Quản lý dữ liệu là điều cần thiết để kiểm soát và quản lý các bộ dữ liệu rộng để phát triển kinh doanh, với giá trị ngày càng tăng của dữ liệu trong các công ty ngày nay. Các doanh nghiệp đang sử dụng các công cụ tự động hóa và phân tích nâng cao để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Họ cũng dựa vào các trung tâm dữ liệu được trang bị tốt để quản lý dữ liệu tốt hơn.
Mặc dù hỗ trợ các ứng dụng và giao dịch lưu trữ đám mây, các trung tâm dữ liệu cung cấp các phương tiện sao lưu và phục hồi dữ liệu liền mạch. Do lưu trữ dữ liệu doanh nghiệp cung cấp nhiều khả năng khác nhau nên các doanh nghiệp chuyển sang sử dụng các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và Machine Learning để nâng cao cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu của họ.
Học máy, một tập hợp con tiên tiến của trí tuệ nhân tạo, có thể phân tích và xác định các mẫu trong lượng lớn kiến thức. Nó có thể tối ưu hóa mọi khía cạnh của hoạt động trung tâm dữ liệu, bao gồm lập kế hoạch và thiết kế, duy trì thời gian hoạt động, quản lý khối lượng công việc CNTT và kiểm soát chi phí. Hiệu quả của các trung tâm dữ liệu được cho là sẽ được tăng cường đáng kể nhờ AI và Machine Learning. Theo IDC, nhờ chức năng AI nhúng, 50% tài sản CNTT trong trung tâm dữ liệu có thể hoạt động tự chủ.
Học máy và AI để điều khiển trung tâm dữ liệu thông minh
Trung tâm dữ liệu đã phát triển từ chỗ chỉ là cơ sở lưu trữ thành cơ sở hạ tầng CNTT quan trọng cho doanh nghiệp. Các trung tâm dữ liệu hiện đại sử dụng một số máy chủ để tinh chỉnh thêm và tăng khả năng xử lý và tính toán của chúng. Các trung tâm dữ liệu được coi là một siêu máy tính khổng lồ. Hầu hết mọi công ty ngày nay đều yêu cầu một trung tâm dữ liệu để xử lý vô số thông tin mỗi ngày.
Các công nghệ như trí tuệ nhân tạo và Machine Learning đang bắt đầu tiếp cận các ứng dụng điện toán khác nhau, cách mạng hóa hoạt động quản lý trung tâm dữ liệu dành cho doanh nghiệp. Các trung tâm dữ liệu AI có thể hỗ trợ các doanh nghiệp thúc đẩy quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu. Chúng cũng sẽ giúp các công ty đáp ứng các yêu cầu ngày càng tăng về lưu trữ và xử lý dữ liệu.
Trí tuệ nhân tạo trong các trung tâm dữ liệu sẽ tăng cường đáng kể khả năng bảo mật dữ liệu vì các trung tâm này dễ bị tổn thương hơn trước các mối đe dọa trên mạng. Công nghệ này xác định hoạt động mạng hàng ngày và phát hiện các mối nguy hiểm trên mạng dựa trên sự bất thường và sai lệch của mạng. AI cũng có thể hợp lý hóa việc quản lý điện toán phức tạp trong các trung tâm dữ liệu và cho phép các trung tâm xử lý dữ liệu chạy tự động và hiệu quả.
Việc sử dụng các hệ thống được hỗ trợ bởi Machine Learning có khả năng dẫn đến bảo trì dự đoán và phòng ngừa. Bằng cách cải thiện chất lượng năng lượng, điều chỉnh nhiệt độ và sửa đổi hệ thống làm mát, chúng có thể mang lại hiệu quả thu thập. Việc tối đa hóa việc sử dụng năng lượng là mối quan tâm hàng đầu vì điện là một yếu tố quan trọng đối với cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu.
Hàng năm, giá năng lượng tăng khoảng 10%, dẫn đến chi phí trên mỗi kWh cao hơn. Hơn 90 tỷ kWh năng lượng được tiêu thụ hàng năm chỉ bởi các trung tâm dữ liệu ở Hoa Kỳ. Khi các trung tâm dữ liệu trên toàn thế giới sử dụng khoảng 416 terawatt điện, nội dung đang gia tăng trên phạm vi toàn cầu. Tuy nhiên, AI và học máy sẽ mang lại nhiều lợi ích khác nhau cho việc sử dụng năng lượng trong các trung tâm dữ liệu của các doanh nghiệp. Chẳng hạn, công cụ tìm kiếm của Google đã ứng dụng AI vào việc sử dụng năng lượng hiệu quả trong các trung tâm dữ liệu của mình. Nó đã giúp giảm 40% mức tiêu thụ năng lượng.
Cũng có thể sử dụng AI và Machine Learning để theo dõi hiệu suất máy chủ, tắc nghẽn mạng và sử dụng đĩa. Nó giúp phát hiện và dự đoán sự cố mất dữ liệu. Cuộc cách mạng về AI và học máy cũng sẽ cải thiện cơ sở hạ tầng của trung tâm dữ liệu và thúc đẩy quản lý dữ liệu thông minh và tự động hơn.
Nguồn : https://theceoviews.com/harnessing-ai-and-machine-learning-with-data-centers/ .
Post by Automation Bot.
