Data science

ปรับปรุงการจัดการโครงสร้างพื้นฐานของศูนย์ข้อมูลด้วยความเป็นจริงที่เพิ่มขึ้นและความเป็นจริงผสม

สถาปัตยกรรมดาต้าเซ็นเตอร์กำลังพัฒนาจากระบบที่เหมือนกล่องแบบเดิมๆ ไปสู่โครงสร้างที่ล้ำสมัยยิ่งขึ้น ด้วยความเป็นจริงเสริม ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง หุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง และเทคโนโลยีอื่นๆ ที่กำหนดอนาคตของการดำเนินงาน DC การดำเนินงานของศูนย์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับระบบที่ซับซ้อน อุปกรณ์ทันสมัย ​​และเครื่องจักรจำนวนมากซึ่งต้องการประสบการณ์และทักษะในระดับสูงเพื่อการทำงานที่มีประสิทธิภาพและการบำรุงรักษาอย่างรวดเร็ว AI และระบบการเรียนรู้ของเครื่องสามารถทำให้ขั้นตอนเหล่านี้ง่ายขึ้นหรือทำให้ขั้นตอนเหล่านี้เป็นไปโดยอัตโนมัติทั้งหมด เทคโนโลยีความจริงเสริมสามารถช่วยในการบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานของศูนย์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ โดยอนุญาตให้ช่างเทคนิคและวิศวกรในสถานที่ตรวจสอบข้อมูลสดได้ด้วยคลิกเดียว ในกรณีที่เหมาะสมที่สุด เครื่องจะไม่พังและทำงานอย่างต่อเนื่องเป็นระยะเวลาไม่จำกัด แต่บางครั้งการพังก็เกิดขึ้น และเป็นไปไม่ได้ที่ช่างเทคนิคทุกคนจะรู้วิธีแก้ไขปัญหาการพังทลายที่เกิดขึ้น เนื่องจากมีอุปกรณ์จำนวนมากเกินกว่าจะติดตามและรับความรู้ที่สมบูรณ์เกี่ยวกับแต่ละรายการ แม้แต่ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีที่ช่ำชองที่สุดก็ยังพบว่าเป็นการยากที่จะติดตามวิธีการซ่อมแซม บำรุงรักษา และอัปเดตอุปกรณ์อย่างเหมาะสม วิวัฒนาการของความเป็นจริงเสริม (AR) สำหรับการบำรุงรักษาและซ่อมแซมศูนย์ข้อมูลมีศักยภาพมหาศาลสำหรับผู้ปฏิบัติงานและวิศวกรในสถานที่ ข้อมูลแบบเรียลไทม์สามารถแสดงบนแท็บเล็ต อุปกรณ์พกพา หรืออุปกรณ์สวมใส่ได้ โดยแสดงกราฟิก 3 มิติเพื่อช่วยบุคลากรในการดำเนินการบำรุงรักษา ขั้นตอนรวมถึงการสแกนบาร์โค้ดของชั้นวางที่มีการดำเนินการบำรุงรักษาผ่านแอปพลิเคชันหรืออุปกรณ์ AR จะดึงข้อมูลจากเซิร์ฟเวอร์หลักและสร้างภาพ 3 มิติโดยใช้บล็อกและเส้นเพื่อแสดงข้อมูลเชิงลึกและสถิติแบบเรียลไทม์ ผู้ปฏิบัติงานสามารถดำเนินโครงการได้โดยปฏิบัติตามเส้นทางและทิศทางที่แสดงผ่านโฮโลแกรมในความเป็นจริงยิ่ง AR กำลังนำการดำเนินงานของศูนย์ข้อมูลไปสู่อีกระดับของการทำให้เป็นดิจิทัล โดยการเตรียมบุคลากรด้านไอทีแห่งอนาคต ทำให้วิศวกรและช่างเทคนิคสามารถจัดการและซ่อมแซมอุปกรณ์ในสถานที่ได้ง่ายขึ้นโดยไม่ต้องมีการฝึกอบรมเพิ่มเติมเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย AI และแมชชีนเลิร์นนิงมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาศูนย์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองมากขึ้น เมื่อมีการเปิดตัวปัญญาประดิษฐ์ครั้งแรก การประยุกต์ใช้งานค่อนข้างจำกัด ห้าปีต่อมา AI กำลังเฟื่องฟูในทุกพื้นที่อุตสาหกรรม และองค์กรต่างๆ กำลังพยายามใช้ประโยชน์จากพลังของข้อมูลเพื่อการตัดสินใจและข้อมูลเชิงลึกในการปฏิบัติงานที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ปัญญาประดิษฐ์ถูกนำไปใช้กับความท้าทายด้านการปฏิบัติงานในอุตสาหกรรมศูนย์ข้อมูลได้ช้า ระบบอัตโนมัติของ AI สามารถปรับขนาดเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล รวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญที่จำเป็นสำหรับการลดการใช้พลังงาน กระจายปริมาณงาน และเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อให้ได้การใช้ทรัพยากรศูนย์ข้อมูลมากขึ้น จากการวิจัยของ Gartner ผู้ประกอบการศูนย์ข้อมูลมากกว่า 30% จะไม่สามารถใช้งานได้ในเชิงเศรษฐกิจและในการดำเนินงาน หากพวกเขาไม่ปรับใช้ AI ในการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน DC ของตน ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการพลังงาน ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วยองค์กรในการลดพลังงานและการปล่อยมลพิษของศูนย์ข้อมูล กำลังตัดจากโมดูลระบายความร้อนของศูนย์ข้อมูลสามารถประหยัดพลังงานได้หนึ่งในสาม ในแต่ละปี ศูนย์ข้อมูลในสหรัฐอเมริกาเพียงอย่างเดียวใช้พลังงานมากกว่า 