На фоне кажущегося неизбежным тотального перехода к технологиям искусственного интеллекта (ИИ) и автоматизации, Лео Крейг, генеральный директор Riello UPS, задается вопросом: является ли восстание машин неизбежным и, если это так, как это отразится на работе дата-центров в будущем?
Почти треть населения Великобритании ежедневно использует не менее пяти подключаемых устройств. Это примерно 20 миллионов человек с более чем 100 миллионов смартфонов, носимых устройств, виртуальных помощников и других гаджетов. И это всего лишь верхушка айсберга. Согласно прогнозам экспертов, к 2020 году к Интернету вещей (IoT) во всем мире будет подключено более 50 миллиардов устройств, а по заявлениям авторитетной International Data Corporation появление беспроводной сети 5G в течение следующего десятилетия создаст рынок стоимостью 7 триллионов долларов в год.
Уже сейчас на планете больше подключаемых устройств, чем людей. И это означает только одно — много данных, очень много данных для обработки! Чтобы успевать за постоянно растущим спросом, современные дата-центры должны делать всё больше, используя при этом всё меньше рабочих площадей, энергии, а в идеале и людских ресурсов.
Единственный способ решить эту сложную задачу — провести технологическую революцию, известную как Индустрия 4.0. Автоматизация, большие данные, искусственный интеллект, машинное обучение — «умный» дата-центр наш единственный выход.
Итак, машины наступают… Но удастся ли им захватить полный контроль?
Что такое автоматизация дата-центров?
Говоря простым языком, это означает автоматизацию всего спектра задач, которые обычно выполняют люди: от управления и контроля данных до технического обслуживания.
Основная цель: для задач, требующих принятия решений, использовать не людей, а машины, которые способны «обучаться» и принимать подобные решения при помощи анализа информации, поступающей от датчиков на подсоединённых устройствах. Прогнозируя таким образом будущие результаты на основе прошлых данных.
Современный дата-центр стал настолько большим и сложным, что люди часто не успевают обрабатывать весь поток разнообразной информации.
Машины же, напротив, могут анализировать и обрабатывать данные почти так же быстро, как принимать их. При наличии «умных» подключаемых машин это означает мгновенную реакцию в режиме реального времени. При необходимости менеджеры дата-центра могут выполнить мгновенное масштабирование используемых ресурсов, что обеспечит быструю обработку многих ошибок без вмешательства человека.
К тому же, машины не спят, им не нужен отпуск и больничные: они в работе 24 часа 7 дней в неделю.
Межмашинная коммуникация позволяет с помощью технологии ИИ автоматизировать многие операции, выполняемые IT-администраторами и группами по информационно-технологическому обслуживанию. Несчетное количество необработанных данных в мгновенье становится понятным и практически применимым.
В связке с ПО для управления инфраструктурой дата-центров (DCIM) ИИ может автоматизировать многие ключевые задачи, такие как, например, изолировать угрозы безопасности путем удаленного отсоединения сторонних систем.
Взять на себя трудоемкие обязанности по управлению исправлениями, обновляя системы до последних, самых безопасных версий. ИИ можно использовать для выполнения всех задач: от запуска процессов аварийного восстановления до относительно прозаичной, но важной рутины автоматического составления суточных отчетов.
Конечно, такой вид «умной» коммуникации — не изобретение сегодняшнего дня. Одним из ярких примеров успешного применения этой технологии является устройство бесперебойного питания. Датчики ИБП собирают и передают друг другу информацию как о показателях самого устройства, например, заряде батареи, так и о внешней среде.
Современные ИБП также могут коммуницировать и интегрироваться с «умными» электросетями, что позволяет электроэнергию хранить, интеллектуально расходовать и управлять её спросом. Управление спросом, известное как DSR — это концепция, согласно которой потребителям энергии предоставляются стимулы для уменьшения потребления в периоды пиковой нагрузки, что помогает электросети уравновешивать спрос и предложение без выработки дополнительной энергии.
Таким образом, на практике дата-центры могут использовать свои ИБП для хранения избытка электроэнергии во время периодов непиковой нагрузки, когда стоимость единицы ниже, который затем можно либо использовать во время пиковых нагрузок или отключения электроэнергии, либо продать обратно поставщику. Хотя для работы в режиме «виртуальной электростанции» ИБП и нужно оснастить литий-ионными аккумуляторами, однако в итоге это позволит компании заявить о себе как о социально ответственной и заботящейся об окружающей среде организации, а также обеспечить дополнительный источник дохода.
