數據中心的AI:永不停歇

 根據中國信息通信研究院(CAICT)的數據顯示,中國的數據中心產業在2010至2020這十年間高速發展。并且中國的互聯網數據中心(IDC)市場連續三年保持30%以上的年復合增長率,于2020年達到1494.2億元人民幣。面對數據中心市場的繁榮發展,2020年4月,數據中心被正式納入“新基建”這一國家戰略的建設范圍,由此凸顯出該市場日益增長的重要性。

盡管一座數據中心通常有30-200名員工(具體取決于數據中心的規模和項目預期用途),但這些員工中只有一小部分負責IT方面的工作。除了更換設備,也就是眾所周知的“代客運維”之外,只要不發生停電,這些員工就沒有太多事可做。如此一來有了這樣的傳言:數據中心光線昏暗、室溫涼爽并且會發出具有“催眠效果”的嗡嗡聲,是一個睡覺的絕佳地方。

實際上,與電費和網絡通訊費等其他運行成本相比,數據中心的人力資源成本大多可以忽略不計。

數據中心正因為依靠較少的人員運作,所以已經達到了先進的自動化水平。許多傳統業務仍在探索需要在哪些方面實現自動化,但這個問題對于數據中心而言卻十分簡單,這是因為數據中心有明確的關鍵績效指標,比如縮短周期、部署頻率/速度和各項流程的平均處理時間等。

人工智能3

人工智能3

人工智能幫助進一步降低成本

我們到底該如何降低數據中心的成本,以及該降低哪些成本呢?簡而言之,即“削減開支和優化支出”。讓我們來看看下面幾種情況。

目前,一些常見的問題已經有了解決方案:數據中心中的人工智能(AI)會在數據中心發生故障時幫助加快根本原因分析,還能夠通過預測分析來防止硬件故障,或者更準確地說,能夠指出何時更換設備才能防止故障率達到閾值。

另外,AI能夠大幅提高基礎設施的利用率,機器可以在更短的時間內查看更多的數值,因此在優化利用率方面遠超人類,在容量規劃等方面亦是如此。

盡管如此,數據中心的服務管理人員還是會“喜憂參半”。有些任務,比如初始置備和持續編排等,已經實現了高度自動化,可以毫無顧慮地完全交給AI。但有些任務可能一開始聽起來很簡單,實際上卻十分復雜,比如配置和補丁管理。由于存在許多變量,數據中心需要逐一決定何時打補丁、打什么補丁等,而這對于機器來說絕非易事。

在中期,AI可以在測試環境中運行補丁并自行模擬真實用戶的行為,以此評估補丁是否會對產品使用產生負面影響,但我們目前還沒有達到這個階段。

介于上述兩者之間的是一些特殊用例,比如已經在應用機器學習的健康和性能監測等。我們可以把這稱之為可觀察性,下一步就是使用合適的AI。

因此,智能運維(AIOps)成為了這個領域當下的熱門詞。Gartner就曾預測,2025年全球AIOps市場預計將達到31.2744億美元,2020年至2025年的年復合增長率為43.7%。

鑒于數據中心市場本身的規模,要想找到合適的解決方案具有一定的難度。許多企業機構仍在尋求“最好的解決方案”,而不是退一步思考自己到底想要實現什么。問題在于每個AI解決方案的評估成本都十分高昂,如果僅僅為了得到一個自定義版本而從頭開始開發,與此相比更好的辦法是采用具備某種集群智能的AI系統,即便是已有現成的框架也不例外。同時請注意,處在AI解決方案的評估階段,也完全應該進行適當的監控。

有光的地方,也有影子

正如同面對每項新技術或新用例時那樣,人們對AI既有合理的擔憂,也有不必要的抵制。對于自動化,人們主要擔心缺少開發和測試自動化腳本的時間,尤其是在沒有足夠的專業人士意見的情況下。

另一個問題是信任,這與部署AI時如出一轍。大多數人可能都曾認為只有靠自己才能做好某項工作。在將任務交給機器去完成時,同樣會出現這種心理,而AI的出現讓人們突然對失去控制產生了更多的恐懼。

集成問題

集成一項解決方案并將其與現有的解決方案相聯系,是一項十分復雜且具有挑戰性的工作。在這方面,開發人員能夠提供很大的幫助,甚至是在部署階段之后。數據中心可以嘗試使用低代碼或無代碼,這兩項最新技術使不具備開發知識的管理員,也能夠通過創建簡單的應用來提供更加定制化的服務,無需學習深厚的代碼知識。

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