データセンターにおける人工知能: 知っておくべき 7 つのこと

人工知能と機械学習は、日常的なタスクと高度なタスクの両方を徐々に引き継いでいます。管理者と従業員は解雇されるのでしょうか?

ほとんどの IT リーダーは、データ センターの管理、運用、計画を完全に把握していると考えています。実際、そうではありませんでした。

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単独の IT リーダーや IT 専門家のチームだけでは、データセンターの重要なタスクを秒単位まで正確に (あるいはより細かく) 制御することはできません。人間は（最も高度な教育や訓練を受けた人でさえも）、個人的な好みや偏見、誤解によって盲目になり、将来の計画やその他の重要な責任について明確な見通しを形成することができないことがよくあります。

人工知能（AI）にはそのような欠点はありません。そのため、データ センター オペレーターは、ハイブリッド環境、IoT、その他の課題に取り組む一方で、AI が多くの重要なデータ センター運用とサービスに与える影響を考慮する必要があります。

ここでは、AI によってデータ センターをより強力で効率的な施設に変える方法について、すべての IT リーダーが知っておくべき 7 つのことを紹介します。

1. さまざまな種類のデータセンターがAIの恩恵を受けることができる

エンタープライズ バックアップおよび災害復旧テクノロジーのプロバイダーである Cloud Daddy の CEO であり、ニューヨーク市法務局の元 CIO である Joe Merces 氏は、あらゆる種類のデータ センターが AI の恩恵を受けることができるが、最も恩恵を受けるのは、大規模なエンタープライズ データ センター、パブリック クラウド データ センター、コロケーション ホスティング、アウトソーシングされたデータ センターなどの大規模な施設である傾向があると述べています。

電気電子学会（IEEE）フェローであり、データストレージ分析会社Coughlin Associatesの社長であるトム・コフリン氏は、すべてのデータセンターが機械学習などのAI手法を使用して、内部リソースをより適切に管理し、今後のハードウェアとデータのニーズを予測できると考えています。 「AIは最も重要な（データセンター）アプリケーションの1つになりつつある」と彼は指摘した。

データセンター保守サービスプロバイダーであるパー​​クプレイステクノロジーズのイノベーション責任者、ポール・メルシナ氏は、機械学習は基本的なパターン認識と従来のアルゴリズムから、より複雑なディープラーニングの分野へと移行していると説明した。 「機械学習の重要な貢献は、人間がテストするための理論や仮説から始める必要がなく、反復的なアプローチを使用してデータの構造を発見する能力です」と彼は言いました。ディープラーニングは、複数層の人工ニューラル ネットワークを使用して、オブジェクトの検出と分類、音声認識、言語翻訳などのタスクで非常に高い精度を実現します。

2. 人工知能がデータセンターのエネルギー効率向上に貢献

過去数年間、人工知能ツールはデータセンターのエネルギー消費と無駄を削減する上でますます重要な役割を果たしてきました。 「これらのアプリケーションは、電力消費を削減し、冷却の非効率性を報告し、ミッションクリティカルなシステムの健全性を分析して、効率を改善し、エネルギーを節約するのに役立ちます」とメルシナ氏は指摘した。

「データセンターの環境は常に変化しています」とオランダデータセンター協会のマネージングディレクター、スティーン・グローブ氏は語る。彼は、人工知能が現在の屋内外の温度を監視し、将来の天気を予測することで、データセンターが冷却リソースを最適化し、エネルギーを節約できるようになると考えています。

サーバーは、あらゆるデータセンターにおいて最も多くの電力を消費します。 「必要に応じてクラウド サーバーを自動的にスケールアップまたはスケールダウンしたい場合は、各サーバーの潜在能力を最大限に活用し、未使用の容量をシャットダウンするだけで、さらに多くのエネルギーを節約できます」とグローブ氏は述べています。

AI はストレージのエネルギー消費を大幅に削減することもできます。 AI を活用した監視と分析を使用してさまざまな種類のユーザーのアクティビティを予測することで、データセンターは、あまり使用されないデータをエネルギー消費量の少ないストレージ ソースにすばやく移動し、頻繁に使用されるデータをパフォーマンスの優れたストレージ ソースに移動できます。 「さらに、人工知能を使用することで、処理中に行き来するデータの量を最小限に抑えることも可能になるかもしれない」とコフリン氏は述べた。 「使用中のデータはインテリジェントにレイアウトできるため、データが処理される場所に近づけることができ、過剰なデータ移動によって消費されるエネルギーを削減できます」と彼は説明した。

3. AIはデータセンターのセキュリティを向上させる

データセンターのセキュリティニーズは急速に変化しています。最近まで、データセンターに対する最大の脅威は、内部の従業員または外部からの比較的原始的なブルートフォース攻撃によるものでした。 「今日、ハッカーたちはデータセンターの弱点を見つけようとするAIベースのアルゴリズムを開発している」とカー​​ネギーメロン大学テッパー経営大学院のビジネス技術准教授パラム・ビル・シン氏は語った。彼は、人工知能がこの課題を解決するための最良の技術であると指摘した。

「AI アプリケーションにより、データ センターは変化するセキュリティ要件に迅速に適応できると同時に、厳格なルールを強制することなく、ユーザーにとってより安全な環境を提供できます」とメルシナ氏は述べました。「AI ソリューションは、マルウェアやスパムの検出、正常および異常なアクティビティ パターンの分析、弱点の特定、潜在的な脅威に対する保護の強化にも役立ちます。」