Итак, чем же внедрение автоматизации в дата-центре выгодно, кроме очевидного увеличения свободного времени команды IT-специалистов?
Явным преимуществом является скорость и гарантированная ожидаемая производительность с минимальной необходимостью во вмешательстве человека. Потенциальные проблемы можно выявить и решить в режиме реального времени, увеличивая тем самым продуктивное время работы дата-центра и уменьшая пагубные периоды простоев. Еще одним направлением с огромным потенциалом является повышение эффективности и сокращение энергопотребления дата-центра.
ИИ в действии: DeepMind на службе у Google
Один из наиболее поразительных примеров невероятного результата, к которому может привести внедрение автоматизации в дата-центре — это компания Google. Еще в 2014 году технологический гигант начал применять машинное обучение недавно приобретенного ИИ-подразделения DeepMind для управления потреблением энергии в своей обширной сети дата-центров.
После анализа архивных данных от 120 переменных, таких как потребление энергии, скорости насосов и температуры, алгоритмы ИИ смогли рассчитать и создать намного более эффективные способы охлаждения оборудования дата-центров.
Что в итоге? Уменьшилась потребность в охлаждении на 40%, а общее энергопотребление на 15% — внушительный результат, позволивший сэкономить компании сотни миллионов долларов.
Хотя очевидно, что большинство других компаний даже близко не располагают такими ресурсами, а часто — и техническими знаниями, как Google, движение в этом направлении может внести значительный вклад в оптимизацию работы дата-центров, вне зависимости от их размера.
И действительно, современный ИБП, подключенный к сети, может стать серьёзным подспорьем в «умном» контроле и потреблении электроэнергии в подобном сценарии использования. Датчики ИБП непрерывно собирают статистические данные о ключевых показателях производительности, основываясь на которых, а также на анализе качества сетевого питания устройство может перейти в режим энергосбережения в случае необходимости. В результате эффективность работы ИБП возрастает до 99%. Такая оптимизация позволяет дата-центрам экономить энергию и снижать количество выбросов углекислого газа.
Дивный новый мир?
Сейчас в большинстве случаев автоматизация процессов в дата-центрах сводится к предоставлению информации его сотрудникам-людям в удобном для интерпретации виде: основная доля принимаемых решений всё ещё остаётся за людьми. Однако по мере совершенствования технологий ИИ и машинного обучения такое разделение полномочий будет становиться всё менее очевидным.
Если раньше дата-центры могли служить лишь средством для хранения данных, то новые «умные» дата-центры будущего уже смогут анализировать, интерпретировать и обрабатывать всю поступающую информацию в режиме реального времени.
Во все времена внедрение новых технологий и технологических процессов встречали с опаской, так как это предвещает сокращение рабочих мест: машины берут на себя задачи, ранее выполнявшиеся людьми. Впервые эти страхи были озвучены луддитами, и с тех пор каждый новый этап промышленной революции встречал подобное сопротивление.
Но если мы внимательно изучим историю, то увидим, что на самом деле меняется только характер работы человека, самих же рабочих мест не становится меньше. И, вероятно, эта тенденция сохранится и в случае с «умными» дата-центрами.
По сравнению со многими отраслями, количество людей, необходимое для управления дата-центром, уже довольно ограничено. Возможно, распространение ИИ приведет к сокращению количества должностей IT-специалистов со смещением в сторону экспертов более широкого или универсального профиля.
Автоматизация должна рассматриваться менеджерами и администрацией дата-центров как дополнительный инструмент в их арсенале, а не вызывать страх перед переменами. Она позволит IT-специалистам сконцентрироваться на задачах, приносящих практическую пользу, а не заниматься «поддержанием двигателя и машины в исправном состоянии», если провести аналогию с вождением.
В конечном счёте неважно, насколько совершенны ИИ и машины: они хороши лишь настолько, насколько продуманы их алгоритмы и программы. Машины уязвимы к воздействию людей или даже других машин, к тому же проблем с конфиденциальности и безопасности данных никто не отменял.
Несмотря на то, что технологии ИИ, автоматизации и машинного обучения однозначно будут играть все более важную роль во всех аспектах нашей жизни, нам все еще далеко до мира (или в нашем случае — до дата-центров), управляемого исключительно роботами.