डेटा केंद्रों का स्वचालन या "मशीनों का विद्रोह"

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और स्वचालन प्रौद्योगिकी के लिए प्रतीत होता है अपरिहार्य कुल संक्रमण की पृष्ठभूमि के खिलाफ, लियो क्रेग, रिओलो यूपीएस के सीईओ, आश्चर्य: एक विद्रोह अपरिहार्य है और यदि ऐसा है, तो यह भविष्य में डेटा केंद्रों के काम को कैसे प्रभावित करेगा?

ब्रिटेन की लगभग एक तिहाई आबादी रोजाना कम से कम पांच जुड़े उपकरणों का उपयोग करती है। यह लगभग 20 मिलियन लोग हैं जिनके पास 100 मिलियन से अधिक स्मार्टफोन, पहनने योग्य डिवाइस, वर्चुअल असिस्टेंट और अन्य गैजेट हैं। और यह सिर्फ हिमशैल के टिप है। विशेषज्ञों के अनुसार, 2020 तक, दुनिया भर में 50 बिलियन से अधिक डिवाइस इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) से जुड़े होंगे, और प्रतिष्ठित इंटरनेशनल डेटा कॉरपोरेशन के अनुसार, अगले दशक में 5G वायरलेस नेटवर्क के आगमन से एक साल में 7 ट्रिलियन डॉलर का बाजार तैयार होगा।

पहले से ही, लोगों की तुलना में ग्रह पर अधिक जुड़े हुए उपकरण हैं। और इसका मतलब केवल एक ही चीज़ है - बहुत सारा डेटा, बहुत सारा डेटा प्रोसेस करने के लिए! बढ़ती मांग के साथ रखने के लिए, आधुनिक डेटा केंद्रों को कम और कम काम करने की जगह, ऊर्जा और आदर्श रूप से मानव संसाधनों का उपयोग करना चाहिए।

इस कठिन कार्य को हल करने का एकमात्र तरीका उद्योग 4.0 नामक एक तकनीकी क्रांति को अंजाम देना है। स्वचालन, बड़ा डेटा, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग - "स्मार्ट" डेटा सेंटर हमारा एकमात्र तरीका है।

तो, मशीनें आगे बढ़ रही हैं ... लेकिन क्या वे पूरी तरह नियंत्रण ले पाएंगे?

डेटा सेंटर स्वचालन क्या है?

सरल शब्दों में, इसका अर्थ है उन कार्यों की पूरी श्रृंखला को स्वचालित करना जो लोग आमतौर पर करते हैं: डेटा के प्रबंधन और रखरखाव से।

मुख्य लक्ष्य: निर्णयों की आवश्यकता वाले कार्यों के लिए, लोगों का उपयोग नहीं करते हैं, लेकिन ऐसी मशीनें जो "सीखने" में सक्षम हैं और जुड़े उपकरणों पर सेंसर से जानकारी का विश्लेषण करके ऐसे निर्णय लेती हैं। इस प्रकार पिछले आंकड़ों के आधार पर भविष्य के परिणामों का पूर्वानुमान लगाया जा सकता है।

आधुनिक डेटा सेंटर इतना बड़ा और जटिल हो गया है कि लोगों के पास अक्सर विविध जानकारी की पूरी धारा को संसाधित करने का समय नहीं होता है।

मशीनें, इसके विपरीत, डेटा का विश्लेषण और प्रक्रिया लगभग उतनी ही तेजी से कर सकती हैं जितना वे इसे प्राप्त कर सकते हैं। स्मार्ट प्लग-इन मशीनों के साथ, इसका मतलब वास्तविक समय में त्वरित प्रतिक्रिया है। यदि आवश्यक हो, तो डेटा सेंटर प्रबंधक उपयोग किए गए संसाधनों को तुरंत माप सकते हैं, जो मानव हस्तक्षेप के बिना कई त्रुटियों का तेजी से प्रसंस्करण प्रदान करेगा।

इसके अलावा, कारों को नींद नहीं आती है, उन्हें छुट्टी और बीमार छुट्टी की आवश्यकता नहीं है: वे सप्ताह में 24 घंटे 7 दिन काम पर हैं।

Intermachine संचार एआई तकनीक का उपयोग करके आईटी प्रशासकों और आईटी टीमों द्वारा किए गए कई कार्यों को स्वचालित करने की अनुमति देता है। एक पल में कच्चे डेटा की एक बेशुमार राशि समझ और व्यावहारिक रूप से लागू हो जाती है।

डेटा सेंटर इंफ्रास्ट्रक्चर मैनेजमेंट सॉफ्टवेयर (DCIM) के संयोजन में, AI कई प्रमुख कार्यों को स्वचालित कर सकता है, जैसे कि, उदाहरण के लिए, थर्ड-पार्टी सिस्टम को डिस्कनेक्ट करके सुरक्षा खतरों को अलग करना।

