چهارمین انقلاب صنعتی در حال ایجاد یک فرهنگ داده برای تسریع تحول دیجیتال است. سازمان ها برای استفاده از حداکثر پتانسیل داده ها، مدل های تجاری مبتنی بر داده را به کار می گیرند. از آنجا که هر سازمانی شروع به استفاده از مدلهای تجمیعی جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها برای برنامه های مختلف کرده است، آنها همچنین مراکز داده بزرگی را برای ذخیره و پردازش آن مستقر می کنند.

عملیات مراکز داده به نیروی کار ماهری نیاز دارد که می تواند برای بسیاری از شرکت ها به یک امر پرهزینه تبدیل شود.با این حال انتخاب مرکز داده همآهنگی می تواند بلافاصله این مشکلات را برطرف کند. به عنوان جایگزینی برای مراکز داده سنتی، مکان یابی مزایای بسیاری از جمله عملیات مبتنی بر هوش مصنوعی را ارائه می دهد.افزایش هوش مصنوعی برای شرکت های داده محور عملی به نظر می رسد، اما صنعت مرکز داده ها با مجموعه ای از چالش ها روبرو است که باید حل شود.

ابزار دقیق مراکز داده

فناوری های هوشمند مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین فقط یک مفهوم خارجی برای مراکز داده سنتی است. مراکز داده هم افزایی مدرن معمولاً از چنین فناوری هایی برای اجرا و نگهداری عملیات مرکز داده استفاده می کنند. در درجه اول، مراکز داده با DCIM در این زمینه عملکرد بهتری دارند. با این حال، ابزار مراکز داده نیز به عهده فروشندگان تجهیزات است زیرا آنها باید از کارکرد مناسب الگوریتم AI اطمینان حاصل کنند.دیجیتالی کردن تجهیزات مانند یو پی اس UPS ، واحدهای خنک کننده و تابلو برق می تواند به حل مسئله کمک کند.همانطور که ارائه دهندگان مرکز داده های هم افزایی استفاده از هوش مصنوعی را افزایش می دهند، استفاده از فن آوری های پشتیبانی نیز ضروری است.

استفاده از ابزارهای مدرن

سیستم مدیریت ساختمان (BMS) به عنوان قلب یک مرکز داده برای مدیریت آسان عملیات مبتنی بر هوش مصنوعی عمل می کند. سیستم پایش برق (EPMS)، مدیریت زیرساخت مرکز داده (DCIM) برخی از ابزارهایی هستند که به آسان و سریع کردن عملیات مراکز داده کمک می کنند. برای درک یک سیستم از همه متغیرهای مهم و ارتباط متقابل آنها، مدل های مبتنی بر هوش مصنوعی به حل چالش های مرکز داده های هم افزایی کمک می کنند.

با در نظر گرفتن همه موارد متفاوت، استفاده از داده های کامل همچنان یک چالش است. استفاده از ابزارهای مدرن مانند EcoStruxure IT می تواند به محافظت بهتر از اطلاعات مهم کمک کند، که تضمین می کند زیرساخت های فیزیکی مرکز داده به سرعت سازگار می شوند تا خواسته های آینده ناشی از استفاده از هوش مصنوعی را پشتیبانی کنند. بدون هیچ گونه مصالحه ای، معماری و سیستم عامل مجهز به IOT می تواند به دستیابی به بازده عملیاتی یک مرکز داده کمک کند.

یکپارچگی داده ها

همه داده های جمع آوری شده از یک مرکز داده همسان سازی باید دارای همبستگی و زمینه ای برای استفاده کامل از آن باشد. برای یک مجموعه داده خاص از یک دارایی خاص، مدل عملیاتی می تواند یک سایت، اتاق، فضای U، ردیف، مسیر قدرت، پورت شبکه و سیاست مورد نیاز را داشته باشد.ابزارهای DCIM نیاز به نگاشت و مشخص کردن موارد دارند که به طور کلی برای راه اندازی اولیه و حفظ کارهای پویا در طول زمان، تلاش و منابع زیادی لازم است. عمدتا بر عهده ارائه دهندگان مراکز خرید و فروش است که چنین پیچیدگی هایی را ساده کرده و راهکار بهتری برای مستاجر خود ارائه دهند.

هوش مصنوعی در مراکز داده: مرحله بعدی چیست؟

بسیار مهم است که بگوییم هوش مصنوعی قرار نیست تمام چالش های یک مرکز داده سنتی را حل کند در حالی که به یک سایت پیشرفته با PUE تقریباً کامل و در دسترس بودن سابقه تبدیل می شود. روش اساسی یک مرکز داده در مورد طراحی و عملیات هنوز برای موفقیت حیاتی است.استفاده از هوش مصنوعی به تدریج در صنعت مرکز داده های هم افزایی سرعت می گیرد. داشتن یک سیستم DCIM به خوبی پیاده سازی و نگهداری شده یک گام حیاتی برای همه ارائه دهندگان خدمات همگانی است. چنین سیستم هایی داده های اندازه گیری و زمینه ای لازم را فراهم می کنند، که ابزارهای AI را مثر می کند.

مزایای هوش مصنوعی مستقر در یک مرکز داده همگانی قابل توجه است. اگر هنگام یادگیری سیستم ها یا هر نوع ابزار موجود در بازار با مشکلی روبرو هستید، با ارائه دهندگان راهکارهای هوشمند که در این گونه محصولات و خدمات تخصص دارند تماس بگیرید. علاوه بر این ، شما همچنین می توانید با خدمات مشتری آنها ارتباط برقرار کنید تا در مورد بهترین راهکارهای موجود برای رشد کسب و کارتان بیشتر بدانید.

منبع خبر : Knowtechie