ガートナーは、2025年までにクラウドデータセンターの半数がAI機能を備えたロボットを導入すると予測している。

ガートナーの予測によると、2025年までにクラウドデータセンターの半数が人工知能（AI）と機械学習（ML）機能を備えた高度なロボットを導入し、運用効率が30％向上するだろう。

「データセンター内のサーバーとストレージの数が増え続けるにつれて、それらを管理できる作業員の数も増え続ける」とガートナーのリサーチ担当副社長シド・ナグ氏は言う。「組織がこれらのギャップを埋めるために何もしなければ、多大なコストが発生するリスクが高くなります。」

「組織がより多くのさまざまな種類のワークロードをクラウドに移行し、クラウドがエッジと 5G などの追加テクノロジーを組み合わせるプラットフォームになるにつれて、データセンターの運用はますます複雑になるでしょう。」

ロボットはデータセンターの退屈で反復的な作業に最適です

データセンターでの作業のほとんどは、企業内での「クラウド リソースの大量浪費」を回避するために、全体的な容量計画の妥当性、仮想マシンとコンテナ リソースの正しい割り当て、リソースの効率的な使用の確保など、面倒で複雑で反復的です。

「これらはロボットが優れている分野です」とナグ氏は言う。「データセンターは、ロボットと人工知能を組み合わせて、より安全で、より正確で、より効率的で、人間の介入をほとんど必要としない環境を作り出すのに最適な場所です。」

今後 5 年間でロボットの影響を最も受ける 4 つのデータ センター自動化領域は次のとおりです。

1. サーバーのアップグレードとメンテナンス: 産業用ロボットは、人間よりも迅速かつ効率的に、古い機器を廃棄および破壊できます。これは、さまざまなクラウド サービス プロバイダーなど、大規模なアップグレードを頻繁に実行する企業に特に当てはまります。

2. 監視: ロボット センサー プローブは、侵入的な物理ハードウェアをインストールすることなく、より詳細なサーバー ラックの温度データを提供します。遠隔監視ロボットは、音声や画像などの他のデータを収集することで異常を検出することもできます。

3. データ センターのセキュリティ: データ センター企業の第一の優先事項は、デジタルおよび物理的なセキュリティを備えたデータ センター施設を維持することです。ロボットは、熱センサーによる人間の体温の検知や、駐車場でのナンバープレート認識など、さまざまな機能を通じて物理的なセキュリティ層を提供することができます。

4. クラウド運用における人工知能/機械学習: 最新の人工知能と機械学習テクノロジーは、ロボットと連携してデータセンターの IT プロセスを監視および管理できます。サイト信頼性エンジニアなどのこのテクノロジーのユーザーは、自然言語を通じて指定されたプラットフォームと対話および通信できます。これらのプラットフォームは、過去のシナリオから教訓を学ぶことで、将来のシナリオの効率を向上させることができます。

「ロボットは自動車や製造業などの業界では広く利用されていますが、データセンターでの利用機会は見過ごされてきました」とナグ氏は言います。「IT リーダーは、ロボットを活用してクラウド データセンターの運用とプロセスのインテリジェントな自動化を主導し、稼働時間の増加やクラウド製品およびサービスの SLA の遵守など、組織にとって重要な差別化要因を生み出すことができます。」