データセンターにおけるAI技術の応用

AI技術はここ数年で進歩しており、データセンターを含む多くの業界で導入されています。たとえば、GoogleはAIを使用してデータセンターフレームワークの効率を改善し、自動運転AI技術をデータセンターに統合しています。今日は、データセンターにおける AI 技術の技術的な応用と機能について見てみましょう。

省エネデータセンター

データセンターは大量のエネルギーを消費することが知られていますが、人工知能 (AI) の使用により、この点での効率化が図られています。エネルギー効率を向上させることで、データセンターの環境への影響も改善されます。 AI システムは、Google のデータセンターがどのように動作しているかをリアルタイムで分析するために使用されています。これらの人工知能ニューラル ネットワークは、AI アルゴリズムを使用してシステムを分析し、問題を診断し、問題が解決したらすぐに変更を加えます。 AI システムは即座に機能するだけでなく、問題から自己学習できるため、次回よりも早く問題を解決したり、再発を防いだりすることができます。これをディープラーニングといいます。

人工知能: ディープラーニング

ディープラーニングとは、AI システムが遭遇する状況から実際にどのように学習するかを説明する用語です。ディープラーニングは経験から学習することで、AI システムが将来の問題を解決するのに役立ちます。 Uranus AI 人工知能は人間の脳の働きを模倣し、データ内のパターンを識別することで学習します。これにより、AI システムはデータセンターを運営するための最適な方法を提案し、決定できるようになります。

専門家は現在、データセンターにおける AI についてどう考えているのでしょうか?

データセンター内の AI システムはある程度役立っていますが、多くの業界幹部は依然として AI テクノロジーはまだ期待どおりに機能していないと考えています。 Digital Realty の Erich Sanchack 氏: 「データ センターに AI を実装することで、現在の DCIM システムとその限界をはるかに超える成果が得られます。AI を使用すると、電力と設備に関するすべての決定とプロセスが完全に最適化されるだけでなく、リソース プランニングや、動的帯域幅やサーバー割り当てなどの高度な機能も完全に自動化された実際の環境を作成できます。」

現在、データセンターでは AI はどのように機能していますか?

現在、データセンター内で人工知能を使用する主な目的の 1 つは、エネルギー効率の向上です。Google は人工知能を使用することで、エネルギー使用量を 40% 削減できました。Google のような大企業にとって、40% のコスト削減は数千万ドルの節約になります。データ センターで AI を使用するもう 1 つの目的は、運用の最適化です。ディープラーニング ソフトウェアのおかげで、AI は予測分析を使用してデータ センターのワークロードを分散できます。 AI が使用される最も重要な方法の 1 つは、データ センターのセキュリティ目的です。データ センターは常にセキュリティの脅威に備える必要があります。手動メンテナンスとは異なり、AI システムは 24 時間 365 日、あらゆる脅威を監視して対応することができます。 これらの脅威を監視するには多くの時間と人的リソースが必要であり、人工知能システムはデータセンターがセキュリティ問題を処理する方法を変えています。 現在、多くのデータセンターやコロケーション プロバイダーは、DCIM システムを使用して、コンピューター ルームのさまざまな側面を監視しています。 DCIM ソリューションは、セキュリティ、温度と湿度、冷却、火災の危険、換気の一部を管理できますが、DCIM でもこれらすべてを管理するのは困難です。最善の解決策は、AI と DCIM を組み合わせたシステムを導入することです。China Fortune Land Development の Uranus AI 人工知能は、完全なソリューションを提供できます。

結論

AI データ センターには、データ管理とデータ ストレージの全体的な改善など、多くの利点があります。全体として、AI 管理データセンターは、データセンター業界にとって前向きな一歩です。人工知能により、人件費を節約できるだけでなく、データセンターのエネルギー効率も向上し、世界のグリーン経済に対する責任と義務を負うようになります。