30 พันล้านกิโลวัตต์-ชั่วโมง การใช้พลังงานทั่วโลกสามารถเข้าถึง 416 เทราวัตต์หรือประมาณ 3% ของไฟฟ้าทั้งหมดที่ผลิตบนโลก สิ่งนี้จำเป็นในการสร้างศูนย์ข้อมูลที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมมากขึ้นด้วยการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ที่ลดลงและการเพิ่มประสิทธิภาพพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ข้อกำหนดในการควบคุมอุณหภูมิของศูนย์ข้อมูลได้รับอิทธิพลจากการรับส่งข้อมูลและสภาพอากาศ ระบบระบายความร้อนแบบเดิมไม่ตรงตามข้อกำหนดบริการทำความเย็นของอุปกรณ์อย่างแม่นยำ ระบบระบายความร้อนในศูนย์ข้อมูลนั้นซับซ้อนกว่าในบ้านของเรา ประกอบด้วยคูลลิ่งทาวเวอร์ เครื่องทำความเย็น ปั๊ม และหน่วยในร่ม การจัดการระบบนี้ด้วยตนเองเป็นกระบวนการที่น่ากังวล ดังนั้นพลังงานส่วนใหญ่จึงสูญเสียไปในการทำความเย็นมากกว่าการผลิตเอาต์พุตที่เหมาะสม การจัดการพลังงานด้วย AI และการเรียนรู้ของเครื่องอาจช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพของระบบทำความร้อนและความเย็น ลดต้นทุนค่าไฟฟ้า ลดกำลังคน และเพิ่มประสิทธิภาพ AI และการเรียนรู้ของเครื่องยังใช้สำหรับการจัดการอุปกรณ์ ซึ่ง AI สามารถเรียนรู้สิ่งที่เป็นปกติจากข้อมูลที่รวบรวมและคาดการณ์ความผิดปกติใดๆ ที่พบได้ ระบบ AI สามารถติดตามความสมบูรณ์ของเซิร์ฟเวอร์ ที่เก็บข้อมูล และอุปกรณ์เครือข่าย ตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบได้รับการกำหนดค่าอย่างถูกต้อง และคาดการณ์เมื่ออุปกรณ์สามารถพังได้ ระบบ AI สามารถ 'เรียนรู้' ว่าทราฟฟิกเครือข่ายทั่วไปมีลักษณะอย่างไรผ่านการเรียนรู้ของเครื่อง ระบุความผิดปกติในข้อมูล จัดลำดับความสำคัญของการแจ้งเตือนที่ต้องการความสนใจจากผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย ช่วยวิเคราะห์หลังเหตุการณ์ที่เกิดข้อผิดพลาด และให้คำแนะนำสำหรับการแพตช์จุดอ่อนในการป้องกันความปลอดภัยขององค์กร . ความล้มเหลวของศูนย์ข้อมูลอาจทำให้เกิดการหยุดทำงานเป็นเวลานาน ด้วยเหตุนี้ ธุรกิจจึงจ้างบุคลากรเฉพาะทางเพื่อตรวจสอบและคาดการณ์ความล้มเหลวของข้อมูล ในทางกลับกัน การคาดการณ์การสูญเสียข้อมูลด้วยตนเองอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย พนักงานในศูนย์ข้อมูลจำเป็นต้องถอดรหัสและประเมินช่องโหว่ต่างๆ เพื่อระบุสาเหตุของปัญหาต่างๆ การปรับใช้ AI ในศูนย์ข้อมูลอาจเป็นวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้สำหรับปัญหานี้ ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วยในการระบุและคาดการณ์ความล้มเหลวของข้อมูลโดยการตรวจสอบประสิทธิภาพของเซิร์ฟเวอร์ ความแออัดของเครือข่าย และการใช้ดิสก์ ระบบ AI สามารถใช้เทคนิคการบรรเทาปัญหาได้ด้วยตัวเองเพื่อช่วยศูนย์ข้อมูลในการกู้คืนจากข้อมูลขาดหาย เพื่อให้มีความเกี่ยวข้องในอนาคต ศูนย์ข้อมูลในปัจจุบันต้องอัปเกรด อัปเดต และใช้ประโยชน์จากพลังของ AI ความก้าวหน้าของ AI และแมชชีนเลิร์นนิงมีศักยภาพในการแปลงสถาปัตยกรรมศูนย์ข้อมูลและเปิดใช้งานการจัดการข้อมูลอัตโนมัติและมีประสิทธิภาพมากขึ้น เกี่ยวกับ Rahi Rohit Singal รองประธานฝ่ายขายของอินเดียและ SAARC Rahi Rahi ผู้ให้บริการเทคโนโลยีชั้นนำ ซึ่งนำเสนอโซลูชันและบริการที่เพิ่มประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับขนาด และประสิทธิภาพของสภาพแวดล้อมแบบบูรณาการในปัจจุบันให้ได้สูงสุด Rahi Systems มุ่งมั่นที่จะช่วยให้ลูกค้าบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจ โดยใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมใหม่ ความเชี่ยวชาญของพวกเขา ได้แก่ – Data Center Solutions, Enterprise IT Infrastructure, Networking & Security, Cloud Infrastructure และ AV Solutions เพื่อสร้างสภาพแวดล้อมแบบบูรณาการที่ขับเคลื่อนประสิทธิภาพและให้ 'ลูกค้า' ได้เปรียบในการแข่งขัน ในเวลาประมาณ 9 ปี Rahi Systems มีการดำเนินงานทั่วโลกในประเทศต่างๆ 32 และมุ่งมั่นที่จะให้บริการโซลูชั่นโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่ล้ำสมัยสำหรับการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจ

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button