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Robôs aumentarão a eficiência dos datacenters

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Em 2025, metade dos data centers em nuvem implantará robôs avançados com recursos de Inteligência Artificial (AI), resultando em uma eficiência operacional 30% maior, de acordo com a Gartner.

Eles serão usados principalmente no dimensionamento correto de máquinas virtuais e ambientes de contêineres e na garantia do uso eficiente de recursos com o objetivo de evitar “desperdício de nuvem”.

“As operações do data center só aumentarão em complexidade. Os líderes de TI podem orientar a automação inteligente de operações e processos de datacenters em nuvem para criar diferenciais importantes para suas empresas, como maior tempo de atividade e cumprimento de SLAs para suas ofertas de nuvem”, comenta Sid Nag , vice-presidente de pesquisa do Gartner.

Existem quatro áreas em que os robôs, físicos ou de software, terão maior impacto na automação de data centers nos próximos cinco anos, de acordo com a consultoria:

  1. Atualizações e manutenção de servidores: uma vez que os servidores são desativados, a tarefa de descomissionar e destruir unidades pode ser realizada de forma mais rápida e eficiente por robôs industriais do que humanos. Isso é especialmente verdadeiro para empresas que realizam atualizações em massa com frequência, por exemplo, qualquer provedor de nuvem.
  2. Monitoramento: os sensores do robô fornecem dados de temperatura do rack do servidor muito mais granulares sem a necessidade de instalar qualquer hardware físico invasivo. Os robôs usados ​​para monitoramento remoto também podem ser utilizados para coletar outros dados, como som e imagens, para detectar qualquer irregularidade.
  3. Segurança do data center: Manter uma instalação do data center segura, digital e fisicamente, é uma prioridade para todas as empresas de data center. Os robôs são capazes de fornecer uma camada de segurança física por meio de uma gama de recursos diferentes, incluindo verificações de temperatura humana por meio de sensores de calor.
  4. AI / ML em operações em nuvem: em conjunto com robôs, a moderna tecnologia habilitada para AI e ML permite o monitoramento e gerenciamento de processos de TI no data center. Os usuários dessa tecnologia, como os engenheiros de confiabilidade do site, podem interagir e se comunicar com a plataforma fornecida por meio de linguagem natural. Essas plataformas são capazes de aprender com situações passadas para melhorar a eficiência em instâncias futuras.

Outra consequência da automação é um foco maior no gerenciamento de exceções dentro do modelo de operações de TI. À medida que o RPA e outras formas de automação se tornam mais prevalentes, as pessoas com habilidades analíticas e de solução de problemas poderão exercer atividades mais estratégicas, deixando o operacional ao cuidado dos robôs habilitados por IA.

Implementar software RPA não é o mesmo que construir plataformas e processos totalmente automatizados desde o início. Com o RPA básico, um robô de software literalmente faz o que um ser humano faria. Isso inclui tarefas de rotina, como recuperação e entrada de dados, cliques em botões, uploads e downloads de arquivos…

Mas identificar quais tarefas automatizar, pensando em garantir ROI, é um passo fundamental nessa jornada.

“Você provavelmente não gostaria de automatizar um processo que economizaria 30 minutos por mês para uma pessoa, mas levaria 100 horas de esforço para automatizar”, pondera Matthew Tan, diretor de pré-vendas da UiPath no sudeste da Ásia. 

Por isso, à medida que a automação e a IA continuem suas incursões, os CIOs precisarão de pessoas que habilitadas a avaliar os benefícios gerais da automação. Ela ajudará a cumprir os acordos de nível de serviço? Ajudará a reduzir o custo das operações?

Status atual

Muitos operadores de data center já usam olhos remotos para examinar uma situação antes de implantar mãos humanas, especialmente porque a Covid reduziu a capacidade de as pessoas viajarem e desestimulando visitas desnecessárias.A pandemia forçou os trabalhadores a se distanciarem ou garantir o distanciamento social no local de trabalho, o que pode ser um desafio em um data center. 

Mark Hamilton foi o encarregado de configurar o supercomputador da Nvidia, o Kao Data Center, em Harlow, Reino Unido, mas ele nunca o viu. “Compramos um desses pequenos robôs de telepresença – na verdade, ele tem uma GPU Nvidia Jetson com núcleos Arm dentro dele – e meio que gira sobre duas rodas e tem um tablet”, disse ele ao site DCD .

“Este sistema está na metade do mundo”, disse Hamilton. A empresa acabou instalando portas que se abriam automaticamente para que o robô pudesse entrar no corredor quente sem impedimentos.

