هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی چگونه کنترل مراکز پایگاه داده را تغییر خواهند داد؟

محیط های مرکز داده باید در مورد چیزهایی مانند رطوبت و دما باقی بمانند. در غیر این صورت، تجهیزات گران قیمت در داخل آنها می تواند ناکارآمد باشد. علاوه بر این، مشتریان مرکز داده اطمینان می دهند که اطلاعات ارزشمند ذخیره شده در یک تسهیلات هر زمان که لازم باشد، در دسترس باشند، و همچنان حفظ یکپارچگی نیز در آن حضور خواهد داشت.

در اینجا چهار راه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (AI) را در اختیار مدیریت مرکز داده قرار می دهیم.

اجازه بهره وری انرژی بهتر

بهره وری انرژی یک نگرانی ثابت برای مدیران مرکز داده است. با این حال، به لطف پیشرفت های پیشرفته اخیر، این یک هدف قابل دستیابی است. در سال 2016، گوگل شروع به کار بر روی پروژه ای کرد که با استفاده از AI برای رفع نیازمندی های کنترل آب و هوایی در مراکز داده مارک کار می کرد.

سیستم نتیجه می دهد عکس های شرایط با جمع آوری داده ها از هزاران سنسور هر پنج دقیقه. سپس، شبکه های عصبی در یادگیری عمیق از این اطلاعات استفاده می کنند تا پیش بینی کنند که ترکیبات اقدامات آینده بر مصرف انرژی تأثیر می گذارد. هر گزینه دارای اعتماد به نفس است و انتخاب های کم اعتماد به نفس به طور خودکار حذف می شود.

مهندسان گوگل می گویند این سیستم به آنها بهترین شیوه های جدید را برای پیگیری به آنها آموزش داد، به علاوه آنها بر این باورند که تمرکز بر بهره وری انرژی تاثیر مثبتی بر کاهش تغییرات اقلیمی خواهد داشت.

افزایش مرکز داده سایبر امنیت

توجه به امنیت سایبری برای بسیاری از کسب و کارهای امروز، از جمله مراکز داده ضروری است. تحلیلگران بر این باورند که AI تاثیر قابل توجهی در حفظ مراکز داده از هکرها دارد. از آنجایی که AI مقدار زیادی اطلاعات را بسیار سریعتر از انسانها پردازش می کند، در کمک به اپراتورهای مرکز داده، ناهنجاری ها را تشخیص می دهد.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نباید جایگزین طرفداران سایبری که در مراکز داده کار می کنند جایگزین شوند، اما این فناوری ها به تخصص انسانی کمک می کند. الگوریتم ها اغلب چیزهایی را که مردم از دست می دهند تشخیص می دهند و به آنها کمک می کند تا به تهدیدات احتمالی پاسخ دهند.

کمک به مشتریان و شرکت ها مزایای رقابتی را برجسته می کند

همانطور که قبلا ذکر شد، مشتریان به ارائه دهندگان مرکز داده می پردازند که می توانند نیازهای آنها را برآورده کنند و به آنها اطمینانی را می دهند که باید کسب و کار را با اطمینان انجام دهند. AI فرصت هایی را برای شرکت های مرکز داده فراهم می کند تا تکنولوژی را پیاده سازی کنند و سپس به مشتریان نشان دهند که به روزرسانی های تکنولوژی پیشرفته آنها را در بازار جدا می کند.

این تغییر به احتمال زیاد بر روی کسب و کارها به روشهای مختلفی تأثیر می گذارد، مثلا زمانی که نمایندگان به دنبال تحقیقات در مورد مراکز داده ابر یا نرم افزار برنامه ریزی منابع سازمانی هستند. اگر آنها تصمیم بگیرند ویژگی های مبتنی بر AI را در امکانات مرکز داده خود نصب کنند یا با شرکت هایی که آنها را ارائه می دهند، مشتریان می توانند بر روی آن پیشنهادات تمرکز کنند تا آمادگی خود را برای آینده نشان دهند.

برخی از شرکت های پیشگام ارائه خدمات AI شبیه به آنهایی هستند که Google برای بهره وری انرژی استفاده می کند. یکی از آنها رله کربن است. با توجه به کسب و کارهایی مانند این، مدیران مرکز داده، گزینه های بیشتری برای ارتقاء مراکز داده و اجرای AI خود دارند، چه این امکانات را به صورت پیش فرض یا مبتنی بر ابر قرار داده اند.

کاهش نیازهای کارکنان

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین همچنین می تواند تعداد کارکنان مورد نیاز برای کار در مراکز داده را کاهش دهد یا از بین ببرد. یا این می تواند کارکنان را به جای تأکید بر نظارت مستمر برای بررسی مشکلات، به کارکنان بیشتر متمرکز کند.

یک نمونه از آنچه که آینده به نظر می رسد، مرکز داده های زیر آب مایکروسافت است که تحت پروژه ای به نام پروژه Natick مورد بررسی قرار می گیرد. از AI برای نمایش ناهنجاری ها استفاده می کند که می تواند به معنی خرابی تجهیزات باشد. به علاوه، الگوریتم های AI اطلاعات را برای کمک به مهندسان به اثرات مثبت و منفی ایجاد یک مرکز داده در زیر آب مشخص می کنند.

