ガートナー：2025年までにデータセンターの半数がAI対応ロボットを導入

ガートナーは11月11日、2025年までにデータセンターの半数が人工知能と機械学習機能を備えた高度なロボットを導入し、運用効率が30％向上すると予測した。

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「データセンターのサーバーとストレージ容量の増加と、それらのデータセンターを管理できる機器の量とのギャップは拡大しています」と、ガートナーのリサーチ担当副社長シド・ナグ氏は語ります。「企業がこうした欠点に対処するための措置を講じない場合のリスクは重大です。企業がより多様なワークロードをクラウドに移行し、クラウドがエッジコンピューティングや 5G などの追加テクノロジーの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ります。」

データセンターで実行される作業の多くは、面倒で複雑、かつ反復的です。この例としては、キャパシティ プランニング、仮想マシンとコンテナ環境の適正化、企業とその購入者にとっての「クラウドの無駄」を回避するためのリソースの効率的な使用の確保などが挙げられます。

これらはロボットが優れている分野です。 「データセンターは、ロボットとAIを組み合わせて、人間の介入をはるかに少なくし、より安全で正確かつ効率的な環境を提供するのに理想的な場所です」とナグ氏は語った。

今後 5 年間で、ロボットは次の 4 つの分野で自動化データ センターに最も大きな影響を与えるでしょう。

1. サーバーのアップグレードとメンテナンス: サーバーが段階的に廃止されると、産業用ロボットが人間よりも迅速かつ効率的にドライブの廃止と破壊の作業を完了できるようになります。これは、クラウド 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、物理的な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。遠隔監視に使用されるロボットは、音声や画像などの他のデータを収集して異常を検出するためにも使用できます。

3. データ センターのセキュリティ: デジタル的および物理的に安全なデータ センター施設を維持することは、すべてのデータ センター企業にとって最優先事項です。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 AI/ML: ロボット工学とともに、最新の AI および ML 対応テクノロジーは、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テクノロジのユーザーは、自然言語を通じて特定の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状況から学習し、将来の状況で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利用されてきましたが、データセンターでの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することができ、これはロボットの利用によってより現実的になるでしょう。」