Comment l'intelligence artificielle apporte un nouveau travail quotidien aux équipes des centres de données

Dans les environnements hyperscale, les fonctionnalités secrètes et les micro-optimisations peuvent apporter de réels avantages, mais pour le marché de masse, elles ne sont peut-être pas nécessaires. S’il était crucial de le faire, la transition vers le cloud serait limitée par l’émergence de solutions réseau sur mesure, mais ce n’est malheureusement pas le cas.

Poussée par des cas d'utilisation révolutionnaires dans la génération de texte, d'art et de vidéo, l'intelligence artificielle est passée d'une imagination lointaine à un impératif à court terme. Cela affecte la façon dont les gens envisagent chaque domaine, et les réseaux de centres de données n’y sont certainement pas à l’abri. Mais que pourrait signifier l’intelligence artificielle dans le data center ? Comment les gens vont-ils commencer ?

Bien que les chercheurs puissent débloquer certaines approches algorithmiques du contrôle des réseaux, cela ne semble pas être le principal cas d'utilisation de l'IA dans les centres de données. Le simple fait est que la connectivité des centres de données est en grande partie un problème résolu.

Dans les environnements hyperscale, les fonctionnalités secrètes et les micro-optimisations peuvent apporter de réels avantages, mais pour le marché de masse, elles ne sont peut-être pas nécessaires. S’il était crucial de le faire, la transition vers le cloud serait limitée par l’émergence de solutions réseau sur mesure, mais ce n’est malheureusement pas le cas.

Si l’IA veut laisser une impression durable, elle doit être opérationnelle. Les pratiques de mise en réseau deviendront le champ de bataille pour les flux de travail et les activités nécessaires au réseautage. Combiné avec l’ambition de l’industrie en matière d’automatisation depuis 15 ans, cela a tout à fait du sens. L’IA peut-elle fournir l’impulsion technologique nécessaire pour enfin faire passer l’industrie du rêve d’avantages opérationnels à l’exploitation active d’opérations automatisées et semi-autonomes ?

Déterministe ou aléatoire ?

Cela semble possible, mais la réponse à cette question comporte des nuances. Au niveau macro, les centres de données ont deux comportements opérationnels différents : l'un qui est déterministe et conduit à des résultats connus, et l'autre qui est aléatoire ou probabiliste.

Pour les flux de travail déterministes, l’IA est plus qu’exagérée, elle est complètement inutile. Plus précisément, avec les architectures connues, la configuration requise pour piloter l'appareil ne nécessite pas de moteur d'IA pour le gérer. Cela nécessite la traduction d’un plan architectural vers une syntaxe spécifique au périphérique.

La configuration peut être entièrement prédéterminée même dans les cas les plus complexes (architectures multi-fournisseurs avec des exigences de dimensionnement différentes). Il peut y avoir une logique imbriquée pour gérer les changements de type d'appareil ou de configuration du fournisseur, mais la logique imbriquée serait difficilement considérée comme une intelligence artificielle.

Mais même en dehors de la configuration, de nombreuses tâches opérationnelles du deuxième jour ne nécessitent pas d’IA. Par exemple, prenons l’un des cas d’utilisation les plus courants dans lesquels les spécialistes du marketing utilisent l’IA depuis des années : le seuillage des ressources. La logique est que l’IA peut déterminer quand des seuils critiques tels que l’utilisation du processeur ou de la mémoire sont dépassés, puis prendre des mesures correctives.

Le seuil n’est pas si compliqué. Les mathématiciens et les puristes de l’IA pourraient faire remarquer que la régression linéaire n’est pas vraiment de l’intelligence. Il s’agit plutôt d’une logique assez grossière basée sur des lignes de tendance et, plus important encore, ces éléments sont apparus dans divers contextes de production avant que l’intelligence artificielle ne devienne un terme à la mode.

