機械学習がデータセンター管理をどう変えるか

機械学習はデータセンターの経済性を劇的に変え、将来のパフォーマンス向上への道を開きます。

機械学習と人工知能がデータセンターに導入され、ラックが ASIC、GPU、FPGA、スーパーコンピューターでいっぱいになり始めるにつれて、ハイパースケール サーバー ファームの外観と雰囲気が変化しています。

これらの技術により、以前は膨大な量のデータ処理を必要としていた機械学習システムのトレーニングに必要なコンピューターの処理能力が向上しました。最終的な目標は、よりスマートなアプリケーションを構築し、すでに毎日使用しているサービスを強化することです。人間の判断と常識だけに頼ると、求められる正確性と有効性の基準に遠く及びません。 IT サービスに対する膨大な需要を満たす唯一の持続可能な方法は、データ主導の意思決定に完全に移行し、そのすべてのデータを活用して成果を向上させることです。同様の規模や専門知識を持たない企業やホスティング プロバイダーの中には、Schneider Electric、Maya Heat Transfer Technologies (HTT)、Nlyte Software など、データ センター管理ソフトウェアやクラウド ベースのサービスを提供するベンダーの存在により、機械学習を早期に導入する企業も現れています。

IDC によると、2022 年までにデータセンターの IT 資産の 50% が組み込み AI テクノロジーにより独立して運用されるようになるとのことです。計画と設計、ワークロード、稼働時間、コスト管理など、多くの全体的な操作は、データセンターで機械学習を使用して最適化できます。

以下は、今日のデータセンター管理における機械学習の最大の使用例の一部です。

•データセンターの効率を向上:企業は、ソフトウェアアラートに頼るのではなく、機械学習を使用してデータセンターの物理環境を自律的に管理できます。 これには、データセンターのアーキテクチャと物理レイアウトをリアルタイムで変更するソフトウェアが含まれます。

• キャパシティ プランニング:データ センターでの機械学習により、IT 企業は需要を予測し、スペース、電力、冷却、IT リソースが不足しないようにすることができます。 アルゴリズムは、企業がデータ センターを統合し、アプリケーションとデータを中央データ センターに移動する場合など、伝送が施設の容量にどのように影響するかを判断するのに役立ちます。

•運用リスクの軽減:ダウンタイムの防止はデータセンター運営者にとって重要なタスクであり、機械学習によりダウンタイムの予測と防止が容易になります。 データセンター管理における機械学習ソフトウェアは、冷却システムや電源管理システムなどの主要コンポーネントのパフォーマンス データを追跡し、機器が故障する時期を予測します。 その結果、これらのシステムに対して予防保守を実行し、コストのかかるダウンタイムを回避することができます。

•スマート データを使用して顧客離れを削減:企業はデータ センターで機械学習を使用して顧客をより深く理解し、顧客の行動を予測できるようになります。 機械学習ソフトウェアを顧客関係管理 (CRM) システムに統合することで、AI 駆動型データ ハブは CRM では通常使用されない履歴データベースからデータを検索して取得できるようになり、CRM システムで新しいリード生成や顧客成功戦略を開発できるようになります。

•予算影響分析およびモデリング:このテクノロジーは、データセンターの運用およびパフォーマンス データを財務データ (特に適用される税金に関する情報) と組み合わせて、IT 機器の購入および保守の価格を決定するのに役立ちます。

機械学習は人間よりも速く動作するため、テラバイト単位の履歴データを調べ、ほんの一瞬で決定にパラメータを適用することができます。これは、データセンター内のすべてのアクティビティを追跡する場合に役立ちます。ベンダーとデータセンター運営者が機械学習で取り組んでいる主な問題のうち 2 つは、効率性の向上とリスクの軽減です。

たとえば、200 を超えるデータセンターを運営する世界最大のホスティング プロバイダーである Digital Realty Trust は、最近、機械学習テクノロジーのテストを開始しました。インフラストラクチャをサポートするために必要な膨大な量の基盤システム、デバイス、データを消費し、処理する人間の能力は、まもなく枯渇するでしょう。デジタル不動産は、優れたリアルタイム処理、反応、通信、意思決定機能により、この恩恵を受けるでしょう。

要するに、データセンター運営者には AI/ML を活用するための選択肢が数多くあり、テクノロジーがより経済的かつ高度になるにつれて、さらに多くの選択肢が登場するでしょう。未来は明るい。