Máy học (ML – Machine Learning) và Trí tuệ nhân tạo (AI) là những từ thông dụng phổ biến đối với các chuyên gia CNTT ngày nay, nhưng khi áp dụng ML và AI vào các Trung tâm Dữ liệu của tổ chức bạn, chúng mang lại tiềm năng thực sự, giúp cho Doanh nghiệp phát triển bền vững.
Phần mềm máy học có thể chủ động dự đoán các tình huống nhanh hơn so với khả năng nhận biết của bạn hoặc nhóm của bạn, thậm chí có thể giải quyết các vấn đề nhanh hơn. Các hệ thống này là một sự mở rộng hợp lý của môi trường Trung tâm Dữ liệulai hiện nay và ngày càng trở thành một phần quan trọng trong cơ sở hạ tầng Trung tâm Dữ liệu.
Theo một khảo sát của Uptime Institute năm 2022, 57% nhà điều hành Trung tâm Dữ liệu tin tưởng trí tuệ nhân tạo và ML có thể thực hiện các quyết định vận hành thường xuyên; tuy nhiên, nhiều người vẫn chỉ sử dụng chúng để tối ưu hóa năng lượng, làm mát và phát hiện bất thường.
73% người tham gia khảo sát của Uptime Institute năm 2023 tin rằng phần mềm dựa trên AI sẽ giảm số lượng nhân viên tại cơ sở, và 25% trong số đó tin rằng điều này sẽ xảy ra trong vòng năm năm. Trí tuệ nhân tạo và máy học trong các Trung tâm Dữ liệu có thể tối ưu hóa nhiều hoạt động tổng thể, bao gồm lập kế hoạch và thiết kế, khối lượng công việc, thời gian hoạt động và quản lý chi phí.
ƯU ĐIỂM KHI ÁP DỤNG PHẦN MỀM MÁY HỌC VÀO TRUNG TÂM DỮ LIỆU
Máy học có thể học từ các tình huống và tập dữ liệu để đưa ra phản ứng tức thời thay vì yêu cầu sự can thiệp của con người hoặc dựa vào một tập hợp hành động được lập trình sẵn. Công nghệ này giúp bạn hiểu rõ hơn về các hệ thống trung tâm dữ liệu, quản lý chúng hiệu quả hơn và ngăn chặn thời gian ngừng hoạt động ngoài ý muốn. Dưới đây là một số trường hợp sử dụng Máy học và trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa hiệu suất trung tâm dữ liệu:
Tạo Trung tâm Dữ liệu hiệu quả hơn
Các công ty có thể sử dụng Máy học để quản lý tự động môi trường vật lý của Trung tâm Dữ liệuvới các điều chỉnh thời gian thực do phần mềm thực hiện đối với cơ sở vật chất và kiến trúc Trung tâm Dữ liệuthay vì chỉ đưa ra cảnh báo phần mềm.
Google, Meta và Microsoft sử dụng trí tuệ nhân tạo và Máy học để giám sát tối ưu hóa năng lượng và hiệu suất tại các Trung tâm Dữ liệucủa họ.
Giảm rủi ro trong vận hành
Ngăn chặn thời gian ngừng hoạt động là điều quan trọng đối với các hoạt động Trung tâm Dữ liệu. Máy học có thể dự đoán và ngăn chặn thời gian ngừng hoạt động. Phần mềm Máy học cho Trung tâm Dữ liệugiám sát dữ liệu hiệu suất thời gian thực từ các thiết bị quan trọng – chẳng hạn như hệ thống quản lý năng lượng và làm mát – và dự đoán khi nào phần cứng có thể gặp sự cố. Điều này cho phép các nhà điều hành thực hiện bảo trì phòng ngừa và ngăn chặn các sự cố tốn kém.
Phân tích rủi ro dựa trên Máy học cải thiện thời gian hoạt động của Trung tâm Dữ liệu bằng cách mô hình hóa các cấu hình khác nhau để tăng khả năng phục hồi; xác định các cơ hội bảo trì phòng ngừa; và phát hiện các rủi ro an ninh mạng tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra.
Giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ bằng dữ liệu thông minh
Các công ty có thể sử dụng Máy học trong Trung tâm Dữ liệuđể hiểu rõ hơn về khách hàng và dự đoán hành vi của họ. Là một phần mở rộng của các chương trình thành công khách hàng, Máy học có thể phân tích khối lượng lớn thông tin trong các Trung tâm Dữ liệu vốn thường không được sử dụng sau khi thu thập.
Bằng cách kết nối phần mềm Máy học với hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM), Trung tâm Dữ liệu được hỗ trợ bởi AI có thể tìm kiếm và truy xuất dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu lịch sử, vốn không được sử dụng cho CRM truyền thống. Điều này cho phép hệ thống CRM xây dựng các chiến lược khác nhau nhằm tăng trưởng hoặc cải thiện sự thành công của khách hàng.
Quản lý tiêu thụ năng lượng
Các tổ chức có thể quản lý năng lượng bằng Máy học và thấy ngay những lợi ích đáng kể. Ví dụ, phần mềm quản lý cơ sở hạ tầng Trung tâm Dữ liệu Datacenter Clarity LC của Siemens sử dụng các công cụ hỗ trợ AI để phân tích từng máy chủ nhằm phát hiện bất thường và cơ hội tối ưu hóa.
Các công cụ Máy học và AI phát hiện và chuyển hướng khối lượng công việc từ các máy chủ kém hiệu quả sang các máy chủ có hiệu suất năng lượng và công việc cao hơn với tỷ lệ sử dụng thấp hơn. Các nhà điều hành sẽ nhận được thông báo thay thế máy chủ cũ, giúp họ có thời gian nâng cấp trước khi máy chủ trở nên lỗi thời.
Phân tích nhật ký hệ thống
Hầu hết các hệ thống Trung tâm Dữ liệuđều tạo ra nhật ký trong quá trình hoạt động, nhưng chúng không hữu ích nếu không được quản lý. Máy học có thể tập trung và phân tích các nhật ký, tạo ra các báo cáo dễ sử dụng cho đội ngũ trung tâm dữ liệu. Công nghệ mã nguồn mở như Elasticsearch và các giải pháp trả phí từ Splunk có thể phân tích và xử lý dữ liệu mà các quy trình Máy học thu thập.
Thực hiện phân tích nguyên nhân.
Khi xảy ra lỗi hiệu suất, các nhà điều hành phải nhanh chóng xác định nguyên nhân gốc rễ và khắc phục. Các công cụ dự đoán bằng AI, như InfoSight của Hewlett Packard Enterprise, cung cấp các công cụ để xác định và giải quyết lỗi gần như theo thời gian thực trên Trung tâm Dữ liệutại chỗ và môi trường đám mây của tổ chức.
Nguồn: https://www.techtarget.com