L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) continuent de progresser à grands pas dans leur évolution et ont désormais un impact tangible sur les opérations des centres de données et la gestion informatique.
A propos de l’auteur
Wendy Zhao, directrice principale et ingénieure principale, Alibaba Cloud Intelligence.
Aujourd’hui, nous voyons l’IA et le ML appliqués à des fonctions allant de l’alimentation et du refroidissement à la gestion et à l’allocation des ressources. À cette fin, nous avons vu des technologies basées sur les données et les algorithmes déployées dans des domaines tels que la détection/prévision rapide des pannes, l’analyse des causes profondes, l’optimisation de la consommation d’énergie et l’optimisation de l’allocation de la capacité des ressources ; le tout dans le but de garantir que les centres de données fonctionnent aussi efficacement que possible.
Sommaire
L’IA en action
Une application actuelle fascinante de l’IA dans les centres de données est l’utilisation de robots d’inspection. Les robots de deuxième génération sont alimentés par l’IA et peuvent fonctionner sans intervention humaine pour remplacer automatiquement tout disque dur défectueux. L’ensemble du processus de remplacement du disque – y compris l’inspection automatique, la localisation du disque défectueux, le remplacement du disque et la charge – peut être effectué rapidement et en douceur, le disque étant remplacé en quatre minutes.
De même, des systèmes d’alerte de température basés sur le ML ont également été déployés dans les centres de données, avec des centaines de capteurs de température surveillant les informations en temps réel et utilisant un modèle graphique d’ensemble pour identifier rapidement et précisément un événement de température dû à des défauts des installations de refroidissement. Les alertes générées donnent des informations précieuses en temps réel et fournissent à l’équipe d’exploitation du centre de données le temps nécessaire pour répondre à la panne et éviter tout désastre potentiel.
AI et ML pour tous ?
Une question intéressante est de savoir quels types de données et à quelle échelle les entreprises ont-elles besoin pour commencer à développer leur propre IA/ML pour la gestion des centres de données ? Cela dépendra de chaque cas d’utilisation, mais la surveillance des données dans le centre de données serait un excellent point de départ lors du développement de techniques d’IA/ML. Un modèle peut être formé avec quelques mois de collecte de données avec un taux d’échantillonnage d’environ quelques minutes. Certains équipements de datacenter modernes fournissent déjà des données de surveillance structurées.
Nous pensons qu’il serait avantageux d’établir des normes industrielles pour la surveillance des formats de données que les principaux fabricants d’équipements de centre de données devraient suivre ; cela, à son tour, accélérera l’adoption des technologies AI/ML. En outre, les opérateurs de centres de données peuvent toujours installer des appareils IoT séparés – tels que de simples capteurs de température ou des collecteurs de sons ou d’images (caméras) – pour améliorer la diversité et les dimensions des données pour des fonctions d’IA plus avancées.
Étant donné que les centres de données regorgent d’équipements mécaniques et électriques, l’une des préoccupations est de savoir s’il s’agit d’environnements difficiles pour faciliter la création d’informations et d’informations et l’intégration ultérieure de systèmes automatisés. Pour résoudre ce problème, nous aimerions que l’industrie adopte certains changements. Cela implique d’être plus réceptif aux principales tendances technologiques d’Internet et d’adopter un état d’esprit global qui évolue vers une programmabilité et une flexibilité contrôlées par logiciel.
Par exemple, le système PLC (Programmable Logic Controller) a bénéficié de beaucoup plus d’attention dans le contexte des déploiements de nouveaux centres de données par rapport aux systèmes conventionnels DDC (Direct Digital Control). Cela est dû à leur programmabilité, à leur réponse rapide, à leur connectivité réseau et à la flexibilité de la modification de l’algorithme de contrôle.
L’IA et l’analyse des données sont souvent utiles pendant les premières phases de la planification et de la construction du centre de données avec la modélisation des informations du bâtiment (BIM) et la simulation des performances du bâtiment (BPS). Cependant, tous les bâtiments ne sont pas neufs, c’est pourquoi beaucoup se demandent si l’IA/ML peut être appliqué dans les installations existantes et s’il est difficile de « rénover » l’IA/ML dans des installations plus anciennes avec des opérations existantes. La bonne nouvelle est que des appareils de collecte de données externes (appareils IoT) peuvent toujours être installés pour moderniser une ancienne installation dans un environnement piloté par l’IA. C’est tout à fait réalisable, et nous avons l’expérience d’y parvenir avec succès.
Créer un écosystème technologique
En fait, c’est sur ce sujet que d’autres technologies – comme les jumeaux numériques et la simulation de centre de données – peuvent apporter de la valeur et des informations à la conception et à la gestion des centres de données. Nous pensons que les capacités de simulation numérique sont essentielles pour une gestion fiable des centres de données, en particulier pour les scénarios complexes et à grande échelle. Souvent, des tests ou des essais réels n’ont pas pu être effectués dans ces installations en raison de leur complexité et des risques de défaillances inattendues des services existants.
Par conséquent, un jumeau numérique de centre de données créé par des modèles de données et d’IA fournit un environnement très sûr pour exécuter des expériences de nouveaux déploiements ou simuler des comportements opérationnels, et prédire des scénarios de défaillance complexes. Compte tenu de l’échelle des données et de la complexité des modèles impliqués, il s’agit d’un domaine de recherche passionnant activement exploré, au moins par les principaux fournisseurs de Cloud.
Un avenir axé sur l’IA et le ML
L’interaction entre l’IA et le DCIM mérite également d’être surveillée, et il sera intéressant de voir si les deux convergeront ou s’il y aura toujours une certaine séparation. Dans l’état actuel des choses, nous pensons que les technologies d’IA seront intégrées dans DCIM et deviendront une fonctionnalité importante pour les logiciels de gestion afin de fournir des fonctionnalités et une fiabilité de fonctionnement améliorées.
Compte tenu des performances fondamentales et vitales des centres de données de service – et de leur importance pour les grandes tendances, telles que le déplacement de son infrastructure vers le cloud – ils doivent toujours adopter les dernières technologies et méthodologies pour continuer à fournir le service demandé par leurs clients. C’est pourquoi je suis convaincu que les centres de données seront toujours les premiers à adopter de nombreuses technologies qui se répercuteront plus tard sur le reste de notre vie quotidienne.