یکی از چشمگیر ترین موارد در مورد پروژه Natick این است که چگونه تیم پشت جلد این طرح آن را به مدت پنج سال بدون تعمیر و نگهداری طراحی کرد. خیلی زود است که بدانیم که چگونه این امکان وجود دارد که انتظار داشته باشیم که مراکز داده به مدت طولانی بدون الگوی رفتاری مداخله بشر در حال اجرا باشند. اما، داده های جمع آوری شده برای این پروژه بدون شک پروژه های آینده ای مانند آن را شکل می دهد.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: ایجاد مرکز داده های توانمند تر

مراکز داده ها به عملکرد وبسایت ها، برنامه ها و ابزارهایی که مردم هر روز استفاده می کنند، کمک می کنند. همانطور که در این لیست نشان داده شده است، AI و یادگیری ماشین تاثیر مثبتی بر تلاش برای مدیریت پایگاه داده بدون دردسر دارند و به نظر می رسند که همچنان به دنبال این حرکت هستند.

بهره‌گیری هیتاچی از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی

از زمان تاسیس آن در سال 1910، شرکت هیتاچی ژاپن در زمینه نوآوری با یک فلسفه برای کمک به جامعه از طریق "توسعه برتر و تکنولوژی اصلی و محصولات" حضور داشته است. امروزه هیتاچی یک کنفرانس چند ملیتی است که محصولات و خدمات عملیاتی و فن آوری های دیجیتالی مرتبط با فناوری اطلاعات مانند هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ ارائه می دهد. هوش مصنوعی و فناوری های یادگیری ماشین نه تنها خدمات و محصولات خود را تحت تأثیر قرار می دهد، بلکه این که چگونه سایر صنایع مانند مراقبت های بهداشتی، حمل و نقل، مالی کار می کنند.

هیتاچی AI Technology / H

H در سال 2015 اعلام شده است که H است راه حل هیتاچی برای یک فناوری هوش مصنوعی عمومی است که می تواند به بسیاری از کاربردها اعمال شود و نه فقط برای یک برنامه خاص ساخته شده است. H از طیف گسترده ای از برنامه های کاربردی پشتیبانی می کند و می تواند فرضیه های خود را از داده ها تولید کند و بهترین گزینه ها را برای انسان ها انتخاب کند. در یک آزمایش، یک ربات با فن آوری H توانست خود را به چگونگی نوسان تدریس کند. همانطور که می توانید در ویدیو مشاهده کنید، روند با جنبش نامتجانس آغاز شد که یک حرکت موثر ایجاد نمی کند. در طی یک مدت کوتاه، H فرضیه ها را آزمایش کرد، از داده ها آموخت، و حرکت ربات را تغییر داد و در نهایت یک حرکت نوسانی ایجاد کرد که موثرتر از انسان است. تا کنون، H در 57 پروژه در 14 منطقه از یک سیستم مدیریت انبار به خرده فروشی، مراکز تماس، امور مالی، تاسیسات آب، و غیره مورد استفاده قرار گرفته است.

H از پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق برای پردازش اطلاعات از سنسورهای چندگانه و داده ها استفاده می کند و در نهایت الگوهای موجود در داده هایی را که انسان ها از دست می دهند پیدا می کنند. این به انسان نیازی ندارد که یک پیش فرض را پیش بگذارد و با توجه به وضعیت رشد کند. فنآوری برای شرایطی که به اهداف کسب و کار مرتبط است بر اساس اطلاعاتی که دریافت می کند، جستجو می کند و سپس یک روش برای بهینه سازی این اهداف را تعیین می کند.

هیتاچی از تخصص هوش مصنوعی خود برای مبارزه با تهدیدات اینترنتی در مدارس ژاپنی استفاده کرده است تا برای کسب و کارهای جدید سرویس پلت فرم، و تصمیم گیری و تصمیم گیری بر اساس نوسانات تقاضا و فعالیت های کایزن در محل کار تصمیم گیری کند. با استفاده از AI برای ایجاد گفتمان منطقی در ژاپن، این تکنولوژی نیز به پشتیبانی از تصمیم گیری سازمانی برای شرکت های جهانی کمک می کند.

غربالگری سرطان

هیتاچی امیدوار است که فناوری AI به مبارزه با سرطان کمک کند. در مواردی که به نظر می رسد اولین آزمایشات آن نوع است، هیتاچی نمونه هایی از ادرار را بررسی می کند که می تواند توسط افراد در خانه آنها برای نشانه های سرطان سینه و روده بزرگ جمع آوری شود. تحقیقات نمونه های ادراری اهدا شده از بیماران مبتلا به سرطان، 1،300 متابولیت را نشان دادند که 30 مورد آن نشانگر بیومارکرهای بیماری بودند. هنگامی که نمونه های ادرار مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرند، تکنولوژی به دنبال آن دسته از نشانگرهای زیستی است که نشان می دهد بدن دارای سرطان است. در حالی که آزمایش ها برای چند سال انجام شده است، اخیرا آزمایش برای تعیین اینکه آیا نمونه های دمای اتاق مناسب برای تجزیه و تحلیل هستند. اگر آزمایشات موفق باشند، می توانند این بازی را برای تشخیص سرطان اولیه تغییر دهند، زندگی را نجات دهند و هزینه درمان سرطان را کاهش دهند. مردم می توانند در آزمون ادرار خود ایمیل بزنند و نیازی به اتفاقی برای بازدید از دفتر دکتر نیستند و یا تجربه تست های تهاجمی بیشتری را تجربه می کنند. غربالگری سرطان از طریق تجزیه و تحلیل ادرار به ویژه برای کودکان که ممکن است از سوزن و درمان پزشکی بپرهیزند مفید است.