• Sipariş ver
  • Destek
  • Bir dil seçin US CA
    Ülke Seçiniz:

    Birleşik Devletler - İngilizce

    • Tüm Ülkeler / Bölgeler
    • Kuzey Amerika
    • Latin Amerika
    • Asya Pasifik
    • Türkiye
    • Büyük Çin
Yapay Zeka (AI) ve AR ile Veri Merkezi Altyapı Yönetimini Geliştirin

AI ve AR, on yıldan daha uzun bir süre önce geliştirilmiş olsa da, kısmen yenilik eksikliği nedeniyle ana akım teknolojiye yavaş bir şekilde adapte oldular. Ancak sanal gerçeklik (VR), AR, Nesnelerin İnterneti (IoT) ve dijital yenilikler teknolojik gelişmeleri önemli ölçüde artırdı. Şimdi, bu teknolojiler artık veri merkezlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır ve bu da onları daha enerji verimli, termal olarak optimize edilmiş ve kısmi veya tamamen özerk hale getirmektedir.

2021 ve Ötesi Veri Kullanım Eğilimleri

giffgaff tarafından yayınlanan araştırmaya göre, küresel veri tüketiminin 9.4'da 2016 milyar GB'den 67'de 2021 milyar GB'nin üzerine çıkması bekleniyor. Bu, sadece beş yıl içinde yüzde 720 gibi şaşırtıcı bir artışı temsil ediyor. Yaklaşık yedi milyar internet bağlantılı cihaz var ve sayıları katlanarak artıyor. Bu cihazların çoğu, toplanması, yönlendirilmesi, depolanması, analiz edilmesi ve erişilmesi gereken çok büyük miktarda veri üretir. İşte bu noktada veri merkezi büyük önem kazanıyor.

Veri kullanımına yönelik hızla artan talep, mevcut veri merkezi operatörleri ve çözüm sağlayıcıları üzerinde artan bir baskı oluşturmakta ve büyük veri merkezi projelerine olan ihtiyacı daha da artırmaktadır. Crisil Research'e göre, Hindistan'ın veri tüketimi, COVID-38 nedeniyle 21 MY için yıldan yıla yüzde 19 arttı ve sektörün MY25'e kadar hızlı bir şekilde yüzde 4.5 yıllık bileşik büyüme oranıyla 5-25 milyar dolara büyümesi bekleniyor.

Verilerde AI/AR İhtiyacı Merkez Operasyonları

Yanıt olarak AR, yapay zeka, makine öğrenimi (ML), kendi kendini süren robotlar ve diğer yenilikçi teknolojilerin 2021'de ön plana çıkmasıyla birlikte, veri merkezi mimarisi klasik, kutu benzeri sistemlerden daha fütüristik, karmaşık sistemlere doğru büyük bir değişim görüyor. yapılar.

Veri merkezi operasyonları, etkin operasyonlar ve hızlı bakım için yüksek düzeyde deneyim ve beceri gerektiren çok sayıda karmaşık sistem, modern ekipman ve makine içerir. AI ve ML sistemleri bu prosedürleri basitleştirebilir veya bazı durumlarda tamamen otomatikleştirebilir. AR, yerinde teknisyenlerin ve mühendislerin canlı verileri tek bir tıklamayla doğrulamasını sağlayarak gerçek zamanlı veri merkezi altyapı bakımına yardımcı olabilir.

Artırılmış ve Karma Gerçeklik ile Veri Merkezi Altyapı Yönetimini Geliştirme

İdeal bir dünyada, makineler sorunsuz bir şekilde sürekli çalışırdı. Ancak, gerçek yaşam deneyimleri çok farklıdır. Teknisyenler cihazlarda çok sık sorun giderme yapmalıdır. Cihazları düzgün bir şekilde onarabilmek, bakımını yapabilmek ve güncelleyebilmek için en son teknoloji ile güncel kalmaları gerekir.

Bilgi (metin, resim, video ve diğer sanal yükseltmeler gibi çeşitli biçimlerde) ile artırılmış gerçeklik (AR) olarak da bilinen gerçek dünya nesnelerinin birleşimi, kullanıcıların holograflar ve animasyonlar. Karma gerçeklik, AR'yi biraz daha ileri götürür. Kullanıcıyı çevreleyen alanı ve nesneleri algılamak için içten dışa izlemeyi kullanır, hologramların odadaki yapılarla gerçekçi bir şekilde etkileşime girmesine izin verir ve kullanıcının hologramları hareket kontrolü yoluyla manipüle etmesine olanak tanır.

Artırılmış Gerçeklik ile Veri Merkezi Bakımı

Veri merkezi bakımı ve onarımı için AR'nin evrimi, saha çalışanları ve mühendisler için muazzam bir potansiyel sunuyor. Gerçek zamanlı veriler bir tablette, mobil cihazda veya giyilebilir cihazda gösterilebilir ve personelin bakım işlemlerini yürütmesine yardımcı olmak için 3D grafikler görüntülenebilir.

AR uygulaması veya cihazı üzerinden bakımı yapılan rafın barkodunu okutarak, birincil sunucudan veri alacak ve gerçek zamanlı içgörüleri ve istatistikleri görüntülemek için bloklar ve çizgiler kullanarak bir 3D görselleştirme oluşturacaktır. Operatör, artırılmış gerçeklikte bir hologram aracılığıyla gösterilen yolları ve yönergeleri izleyerek projeyi yürütebilir.

