Automação de data centers ou "rebelião de máquinas"

No contexto da aparentemente total transição inevitável para inteligência artificial (IA) e tecnologias de automação, Leo Craig, CEO da Riello UPS, pergunta: será inevitável uma rebelião e, se sim, como isso afetará o trabalho dos data centers no futuro?

Quase um terço da população do Reino Unido usa pelo menos cinco dispositivos conectados diariamente. São aproximadamente 20 milhões de pessoas com mais de 100 milhões de smartphones, dispositivos portáteis, assistentes virtuais e outros gadgets. E esta é apenas a ponta do iceberg. De acordo com especialistas, até 2020, mais de 50 bilhões de dispositivos estarão conectados à Internet das Coisas (IoT) em todo o mundo e, de acordo com a respeitável International Data Corporation, o advento da rede sem fio 5G na próxima década criará um mercado de US $ 7 trilhões por ano.

Já existem mais dispositivos conectados no planeta do que pessoas. E isso significa apenas uma coisa - muitos dados, muitos dados para processar! Para acompanhar a demanda crescente, os data centers modernos precisam fazer mais, usando cada vez menos espaço de trabalho, energia e, idealmente, recursos humanos.

A única maneira de resolver essa tarefa difícil é realizar uma revolução tecnológica conhecida como Indústria 4.0. Automação, big data, inteligência artificial, aprendizado de máquina - o data center “inteligente” é a nossa única saída.

Então, as máquinas estão avançando ... Mas elas serão capazes de assumir o controle completo?

O que é automação de data center?

Em termos simples, isso significa automatizar toda a gama de tarefas que as pessoas geralmente executam: do gerenciamento e controle de dados à manutenção.

O objetivo principal: para tarefas que exigem decisões, não use pessoas, mas máquinas que possam "aprender" e tomar essas decisões analisando informações de sensores em dispositivos conectados. Assim, prevendo resultados futuros com base em dados passados.

O data center moderno tornou-se tão grande e complexo que as pessoas geralmente não têm tempo para processar todo o fluxo de informações diversas.

As máquinas, por outro lado, podem analisar e processar dados quase tão rápido quanto eles podem recebê-los. Com máquinas plug-in inteligentes, isso significa resposta instantânea em tempo real. Se necessário, os gerentes de data center podem escalar instantaneamente os recursos utilizados, o que fornecerá um processamento rápido de muitos erros sem intervenção humana.

Além disso, os carros não dormem, não precisam de férias e licença médica: estão trabalhando 24 horas, 7 dias por semana.

A comunicação entre máquinas permite o uso da tecnologia de IA para automatizar muitas das operações realizadas pelos administradores e equipes de TI. Uma quantidade incontável de dados brutos em um instante se torna compreensível e praticamente aplicável.

Em conjunto com o DCIM (software de gerenciamento de infraestrutura de centro de dados), a IA pode automatizar muitas tarefas importantes, como, por exemplo, isolar ameaças à segurança desconectando remotamente sistemas de terceiros.

Assuma as responsabilidades demoradas do gerenciamento de patches, atualizando os sistemas para as versões mais recentes e seguras. A IA pode ser usada para executar todas as tarefas: desde o início dos processos de recuperação de desastres até uma rotina relativamente prosaica, mas importante, dos relatórios diários automáticos.

Obviamente, esse tipo de comunicação "inteligente" não é uma invenção de hoje. Um dos exemplos impressionantes da aplicação bem-sucedida dessa tecnologia é um dispositivo de fonte de alimentação ininterrupta. Os sensores do no-break coletam e transmitem informações entre si sobre os indicadores do próprio dispositivo, por exemplo, a carga da bateria e sobre o ambiente externo.

Os no-breaks modernos também podem se comunicar e integrar-se a redes inteligentes, o que permite armazenar, gastar e gerenciar de forma inteligente sua demanda. O gerenciamento da demanda, conhecido como DSR, é um conceito pelo qual são oferecidos incentivos aos consumidores de energia para reduzir o consumo durante os períodos de pico, o que ajuda a rede de energia a equilibrar a oferta e a demanda sem gerar energia adicional.

Assim, na prática, os datacenters podem usar seus no-breaks para armazenar excesso de eletricidade durante períodos de carga fora do pico, quando o custo unitário é mais baixo, que pode ser usado durante cargas de pico ou falta de energia ou vendido de volta ao fornecedor. Embora o no-break precise ser equipado com baterias de íon de lítio para operar no modo "usina de energia virtual", permitirá que a empresa se declare como uma organização socialmente responsável e amiga do ambiente, além de fornecer uma fonte adicional de receita.

