머신러닝이 데이터센터 관리를 어떻게 변화시키고 있는가

​머신 러닝은 데이터 센터의 경제성을 극적으로 변화시키고 향상된 미래를 위한 길을 열어줄 것입니다.

랙이 ASIC, GPU, FPGA 및 슈퍼컴퓨터로 가득 차기 시작하면서 기계 학습 및 인공 지능이 데이터 센터에 도입되어 대규모 서버 팜의 모습을 바꾸고 있습니다.

이러한 기술은 이전에 광범위한 데이터 처리가 필요했던 작업인 기계 학습 시스템 교육에 사용할 수 있는 컴퓨터 성능을 높입니다. 궁극적인 목표는 더 스마트한 애플리케이션을 구축하고 기업이 이미 매일 사용하는 서비스를 향상시키는 것입니다. 인간의 판단과 상식에만 의존하는 것은 정확성과 타당성에 대해 요구되는 표준에 훨씬 미치지 못할 것입니다. 대규모 IT 서비스에 대한 수요를 충족할 수 있는 지속 가능한 유일한 방법은 완전히 데이터 중심 의사 결정으로 전환하고 모든 데이터를 사용하여 결과를 개선하는 것입니다. 이 기술을 활용하는 데이터 센터 관리 소프트웨어 또는 클라우드 기반 서비스를 제공하는 업계 공급업체의 가용성으로 인해 동일한 규모나 전문 지식이 없는 일부 기업 또는 관리형 서비스 제공업체가 기계 학습의 얼리 어답터가 되었습니다.

IDC에 따르면 2022년까지 데이터 센터 내 IT 자산의 50%가 내장된 인공 지능 기술로 인해 독립적으로 운영될 것입니다. 계획 및 설계, 워크로드, 가동 시간, 비용 관리를 포함한 많은 전반적인 운영을 기계 학습을 사용하여 데이터 센터에서 최적화할 수 있습니다.

다음은 오늘날 데이터 센터 관리에서 기계 학습의 가장 큰 사용 사례 중 일부입니다.

• 데이터 센터 효율성 향상: 기업은 기계 학습을 사용하여 소프트웨어 경고에 의존하지 않고 데이터 센터의 물리적 환경을 자율적으로 관리할 수 있습니다. 여기에는 데이터 센터의 아키텍처와 물리적 레이아웃을 실시간으로 변경하는 소프트웨어가 포함됩니다.
• 용량 계획: 데이터 센터의 기계 학습은 IT 기업이 공간, 전력, 냉각 또는 IT 리소스가 부족하지 않도록 수요를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 알고리즘은 예를 들어 데이터 센터를 통합하고 애플리케이션과 데이터를 중앙 데이터 센터로 이동하는 경우 교대가 시설 용량에 어떤 영향을 미치는지 기업이 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 운영 위험 감소: 가동 중지 시간을 방지하는 것은 데이터 센터 운영자에게 중요한 작업이며 기계 학습을 사용하면 이를 더 쉽게 예측하고 예방할 수 있습니다. 데이터 센터 관리의 기계 학습 소프트웨어는 냉각 및 전력 관리 시스템과 같은 중요 구성 요소의 성능 데이터를 추적하고 장비가 고장날 가능성이 있는 시기를 예측합니다. 결과적으로 이러한 시스템에 대한 예방적 유지 관리를 수행할 수 있으며 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 피할 수 있습니다.
• 스마트 데이터를 사용하여 고객 이탈 감소: 기업은 데이터 센터에서 기계 학습을 사용하여 고객을 더 잘 이해하고 잠재적으로 고객 행동을 예측할 수 있습니다. 기계 학습 소프트웨어를 고객 관계 관리(CRM) 시스템과 통합함으로써 AI 기반 데이터 센터는 CRM에서 일반적으로 사용되지 않는 기록 데이터베이스에서 데이터를 검색하고 검색할 수 있으며, 이를 통해 CRM 시스템은 새로운 리드 또는 고객을 개발할 수 있습니다. . 성공을 위한 전략.
• 예산 영향 분석 및 모델링: 이 기술은 데이터 센터의 운영 및 성능 데이터를 재무 데이터(특히 관련 세금 정보)와 결합하여 IT 장비 구매 및 유지 관리 가격을 결정하는 데 도움을 줍니다.

머신러닝은 어떤 인간보다 빠르게 행동할 수 있기 때문에 테라바이트 규모의 과거 데이터를 조사하고 단 몇 초 만에 결정에 매개변수를 적용할 수 있습니다. 이는 데이터 센터의 모든 활동을 추적할 때 유용합니다. 공급업체와 데이터 센터 운영자가 기계 학습을 통해 해결하고 있는 두 가지 주요 문제는 효율성을 높이고 위험을 줄이는 것입니다.

예를 들어, 200개 이상의 데이터 센터를 보유한 세계 최대 호스팅 제공업체인 Digital Realty Trust는 최근 기계 학습 기술을 테스트하기 시작했습니다. 인프라를 유지하는 데 필요한 다양한 기본 시스템, 장치 및 데이터를 소비하고 처리하는 인간의 능력은 빠르게 고갈됩니다. DigitalRealty는 뛰어난 실시간 처리, 반응, 통신 및 의사 결정 기능으로 인해 이점을 누릴 수 있습니다.

기본적인 결론은 데이터 센터 운영자가 인공 지능과 기계 학습을 활용할 수 있는 다양한 옵션을 갖고 있으며 기술이 더욱 저렴해지고 발전함에 따라 더 많은 옵션이 있을 것이라는 것입니다. 밝은 미래가 앞에 있습니다.

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