AR, geleceğin BT işgücünü hazırlayarak veri merkezi operasyonlarını bir sonraki dijitalleşme düzeyine taşıyor ve mühendislerin ve teknisyenlerin daha az veya hiç ek eğitim gerekmeden cihazları yerinde yönetmesini ve onarmasını kolaylaştırıyor.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi, Kendi Kendini Yöneten Veri Merkezleri Oluşturmada Giderek Daha Önemli Bir Rol Oynuyor 

AI ilk tanıtıldığında, uygulaması oldukça sınırlıydı. Beş yıl sonra, AI her endüstriyel alanda gelişiyor ve kuruluşlar karar verme ve daha derin operasyonel içgörüler için verilerin gücünden yararlanmaya çalışıyor. Ancak veri merkezi işi, operasyonel zorluklara yapay zekayı uygulamakta yavaş kaldı. 

Yapay Zekanın Veri Merkezi Altyapı Yönetimine Etkisi 

Yapay zeka otomasyonu, enerji tüketimini en aza indirmek, iş yüklerini yaymak ve daha fazla veri merkezi kaynak kullanımı elde etmek için verimliliği optimize etmek için gereken kritik bilgileri toplayarak muazzam miktarda veriyi analiz etmek için ölçeklenebilir. Gartner'ın araştırması, veri merkezi operatörlerinin %30'undan fazlasının, veri merkezi altyapı yönetiminde yapay zeka kullanmazlarsa ekonomik ve operasyonel olarak uygun olmayacağını iddia etti.

Yapay zeka güç yönetimini optimize ederek kuruluşların veri merkezi enerjilerini ve emisyonlarını azaltmalarına yardımcı olabilir. Güç tasarrufunun üçte biri, veri merkezi soğutma modüllerinden gelen gücü keserek yapılabilir. Yalnızca Amerika Birleşik Devletleri'ndeki veri merkezleri, her yıl 90 milyar kilovat saatten fazla güç gerektirir. Küresel ölçekte güç kullanımı 416 terawata, yani gezegende üretilen toplam elektriğin yaklaşık %3'üne ulaşabilir. Bu, daha düşük karbon ayak izleri ve verimli güç optimizasyonu ile çevresel açıdan daha sürdürülebilir veri merkezlerinin geliştirilmesini gerektirmektedir.

Yapay Zeka ile Manuel DC İşlemlerini Otomatikleştirme

Veri merkezlerinin sıcaklık kontrol gereksinimleri, veri trafiği ve hava koşullarından etkilenir. Eski soğutma sistemleri, ekipmanın soğutma hizmeti gereksinimlerini tam olarak karşılamamaktadır. Veri merkezlerindeki soğutma sistemleri, evlerimizde bulunanlardan daha karmaşıktır; soğutma kuleleri, soğutma grupları, pompalar ve bir iç ünite içerir. Bu sistemi manuel olarak yönetmek göz korkutucu bir süreçtir, bu nedenle enerjinin çoğu, optimum çıktı üretmek yerine soğutma sırasında kaybedilir. AI ve ML tabanlı güç yönetimi, ısıtma ve soğutma sistemlerinin optimizasyonuna, elektrik maliyetlerinin düşürülmesine, insan gücünün azaltılmasına ve verimliliğin artırılmasına yardımcı olabilir. 

AI ve ML, ekipman yönetimi için de kullanılırAI, topladığı verilerden neyin normal olduğunu öğrenebilir ve bulunan anormallikleri tahmin edebilir. AI sistemleri, sunucuların, depolama ve ağ ekipmanlarının sağlığını takip edebilir, sistemlerin doğru yapılandırıldığından emin olabilir ve ekipmanın ne zaman arızalanabileceğini tahmin edebilir.

Yapay zeka sistemleri, makine öğrenimi yoluyla tipik ağ trafiğinin nasıl göründüğünü 'öğrenebilir', verilerdeki anormallikleri belirleyebilir, hangi alarmların güvenlik uzmanının dikkatine ihtiyaç duyduğunu önceliklendirebilir, neyin yanlış gittiğinin olay sonrası analizine yardımcı olabilir ve kurumsal güvenlik savunmalarındaki güvenlik açıklarını yamalamak için önerilerde bulunabilir. .

Veri merkezi arızaları, uzun süreli kesintilere neden olabilir. Sonuç olarak, işletmeler veri hatalarını izlemek ve tahmin etmek için uzman personel istihdam eder. Öte yandan, veri kayıplarını manuel olarak tahmin etmek zor bir iş olabilir. Veri merkezi çalışanlarının, çeşitli sorunların temel nedenini belirlemek için bir dizi güvenlik açığını çözmesi ve değerlendirmesi gerekir. Yapay zekanın veri merkezinde konuşlandırılması bu sorun için uygun bir çözüm olabilir. Yapay zeka, sunucu performansını, ağ tıkanıklığını ve disk kullanımını izleyerek veri hatalarını belirlemeye ve tahmin etmeye yardımcı olabilir. Yapay zeka sistemleri, veri merkezinin bir veri kesintisinden kurtulmasına yardımcı olmak için azaltma tekniklerini kendi başlarına yürütebilir.

Rahi ile Veri Merkezi Altyapısı İçin Artırılmış Gerçeklik Çözümü Kolaylaştı

Günümüzün veri merkezlerinin yarın alakalı olması için yapay zekanın gücünü yükseltmesi, güncellemesi ve kullanması gerekiyor. AI ve ML'deki devrim, veri merkezi mimarisini dönüştürebilir ve daha otomatik ve verimli veri yönetimine izin verebilir. Küresel bir BT çözümleri sağlayıcısı ve sistem entegratörü olarak, Rahi DC altyapı yönetimi için gelişmiş çözümleri uygulama konusunda dünya çapındaki Veri Merkezi Sağlayıcılarına yardımcı olur.

hata: İçerik korunmaktadır !!
X