AIは悪意のある侵入を「ハニーポット」に隔離することもできるとコフリン氏は述べ、「ハニーポットでは侵入者を厳重に監視し、追跡することさえできる」と語った。

4. AIはデータセンターのパフォーマンスを最適化できる

AI により、企業は、データが処理される場所、ネットワーク、メモリなどのリソースを継続的に監視および調整することで、データセンターを最高の効率で運用できるようになります。 「AI は負荷分散の監視に使用でき、冷却と電力消費の効率を最適化しながらインフラストラクチャの拡張性を高めることができます」と Merces 氏は指摘します。 AI はサーバーの構成と使用率を最適化するためにも使用できます。 「たとえば、AI はインフラストラクチャの問題を検出し、ワークロードを移動して再起動、サイクル、再イメージ化によって修復を試みることで自己修復できます」と彼は述べています。

コフリン氏は、AI はサーバーの使用を最適化するのに特に効果的だと考えています。 「これには、GPUやTPUなどのアプリケーション固有のプロセッサに適切な処理能力をオフロードすることが含まれる可能性があります」と彼は言いました。 AI はデータセンター ソフトウェアのパフォーマンスを最適化することもできます。彼はさらに、「たとえば、データベース内の同じデータのポーリングを制限したり、重複したプロセスを制限したりします」と付け加えました。

5. AIはインフラ管理を改善する

Ponemon Instituteの調査によると、2016年における業界全体のデータセンターのダウンタイムの平均コストは1分あたり約8,850ドルだった。 「メンテナンスの問題を予測できれば、予防策を講じることができます」とシン氏は語った。

常に改善されるインフラストラクチャ管理技術とスマート センサーを使用することで、ニューラル ネットワークをトレーニングして既存のインフラストラクチャの需要と容量を分析し、需要を満たすために最も適切な機器を使用できるようになります。 「AIは人間や集団よりも多くの情報をほぼ瞬時に処理できるため、AI駆動型システムはより効率的で信頼性が高い」と、ビジネス法と企業法を専門とする法律事務所タッカー・エリスのパートナー、タック・ノースマン氏は述べた。センサーはデータセンター管理者が壊滅的な障害を予測したり軽減したりするのにも役立つと彼は指摘した。

メルシナ氏は、現在、ほとんどのデータセンターは、ハードウェアの故障を示すライトを探してデータセンターの列を歩き回るなどの日常的な作業を実行する訓練を受けた人員によって管理、監視、保守されていると指摘した。 「AIと機械学習は、推測を排除し、エコシステム全体に力を与えることで、この時代遅れのパラダイムに革命を起こす力を持っている」と彼は語った。

人工知能は、データセンターが定期的なメンテナンスタスクをスケジュールする方法に大きな影響を与えると予想されています。関連するすべてのデータセンター リソースを注意深く確認することで、AI は特定の施設でいつサービス、アップグレード、交換が必要になるかを予測できるようになります。その結果、定期的なメンテナンススケジュールは徐々に AI が生成した推奨事項に置き換えられるだろうとグローブ氏は予測しています。 「これにより稼働時間が向上し、コストが削減される」と彼は報告した。

6. AIは強力なデータセンター計画ツールになりつつある

人工知能の最も興味深い応用例の 1 つは、データ センターの計画です。ノースマン氏は、データセンターのセンサーから膨大な量の情報を抽出し、過去の状況から学習する能力を活用することで、AIは高度な予測を提供し、さらに重要なことに、修正された仮定の違いをモデル化できると述べた。 「システムの導入期間が長くなればなるほど、システム内に蓄積される情報が増え、AIが行える予測精度も向上する」と同氏は述べた。

「これは今まさに起きている」とメルセス氏は報告し、例えば AI は電力リソースの計画と割り当て、冷却の必要性の予測などに使用されている。 「AIはネットワークと帯域幅の利用と最適化の計画と管理にも使用されています」と彼は指摘した。

7. AIは人間の関与をほとんどまたは全く必要とせずに、データセンターのタスクをますます多く管理するようになる

グローブ氏は、人工知能は現在人間が処理しているデータセンターの作業を完全に引き継ぐ可能性があると述べた。 「デジタルエコシステムには、AIと機械学習でしか実現できない、より即時的な制御とアクションが必要です」と彼は言います。「また、エッジコンピューティングの登場により、多数の無人データセンターを管理するには、このようなことを正しく行うAIが必要になります。」

監視、診断、自己修復が可能な完全に自動化されたデータ センターは夢のようなものです。 「そのためには人工知能、ロボット工学、さらには拡張現実、つまり機械同士が助け合うことが必要になる」とビッグデータ分析会社グアバスの主任科学者ロジャー・ブルックス氏は言う。

明るい面としては、少なくとも人間の観点からは、AI はまだ、信頼性の低いレベルに近づいているものの、高レベルの推論や意思決定のタスクを確実に実行することができていません。 「AIは大小さまざまな仕事を引き受け、特定の機能に細分化されるが、その機能は極めて効率的ではあるものの、最終的にはインテリジェントにはならないだろう」とメルセス氏は予測する。

ノースマン氏もこれに同意し、「データセンターの運用と管理において管理者が AI にますます依存するようになるでしょうが、プロセスから人間が完全に排除されるとは考えていません。管理者は特定のデータセンターに対してそれほどの責任を負わなくなりますが、人間は引き続き障害の防止という役割を果たし続けるでしょう」と述べています。