नवीनतम, सबसे सुरक्षित संस्करणों में सिस्टम को अपग्रेड करके पैच प्रबंधन की समय लेने वाली जिम्मेदारियों को लें। एआई का उपयोग सभी कार्यों को करने के लिए किया जा सकता है: आपदा वसूली प्रक्रियाओं को शुरू करने से लेकर अपेक्षाकृत दैनिक रिपोर्टिंग तक।

बेशक, इस तरह का "स्मार्ट" संचार आज का आविष्कार नहीं है। इस तकनीक के सफल अनुप्रयोग का एक महत्वपूर्ण उदाहरण एक निर्बाध बिजली आपूर्ति उपकरण है। यूपीएस सेंसर डिवाइस के संकेतकों के बारे में दोनों को एक दूसरे के लिए जानकारी इकट्ठा और संचारित करते हैं, उदाहरण के लिए, बैटरी चार्ज और बाहरी वातावरण के बारे में।

आधुनिक यूपीएस स्मार्ट ग्रिड के साथ संचार और एकीकरण भी कर सकते हैं, जो आपको बुद्धिमानी से खर्च करने और इसकी मांग को प्रबंधित करने की अनुमति देता है। मांग प्रबंधन, जिसे डीएसआर के रूप में जाना जाता है, एक अवधारणा है जिसके तहत ऊर्जा उपभोक्ताओं को पीक अवधि के दौरान खपत को कम करने के लिए प्रोत्साहन प्रदान किया जाता है, जो अतिरिक्त ऊर्जा उत्पन्न किए बिना पावर ग्रिड संतुलन की आपूर्ति और मांग में मदद करता है।

इस प्रकार, व्यवहार में, डेटा केंद्र अपने यूपीएस का उपयोग ऑफ-पीक लोड की अवधि के दौरान अतिरिक्त बिजली स्टोर करने के लिए कर सकते हैं, जब यूनिट की लागत कम होती है, जो तब पीक लोड या पावर आउटेज के दौरान उपयोग किया जा सकता है, या आपूर्तिकर्ता को वापस बेचा जा सकता है। यद्यपि यूपीएस को "वर्चुअल पावर प्लांट" मोड में संचालित करने के लिए लिथियम-आयन बैटरी से लैस होने की आवश्यकता है, यह कंपनी को खुद को सामाजिक रूप से जिम्मेदार और पर्यावरण के अनुकूल संगठन के रूप में घोषित करने की अनुमति देगा, साथ ही साथ आय का एक अतिरिक्त स्रोत प्रदान करेगा।

तो, आईटी टीम के खाली समय में स्पष्ट वृद्धि के अलावा, डेटा सेंटर में स्वचालन की शुरूआत लाभदायक क्यों है?

एक स्पष्ट लाभ गति है और मानव हस्तक्षेप के लिए न्यूनतम आवश्यकता के साथ अपेक्षित प्रदर्शन की गारंटी है। संभावित समस्याओं को वास्तविक समय में पहचाना और हल किया जा सकता है, जिससे डेटा सेंटर का उत्पादक समय बढ़ता है और डाउनटाइम की हानिकारक अवधि कम होती है। महान क्षमता के साथ एक और क्षेत्र दक्षता बढ़ाने और डेटा केंद्र की ऊर्जा खपत को कम करने के लिए है।

एआई इन एक्शन: Google की सेवा में दीपमाइंड

अविश्वसनीय परिणाम के सबसे हड़ताली उदाहरणों में से एक है कि डेटा सेंटर में स्वचालन की शुरूआत Google हो सकती है। 2014 में वापस, प्रौद्योगिकी दिग्गज ने हाल ही में अधिग्रहण किए गए डीपमाइंड एआई डिवीजन से मशीन लर्निंग का उपयोग करना शुरू किया, ताकि डेटा सेंटरों के अपने विशाल नेटवर्क में ऊर्जा की खपत का प्रबंधन किया जा सके।

120 चर , जैसे ऊर्जा खपत, पंप गति और तापमान से संग्रहीत डेटा का विश्लेषण करने के बाद, एआई एल्गोरिदम डेटा सेंटर उपकरण को ठंडा करने के अधिक कुशल तरीके की गणना और बनाने में सक्षम थे।

परिणाम क्या है? शीतलन की आवश्यकता 40% तक कम हो गई है, और कुल ऊर्जा खपत में 15% की कमी आई है, जिसने कंपनी को सैकड़ों मिलियन डॉलर बचाने की अनुमति दी है।
हालांकि यह स्पष्ट है कि अधिकांश अन्य कंपनियों के पास भी ऐसे संसाधन नहीं हैं, और अक्सर तकनीकी ज्ञान, जैसे कि Google, इस दिशा में आंदोलन उनके आकार की परवाह किए बिना, डेटा केंद्रों के काम का अनुकूलन करने में महत्वपूर्ण योगदान दे सकता है।

