データセンターの自動化に対する 5 つの障壁
データセンターやその他の分野では、自動化には限界がないと思われがちです。人工知能は、データセンターの運用とネットワークを改善するための無限の機会を提供します。 IT 業界全体が、NoOps 状態を達成できるところまでワークフローを完全に自動化できるという概念を受け入れています。データセンター内では、自動化できないものはほとんどありません。
最新テクノロジーのデータセンター自動化の可能性にもかかわらず、主要な側面を自動化することは依然として困難であり、これが現実の結果です。
実際、データセンターの物理的特性により、ある意味、他のタイプの IT インフラストラクチャや環境よりも自動化が困難です。
その要点を証明するために、すぐには完全に自動化されないデータセンターまたはデータセンターの運用の 5 つの側面を見てみましょう。
1. サーバーの展開
パブリック クラウドでは、サーバーの自動展開は、コードとしてのインフラストラクチャ テンプレートを適用してクラウド リソースを構成するのと同じくらい簡単です。
ただし、サーバーは物理ハードウェアであるため、データセンターではこの種の自動化は不可能です。誰かがサーバーを物理的に設置し、電源ケーブルとネットワーク ケーブルを接続し、適切な冷却を確保するなどの作業を行う必要があります。
理論的には、ロボットはデータセンターでのサーバー展開の作業の多くを自動化できます。ただし、この点でボットが効率的に動作するには、運用を大規模に実行する必要があり、人間の介入なしで自動化できるように、サーバーのデプロイメントが一貫性と予測可能である必要があります。ただし、現在のほとんどのサーバー展開はこれらの標準を満たしていません。
ロボットによるデータセンター自動化の可能性については、少なくとも 10 年にわたって議論されてきましたが、実際にデータセンターでロボットが非常に少ない理由は、複数の要因が考えられます。ほとんどの場合、ロボット アプリケーションは実用的ではありません。したがって、サーバーの展開は当面は手動で行われることが予想されます。
2. ハードウェアのメンテナンス
通常、データセンター内のサーバー ハードウェアのメンテナンスは自動化できるタスクではありません。障害が発生したディスクの交換、擦り切れたケーブルと電源装置の交換、ネットワーク カードの更新はすべて、データセンターで行われる一般的な作業です。これらの問題を解決する唯一の方法は、技術者を派遣して展開とメンテナンス作業を行うことです。
3. HVAC の設置とメンテナンス
HVAC システムは IT 機器の過熱を防ぎ、あらゆるデータセンターの重要な部分です。サーバーと同様、HVAC システムには手動メンテナンスが必要な物理コンポーネントが含まれています。
リモート HVAC センサーと監視システムは、HVAC 管理に関連する一部のプロセスの自動化に役立ちますが、結局のところ、HVAC メンテナンスはデータセンターで簡単に自動化できる仕事ではありません。
4. 物理的セキュリティ
データセンターの物理的セキュリティは、監視システムが特定のタスクの自動化に役立つもう 1 つの分野ですが、重大な問題に対処するには人間の介入が必要です。
センサーを使用してデータセンター内の人の動きを追跡したり、生体認証デバイスを導入してデータセンターへの物理的アクセスを自動的に制御したりできます。ただし、侵入者を検出した場合、または自動アクセス制御システムが正常に機能していない場合は、セキュリティ担当者が対応する必要があります。
5. ディザスタリカバリ
場合によっては、ディザスタリカバリルーチンを自動化できます - 実際、ディザスタリカバリの自動化は、障害後にデータやアプリケーションをリカバリする時間を節約するために不可欠です。
ただし、ディザスタ リカバリを自動化できるのは、回復する必要がある資産がソフトウェア ベースであり、回復された資産をホストするのに十分なインフラストラクチャがある場合のみです。
復旧に新しいハードウェアの導入や故障したコンポーネントの交換が必要な場合 (データ センターが自然災害に見舞われ、一部のシステムが動作不能になった場合がこれに当てはまります)、作業を人間に頼って手動で実行する必要があります。
データセンター自動化の制限
データセンターの運用をできるだけ広範囲に自動化する正当な理由はたくさんあります。しかし、データセンター管理の多くの側面は自動化には適していません。
生成型人工知能とロボット工学の時代であっても、すぐに人間がデータセンターから完全に排除されることを想像するのは困難です。
以上がデータセンターの自動化に対する 5 つの障壁の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

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