Волнение по поводу применения искусственного интеллекта в управлении инфраструктурой центров обработки данных (DCIM) вполне понятно, но операторам пока не стоит рассчитывать на трансформационные изменения, пишет на портале Data Center Knowledge независимый аналитик Кристофер Тоцци.

В наши дни звучит множество предсказаний, что ИИ готов совершить революцию практически во всем, и сфера DCIM не является исключением. Долго искать в Интернете статьи о том, как ИИ изменит подход компаний к традиционно сложному и трудоемкому процессу DCIM, не придется.

Но, как и во многих других предсказаниях, связанных с ИИ, легко преувеличить степень влияния ИИ на DCIM. ИИ, конечно, может помочь сделать DCIM более эффективным, но, скорее всего, революцию в ближайшее время он не произведет.

Рассмотрим, что ИИ может и чего не может сделать для улучшения DCIM.

Что такое DCIM

Управление инфраструктурой ЦОДа, или DCIM, — это процесс мониторинга и управления всем оборудованием в дата-центре. Это относится как к ИТ-оборудованию, например серверам, так и к дополнительным системам, например инфраструктуре отопления, вентиляции и кондиционирования (ОВиК), от которой зависит работа дата-центра.

DCIM важно, поскольку даже небольшой дата-центр может содержать десятки тысяч отдельных аппаратных компонентов, и операторы ЦОДов хотят знать, когда один из них выходит из строя или ведет себя неоптимально. Программное обеспечение DCIM помогает не только следить за всем, что находится в дата-центре, но и отслеживать оборудование на предмет проблем и поддерживать его в актуальном состоянии.

DCIM может играть роль и в обеспечении устойчивого развития, помогая предприятиям оптимизировать энергоэффективность ЦОДа.

Как ИИ может улучшить DCIM

DCIM требует сбора и анализа большого количества данных, что является основной причиной, по которой ИИ может принести пользу процессам DCIM. ИИ может помочь операторам дата-центров разобраться в огромных объемах информации об их инфраструктуре и принимать более эффективные решения по управлению и расширению инфраструктуры.

Например, инструменты DCIM, оснащенные механизмами ИИ, могут более точно выявлять аномалии, например необычные режимы энергопотребления сервера, которые могут сигнализировать о наличии проблемы. Они также могут помочь спрогнозировать будущие потребности в мощности инфраструктуры, что поможет владельцам дата-центров расширять свои объекты наиболее экономичным и устойчивым способом.

Существуют и другие способы применения ИИ в DCIM — по крайней мере, в теории. Например, генеративный ИИ может создавать рекомендации для технического персонала ЦОДа по обслуживанию оборудования. Он также может генерировать рекомендации по оптимальному расположению или конфигурации оборудования.

Ограничения ИИ для DCIM

Несмотря на то что можно с воодушевлением рассказывать о том, как ИИ потенциально может улучшить управление инфраструктурой ЦОДа, операторам, вероятно, не стоит делать ставку на то, что ИИ в ближайшее время изменит их процессы DCIM. На это есть две причины.

Во-первых, некоторые из DCIM-стратегий, которые иногда называют основанными на ИИ — в частности, те, которые связаны с анализом данных для выявления закономерностей и аномалий, — не так уж новы и являются лишь спорной формой именно ИИ. Можно также утверждать, что это всего лишь формы описательной и прогнозной аналитики, и что не вся аналитика является ИИ.

Другими словами, можно поспорить, является ли инструмент DCIM, который анализирует кучу показателей энергопотребления и отмечает аномалии или генерирует предупреждения, когда слишком много серверов не работают, примером реализации ИИ в DCIM.

Кроме того, даже если вы решите назвать эти функции ИИ, они не отличаются новизной. Функции аналитики, оповещения и бизнес-аналитики (BI) уже давно являются частью многих инструментов DCIM.

Что касается сценариев использования генеративного ИИ для управления инфраструктурой ЦОДа, то они остаются сугубо теоретическими.

На сегодняшний день ни один поставщик DCIM не добавил в свои инструменты серьезные функции генеративного ИИ, и неясно, насколько хорошо такие функции вообще будут работать. Сервисы генеративного ИИ печально известны тем, что «галлюцинируют», что является эвфемистическим способом сказать, что они что-то выдумывают. В настоящее время эта тенденция может сделать генеративный ИИ слишком ненадежным для использования в DCIM, где небольшие ошибки могут привести к серьезным сбоям в работе оборудования.

DCIM и ИИ: время покажет

Одним словом, DCIM, безусловно, может выиграть от аналитических инструментов, которые помогут операторам дата-центров разобраться в огромных объемах данных, которые им приходится интерпретировать при управлении инфраструктурой ЦОДов. Но многие инструменты DCIM уже давно предлагают такую функциональность, просто ее не часто называли ИИ, потому что это лишь спорная форма ИИ.

Между тем, более яркие варианты использования ИИ в DCIM — например, использование генеративного ИИ для создания рекомендаций или индивидуальных конфигураций для инфраструктуры ЦОДа — интересны для обсуждения, но на данный момент они не реализованы. Возможно, ситуация изменится, если технологии ИИ значительно улучшатся. Но не стоит рассчитывать на то, что ИИ-революция придет в DCIM в ближайшее время.