Então, por que a introdução da automação no data center é lucrativa, além do óbvio aumento do tempo livre da equipe de TI?

Uma clara vantagem é a velocidade e o desempenho esperado garantido, com mínima necessidade de intervenção humana. Problemas em potencial podem ser identificados e resolvidos em tempo real, aumentando o tempo produtivo do data center e reduzindo os períodos prejudiciais de tempo de inatividade. Outra área com grande potencial é aumentar a eficiência e reduzir o consumo de energia do data center.

IA em ação: DeepMind ao serviço do Google

Um dos exemplos mais impressionantes do incrível resultado que a introdução da automação no data center pode levar é o Google. Em 2014, a gigante da tecnologia começou a usar o aprendizado de máquina da recém-adquirida divisão DeepMind AI para gerenciar o consumo de energia em sua vasta rede de data centers.

Após analisar os dados arquivados de 120 variáveis , como consumo de energia, velocidade e temperatura da bomba, os algoritmos de IA foram capazes de calcular e criar maneiras muito mais eficientes de resfriar o equipamento do data center.

Qual é o resultado? A necessidade de refrigeração diminuiu 40% e o consumo total de energia em 15% é um resultado impressionante, que permitiu à empresa economizar centenas de milhões de dólares.
Embora seja óbvio que a maioria das outras empresas não possui esses recursos e, muitas vezes, conhecimento técnico, como o Google, o movimento nessa direção pode contribuir significativamente para otimizar o trabalho dos data centers, independentemente do tamanho.

De fato, um UPS moderno conectado à rede pode ser de grande ajuda no controle e consumo "inteligentes" de eletricidade em um caso de uso semelhante. Os sensores do no-break coletam continuamente dados estatísticos sobre os principais indicadores de desempenho, com base nos quais, além da análise da qualidade da fonte de alimentação, o dispositivo pode entrar no modo de economia de energia, se necessário. Como resultado, a eficiência do no-break aumenta para 99% . Essa otimização permite que os data centers economizem energia e reduzam a quantidade de emissões de dióxido de carbono.

Admirável mundo novo?

Agora, na maioria dos casos, a automação dos processos nos datacenters é reduzida a fornecer informações aos funcionários humanos de uma forma fácil de interpretar: a maior parte das decisões tomadas ainda é deixada para as pessoas. No entanto, à medida que as tecnologias de IA e de aprendizado de máquina melhorarem, essa separação de poderes se tornará cada vez menos óbvia.

Se os data centers anteriores pudessem servir apenas como um meio para armazenar dados, os novos data centers “inteligentes” do futuro já poderão analisar, interpretar e processar todas as informações recebidas em tempo real.


A ascensão de máquinas pode afetar significativamente o trabalho dos data centers

Em todos os momentos, a introdução de novas tecnologias e processos tecnológicos foi recebida com cautela, pois isso pressagia cortes de empregos: as máquinas assumem tarefas anteriormente executadas por pessoas. Pela primeira vez, esses medos foram expressos pelos luditas e, desde então, toda nova etapa da revolução industrial encontra tanta resistência.

Mas se estudarmos cuidadosamente a história, veremos que, na realidade, apenas a natureza do trabalho da pessoa está mudando, enquanto os próprios empregos não estão diminuindo. E, provavelmente, essa tendência continuará no caso de data centers "inteligentes".

Comparado a muitos setores, o número de pessoas necessárias para gerenciar um data center já é bastante limitado. Talvez a disseminação da IA ​​leve a uma redução no número de posições de especialistas em TI com uma mudança para especialistas de perfil mais amplo ou universal.

A automação deve ser vista pelos gerentes e pela administração dos data centers como uma ferramenta adicional em seu arsenal, e não causa medo de mudança. Isso permitirá que os especialistas em TI se concentrem nas tarefas que trazem benefícios práticos e não se envolvam em “manter o motor e a máquina em boas condições” se fizermos uma analogia com a direção.

Por fim, não importa o quão perfeitas sejam as IA e as máquinas: elas são tão boas quanto seus algoritmos e programas são pensados. Os carros são vulneráveis ​​aos efeitos das pessoas ou mesmo de outras máquinas, e ninguém cancelou problemas de privacidade e segurança de dados.

Apesar de as tecnologias de IA, automação e aprendizado de máquina desempenharem definitivamente um papel cada vez mais importante em todos os aspectos de nossas vidas, ainda estamos longe de um mundo (ou, no nosso caso, data centers) controlado exclusivamente por robôs.