データセンターで AI を活用する 5 つの理由

人工知能はかなり前から存在しており、その継続的な開発により、パフォーマンスの向上とコストの削減という特性により、さまざまな業界や分野に革命をもたらしてきました。その一方で、膨大な量のデータを活用し、処理、分析し、理解することができるデータサイエンスの台頭も見られます。つい最近まで、非構造化データを解釈することは不可能でしたが、現在ではビッグデータ テクノロジーの助けにより、組織は膨大なデータの収集と分析を実施することで大きなメリットを享受しています。

つまり、このすべてのデータを保存および処理するために大規模なデータセンターが導入されることになります。しかし、そのためにはデータセンターの監視と保守のために多数の有資格者を雇う必要があり、これはコストがかかり複雑です。

AI は物事を簡素化できる多くの新しい可能性をもたらします。そこで、データ センターで AI を活用する理由について説明しましょう。

1. エネルギーを節約できる

データセンターが適切に動作するには大量のエネルギーが必要であり、そのエネルギーの大部分は冷却システムに使用されます。 航空機がインターネット全体に電力を供給していることを念頭に置くと、航空機が航空業界と同じくらい多くの二酸化炭素を排出する理由が明らかになります。

たとえば、一般的な Google 検索では、60W の電球を 17 秒間点灯するのに必要なエネルギーとほぼ同じエネルギーが消費されるため、0.2 グラムの CO2 が発生します。それがそれほど多くないように思えるなら、1 日にどれだけの検索が行われるか想像してみてください。 言うまでもなく、データトラフィックが増加すると、エネルギー消費量は倍増すると予想されます。

Google は、データセンターでのエネルギー使用を合理的かつ効率的に最適化する AI を導入することで、この問題に対処しました。このスマートテクノロジーのおかげで、Google はデータセンターの冷却システムのエネルギー消費を 40% 削減することができました。

AIは温度を学習・分析し、流量をテストし、冷却装置を評価することができます。さまざまなスマート センサーを導入して、エネルギーの非効率性の原因を検出し、自律的に最適化することができます。

最後に、冷却システムが最適化されることで、機器の摩耗を防ぐことができます。

2. ダウンタイムが短縮される

データセンターでは停電が発生し、ダウンタイムが発生することがあります。こうしたインシデントのコストは、金銭面でもユーザー エクスペリエンスの面でも高額になる可能性があります。世界中のエンタープライズ サーバーの 25% は、ダウンタイム 1 時間あたり 30 万ドルから 40 万ドルの損失を被っています。

これを防ぐために、組織は停止を監視および予測する専門家を多数雇用しています。

ただし、これは複雑な作業であり、従業員がさまざまな問題を分析および解釈して、問題の根本原因を特定し、混乱を予測する必要があります。一方、AI は、サーバーのパフォーマンス、ネットワークの輻輳、ディスクの使用率など、多くのパラメータを追跡し、停止を予測できます。

これに加えて、AI を活用した予測エンジンは、システムのクラッシュを引き起こす可能性のある障害領域を特定することもできます。このテクノロジーの自律性については言及する価値があります。AI は、停止を予測するだけでなく、停止によって影響を受ける可能性のあるユーザーを予測し、停止から回復するための戦略を立てるためにも使用できます。

3. 作業負荷の分散を最適化する

予測分析により、ワークロードの分散が可能になります。 これまで、IT スペシャリストは、企業内のサーバーのパフォーマンスを最適化し、ワークロードが適切に分散されるようにする責任を負っていました。

最適化を最大限にすることで、コストの削減とリソースのより適切な割り当てが保証されます。これらは、組織のデジタル運用にとって非常に重要な 2 つの要素です。しかし、IT チームは、人員不足や、この複雑なプロセスを 24 時間 365 日監視するためのリソース不足により、制限を受けることがよくあります。

AI は、大量の計算を瞬時に実行できる強力なアルゴリズムを使用し、ストレージを最適化し、負荷分散をリアルタイムで決定します。

4. 無人自動化

自動化は AI の最も重要な部分の 1 つであり、最近の開発により、組織はいわゆる「ライト アウト」データ センターを試すことができるようになりました。つまり、これらのデータセンターは人間が監視したり監督したりする必要はありません。

無人自動化により、技術者による監視が行われている従来のデータセンターは時代遅れとなり、効率的なコンピューティングが可能になり、データ消費が削減されます。目標は、酸素レベルの低下、より効率的な冷却設計によって火災リスクを軽減し、ラックの高さを上げてロボットがアクセスできるようにすることでストレージ容量を増やし、効率と自律性を高めることです。

将来的には、AI 駆動型データセンターは DCMI ソフトウェアを使用してリモートで監視され、無人自動化により人的エラーの発生が最小限に抑えられるようになります。

5. 安全性が向上する

データセンターがさまざまなサイバー脅威に対して脆弱であることは周知の事実であり、ハッカーは常に機密データを盗む新しい方法を探して徘徊しています。

問題は、組織のネットワークに侵入できれば、何百万ものユーザーの個人情報や機密情報にアクセスできるようになることです。 サイバー脅威を防ぐ鍵は、予測と早期検出にあります。

そのため、すべての組織は、こうしたインシデントを防ぐためにデータ セキュリティの専門家を雇用しています。しかし、サイバー攻撃の分析は困難で時間のかかる作業であるため、AI とその強力な分析機能は、この作業を実行する人々を驚かせることができます。つまり、AI は通常のネットワーク動作を学習し、そこからの逸脱に気付くことができるようになります。このような逸脱は通常、さまざまなセキュリティ上の脅威の結果です。

AI により、データ センターはマルウェアやセキュリティ侵害を検出できるようになります。

明らかに、データセンターの将来は AI テクノロジーの活用に大きく依存しています。これら 5 つの理由は最も重要ですが、競争上の優位性を獲得し、最新のトレンドに対応するためには、AI とそのサブセット技術 (機械学習やニューラル ネットワークなど) が必要になるため、これらは氷山の一角にすぎません。