7 Haz 2024
3 dk okuma süresi
Veri merkezleri, tesisleri ve iş yüklerini yönetmek için yapay zekâ araçlarından yararlanıyor. Yapay zekâ, veri merkezi yöneticilerine güç kontrolü, enerji tüketimi izleme, bakım güncellemeleri ve ağ güvenliği gibi çeşitli görevlerde yardımcı oluyor.
Yöneticilerin hızla gelişen yapay zekâ teknolojilerine ayak uydurmak için veri merkezlerinde en son yapay zekâ araçlarını nasıl kullanacaklarını öğrenmeleri büyük önem taşıyor. Veri merkezi içindeki yapay zekâ araçlarının dağıtılmasından, tedarikçilere hangi soruların yöneltilmesi gerektiğine kadar yöneticilerin pek çok sorumluluğu bulunuyor. Yapay zekâ araçlarının veri merkezlerinde etkin bir biçimde kullanılması, işletmelere birçok noktada katkı sağlıyor.
Genellikle manuel olarak yapılamayan veya işlenmesi çok uzun süren verileri toplayarak hızla analiz eden yapay zekâ araçları, yöneticilerin sorunlar ortaya çıkmadan önce önleyici tedbirler almasına ve işlemleri optimize etmesine olanak tanıyor.
Gelişmiş bir dağıtım yönetim sistemi ile bir yapay zekâ aracını birleştirmek, tesis sahiplerinin ve yöneticilerinin enerji maliyetlerini ve çevresel etkilerini azaltmalarına yardımcı oluyor. Bu sistem, enerji hizmeti seçimini, en düşük maliyet ve karbon kaynağı gibi faktörlere dayalı olarak belirliyor. Sonrasında yapay zekâ aracı, güç kullanımını anlık olarak izliyor ve ilgili güç seçimini otomatikleştiriyor.
Geleneksel soğutma sistemlerine kıyasla yapay zekâ öğrenme modelleri daha geniş veri setlerini izleyip analiz edebiliyor. Bu durum soğutma seçeneklerinin çeşitli faktörlere göre optimize edilmesine yardımcı oluyor.
Geleneksel analiz ve tahmine dayalı iş yükü dağıtımının ötesine geçen yapay zekâ araçları, ağ optimizasyonunu geliştirmek için veri merkezi altyapı yönetimi (DCIM) uygulamalarıyla birleştiriliyor. Bu noktada örnek olarak Juniper Networks'ün Mist AI gibi bazı yapay zekâ araçları, yeni kaynakların kurulumunu ve yapılandırmasını otomatikleştirme imkânı sağlıyor. Böylece yöneticilerin diğer görevlere odaklanması mümkün hale geliyor.
Veri merkezinde binlerce donanım parçasının yaşam döngüsünü izlemek karmaşık bir süreç olsa da yapay zekâ sayesinde bu süreç çok daha kolaylaştırılabiliyor. Yapay zekâ, tesisteki tüm verileri analiz ederek müdahale gerektiren durumları önceden tahmin edebiliyor. Kesintisiz güç kaynağı (UPS) pilleri, motorlar, sunucular ve diğer ekipmanların analizi için veri merkezi altyapı yönetimi (DCIM), IoT (nesnelerin interneti) sensörleri ve ekipman verileri, yapay zekâ uygulamasına entegre ediliyor. Böylece tüm süreçler anlık olarak yapay zekâ tarafından izlenebiliyor.
Yapay zekâ araçları, bir veri merkezinin konumunu analiz ederek su baskını, yangın veya elektrik hasarı gibi fiziksel tehlikelere karşı iyileştirme yöntemleri tavsiye edebiliyor. Örneğin yapay zekâ, UPS aküleri için yangına dayanıklı mahfazalar kurmak gibi ekipman veya insanları zarar görmekten koruyacak adımlar önerebiliyor. Bu tür yapay zekâ uygulamaları, veri merkezlerinin tasarımı aşamasında veya yeni özel ağların kurulumunda değerlendiriliyor.
Sanal makineler ve ağ ayarları gibi veri merkezi kaynaklarının kurulumunu ve yapılandırmasını yapay zekâ destekli uygulamalar üzerinden otomatikleştirmek mümkün. Bu süreci standart kurallar ve politikaları kullanarak uygulayan yöneticiler, işletmeye hem zaman kazandırıyor hem de hata riskini en aza indiriyor.
Yapay zekâ araçlarının ve kullanımının artmasıyla, veri merkezi yöneticilerinin geleceğe yönelik planlamalar yapması gerekiyor. Bu durum, müşterilerin yapay zekâ kullanımının artmasıyla birlikte tesisleri yönetmek ve işletmek için daha fazla yapay zekâ aracını gündeme almayı gerektiriyor. Manuel işlemler ve insan müdahalesi, büyük veriyi işlemekte artık yetersiz kalıyor. Yöneticilerin en yeni yapay zekâ araçları hakkında güncel bilgilere sahip olmaları, ihtiyaçlarına uygun araçları test etmeleri, süreçleri daha iyi otomatikleştiren yeni araçları kullanmaya başlamaları ve her zaman bunların doğru şekilde çalıştığından emin olmaları gerekiyor. Ek olarak yakın gelecekte yapay zekâ ile ilgili eğitimlerin, veri merkezi yönetici programlarının önemli bir parçası haline gelmesi bekleniyor. Bu eğitimlerin yapay zekâ algoritmalarını anlamanın ötesine geçerek hem yöneticilerin hem de diğer çalışanların yapay zekâ teknolojileri konusunda güncel bilgileri edinmesine yardımcı olması gerekiyor.
İlgili Postlar
Bulut maliyet yönetimi nedir?
31 Eki 2024
Dijital Dönüşüm