入AI將助力實現優化并最終促成數據中心的自動化。

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