वास्तव में, नेटवर्क से जुड़ा एक आधुनिक यूपीएस एक समान उपयोग के मामले में "स्मार्ट" नियंत्रण और बिजली की खपत में बहुत मदद कर सकता है। यूपीएस सेंसर लगातार महत्वपूर्ण प्रदर्शन संकेतकों पर सांख्यिकीय डेटा एकत्र करते हैं, जिसके आधार पर, साथ ही साथ मुख्य आपूर्ति की गुणवत्ता के विश्लेषण पर, डिवाइस आवश्यक होने पर ऊर्जा बचत मोड में जा सकता है। नतीजतन, यूपीएस की दक्षता 99% तक बढ़ जाती है । इस तरह के अनुकूलन से डेटा केंद्रों को ऊर्जा बचाने और कार्बन डाइऑक्साइड उत्सर्जन की मात्रा कम करने की अनुमति मिलती है।

बहादुर नई दुनिया?

अब, ज्यादातर मामलों में, डेटा केंद्रों में प्रक्रियाओं का स्वचालन अपने मानव कर्मचारियों को आसानी से व्याख्या के रूप में जानकारी प्रदान करने के लिए कम हो जाता है: किए गए निर्णयों के थोक अभी भी लोगों के लिए छोड़ दिए गए हैं। हालाँकि, जैसे-जैसे AI और मशीन सीखने की तकनीक में सुधार होता है, शक्तियों का ऐसा पृथक्करण कम और स्पष्ट होता जाएगा।

यदि पहले डेटा केंद्र केवल डेटा संग्रहीत करने के लिए एक साधन के रूप में सेवा कर सकते थे, तो भविष्य के नए "स्मार्ट" डेटा केंद्र पहले से ही वास्तविक समय में आने वाली सभी जानकारी का विश्लेषण, व्याख्या और प्रक्रिया करने में सक्षम होंगे।


मशीनों का उदय डेटा केंद्रों के काम को काफी प्रभावित कर सकता है

हर समय, नई प्रौद्योगिकियों और तकनीकी प्रक्रियाओं की शुरुआत सावधानी के साथ की गई थी, क्योंकि यह नौकरी में कटौती करता है: मशीनें पहले से लोगों द्वारा किए गए कार्यों को लेती हैं। पहली बार, इन आशंकाओं को लुडाइट्स द्वारा आवाज दी गई थी, और तब से औद्योगिक क्रांति के हर नए चरण ने इस तरह के प्रतिरोध को पूरा किया है।

लेकिन अगर हम इतिहास का ध्यानपूर्वक अध्ययन करते हैं, तो हम देखेंगे कि वास्तव में केवल व्यक्ति के काम की प्रकृति बदल रही है, जबकि नौकरियां खुद छोटी नहीं हो रही हैं। और, शायद, यह प्रवृत्ति "स्मार्ट" डेटा केंद्रों के मामले में जारी रहेगी।

कई उद्योगों की तुलना में, एक डेटा सेंटर का प्रबंधन करने के लिए आवश्यक लोगों की संख्या पहले से ही काफी सीमित है। शायद एआई के प्रसार से एक व्यापक या सार्वभौमिक प्रोफ़ाइल के विशेषज्ञों की ओर एक बदलाव के साथ आईटी-विशेषज्ञों के पदों की संख्या में कमी आएगी।

स्वचालन को प्रबंधकों और डेटा केंद्रों के प्रशासन द्वारा उनके शस्त्रागार में एक अतिरिक्त उपकरण के रूप में देखा जाना चाहिए, और परिवर्तन का डर पैदा नहीं करना चाहिए। यह आईटी विशेषज्ञों को उन कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देगा जो व्यावहारिक लाभ लाते हैं, और अगर हम ड्राइविंग के साथ एक सादृश्य आकर्षित करते हैं, तो "इंजन और मशीन को अच्छी स्थिति में बनाए रखने" में संलग्न न हों।

अंततः, यह कोई फर्क नहीं पड़ता कि AI और मशीनें कितनी सही हैं: वे केवल उतने ही अच्छे हैं जितना कि उनके एल्गोरिदम और कार्यक्रमों को सोचा जाता है। कार लोगों या यहां तक ​​कि अन्य मशीनों के प्रभाव के लिए असुरक्षित हैं, और किसी ने गोपनीयता और डेटा सुरक्षा के साथ समस्याओं को रद्द नहीं किया है।

इस तथ्य के बावजूद कि एआई, स्वचालन और मशीन सीखने की तकनीक निश्चित रूप से हमारे जीवन के सभी पहलुओं में तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगी, हम अभी भी एक दुनिया (या हमारे मामले में, डेटा केंद्र) से रोबोट द्वारा विशेष रूप से नियंत्रित हैं।