Alors, cela signifie-t-il que l’IA n’a aucun rôle à jouer ? Absolument pas ! Cela signifie que l'IA n'est pas une exigence ni même applicable à tout, mais certains flux de travail dans le réseau peuvent et bénéficieront de l'IA. Les flux de travail probabilistes plutôt que déterministes seraient les meilleurs candidats.

Le dépannage en tant que candidat potentiel

Il n'y a peut-être pas de meilleur candidat pour les flux de travail probabilistes que l'analyse des causes profondes et le dépannage. Lorsqu'un problème survient, les opérateurs de réseau et les ingénieurs s'engagent dans une série d'activités conçues pour résoudre le problème et, espérons-le, en identifier la cause profonde.

Pour des questions simples, le workflow peut être scripté. Mais pour tout problème autre que le plus élémentaire, l’opérateur applique une certaine logique et choisit la voie à suivre la plus probable, mais non prédéterminée. Apportez quelques améliorations en fonction de ce que vous savez ou avez appris, recherchez plus d'informations ou faites des suppositions.

L’intelligence artificielle peut jouer un rôle à cet égard. Nous le savons parce que nous comprenons la valeur de l’expérience lors du dépannage. Une nouvelle recrue, aussi compétente soit-elle, sera généralement moins performante qu'une personne en poste depuis longtemps. L’intelligence artificielle peut remplacer ou compléter toutes les expériences enracinées, tandis que les progrès récents en matière de traitement du langage naturel (NLP) contribuent à fluidifier l’interface homme-machine.

L'intelligence artificielle commence par les données

Le meilleur vin commence par les meilleurs raisins. De même, la meilleure IA commencera par les meilleures données. Cela signifie que les environnements bien équipés s’avéreront les plus fertiles pour les opérations basées sur l’IA. Les hyperscalers sont certainement plus avancés que les autres sur la voie de l’IA, en grande partie grâce à leur expertise logicielle. Mais on ne peut ignorer qu’ils attachent une grande importance à la collecte d’informations en temps réel via la télémétrie en streaming et à des cadres de collecte à grande échelle lors de la mise en place de centres de données.

Les entreprises qui souhaitent tirer parti de l’IA dans une certaine mesure devraient examiner leurs capacités de télémétrie actuelles. Fondamentalement, l’architecture existante aide-t-elle ou entrave-t-elle toute poursuite sérieuse ? Les architectes doivent ensuite intégrer ces exigences opérationnelles dans le processus d’évaluation de l’architecture sous-jacente. Dans les entreprises, les opérations constituent souvent un travail supplémentaire effectué après le passage de l'équipement par le service des achats. Ce n’est pas la norme pour un centre de données qui espère un jour exploiter autre chose que de simples opérations de script.

Pour en revenir à la question du déterminisme ou du hasard, cette question ne devrait vraiment pas être présentée comme une proposition soit/soit. Les deux camps ont leur rôle à jouer. Les deux doivent jouer un rôle. Chaque centre de données disposera d'un ensemble déterministe de flux de travail et aura la possibilité de réaliser des choses révolutionnaires dans un monde probabiliste. Les deux bénéficieront des données. Par conséquent, quels que soient les objectifs et les points de départ, chacun doit se concentrer sur les données.

Attentes inférieures

Pour la plupart des entreprises, la clé du succès est de réduire les attentes. L’avenir est parfois défini par de grandes déclarations, mais souvent, plus la vision est grande, plus elle semble hors de portée.

Et si la prochaine vague de progrès était davantage motivée par des innovations ennuyeuses que par des promesses exagérées ? Et si réduire les tickets problématiques et les erreurs humaines suffisait à inciter les gens à agir ? Viser les bons objectifs permet aux gens de grandir plus facilement. Cela est particulièrement vrai dans un environnement qui manque de suffisamment de talents pour répondre aux objectifs ambitieux de chacun. Ainsi, même si la tendance de l’IA connaît un creux de désillusion dans les années à venir, les opérateurs de centres de données ont encore la possibilité de faire une différence significative pour leur entreprise.

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