O Google espera implantar sistemas mais avançados em seus data centers, mas desconfia da complexidade que suas instalações representam. “No que diz respeito à robótica, nossos data centers em hiperescala são mais como depósitos e a maioria dos processos exige que um robô navegue até um local específico para realizar uma tarefa”, disse o vice-presidente de data centers do Google, Joe Kava.

O Facebook também tem um equipe dedicada à gestão de soluções de robótica para automatizar e escalar as operações de infraestrutura do data center.  E no Alibaba, um sistema mais avançado está em operação em cinco de seus centros de dados. O robô Tianxun de segunda geração é alimentado por IA e pode funcionar sem intervenção humana para substituir automaticamente qualquer disco rígido com defeito.

A Switch criou um robô de segurança chamado SENTRY – um sistema totalmente autônomo que pode navegar por conta própria, registrar e avaliar seu ambiente, dotado de câmeras de 360 ​​graus, sensores de calor para verificar a temperatura dos visitantes e muito mais. 

Em uma entrevista ao site Data Center Frontier, Scott Noteboom, um especialista em data center, disse que os robôs podem criar um ambiente totalmente otimizado para máquinas, sem o envolvimento de humanos. Ele desenvolveu agentes de IA que podem ouvir o som de geradores e apontar anomalias. 

E o impacto da IA é gigantesco

A Inteligência Artificial está sendo implantada para muitos propósitos em data centers, viabilizando o trabalho dos robôs físsicos e de software para monitorar, localizar, inspecionar e substituir falhas nas instalações. Além disso, usando dispositivos da Internet das Coisas e os dados coletados por eles, os problemas de desempenho podem ser facilmente resolvidos de forma proativa. 

Além disso, uma implantação para planejamento de capacidade gerenciará a carga de energia, recursos de computação e outros ativos de TI para atender às demandas dos clientes.

Mas, como bem alerta Monisha Ravi, da ManageEngine, em texto publicado no blog da empresa, embora a IA complemente os esforços humanos nos data centers, existem algumas áreas cinzentas que precisam de atenção constante. “Os padrões da indústria que abrangem o monitoramento de implantações de IA são necessárioss para evitar violações e penalidades caras e agilizar as implementações”, diz ela.

Aqui estão alguns artigos interessantes, selecionados por Monisha Ravi, destacando vários casos de uso e práticas recomendadas para uso de robôs e IA em operações de data center:

1. Explorando o impacto da IA ​​no data center

Uma boa alternativa ao método convencional de contratação de pessoal para manter e monitorar data centers é implantar IA. Ele não só pode lidar com tarefas como otimização de servidor e manuseio de equipamentos, mas também pode ajudar na segurança de dados e rede e economia de energia dentro do data center.

2. Papel dos chatbots e automação na otimização do data center

Em data centers bem equipados, a IA é usada para gerenciamento de dados, gerenciamento de carga de trabalho de TI e gerenciamento de custos. Agora, com os chatbots, várias tarefas são automatizadas para obter resultados otimizados. Além disso, esses bots podem ser aproveitados para fornecer melhor interação e experiências do usuário com base nas necessidades das equipes de TI.

3. IA em operações de data center: os efeitos da inteligência artificial

Outro caso de uso gira em torno do aumento de nossa confiabilidade nos serviços que os data centers fornecem. Isso é fornecido usando algoritmos preditivos para realizar ações relacionadas à potência e latência para manter o desempenho. Além disso, cada componente de TI pode ser investigado por meio de IA, que é ampliado por monitoramento avançado. 

4. Impacto da IA ​​em data centers: IA e monitoramento de desempenho

Para estabelecer o desempenho ideal, a IA fornece uma compreensão dos cenários esperados vs. reais. Isso fornece um nível de percepção para o monitoramento de desempenho eficaz, o que ajuda a economizar custos e energia. Além disso, com o relatório de exceção, as equipes podem adaptar uma abordagem baseada nas necessidades e ainda obter eficiência no monitoramento e manutenção das operações do data center.

5. Práticas recomendadas para preparar data centers para IA, ML e DL

Ao dimensionar a infraestrutura para necessidades e análises crescentes de dados, os cientistas de dados e administradores de TI devem trabalhar de perto para determinar os requisitos para que a IA se torne uma parte valiosa das operações. A IA é suportada pelo aprendizado de máquina (ML), um subconjunto da IA ​​que fornece os algoritmos e técnicas para fazer o computador aprender, e o aprendizado profundo (DL), que costuma ser descrito como a evolução do ML. Além disso, definir benchmarks e métricas ao determinar a escalabilidade ajudará a escolher uma abordagem adequada para que a IA seja incorporada nos data centers sem causar quaisquer desafios.

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