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运维管理

AI 解决数据中心的工作负载管理挑战

随着数据中心的工作量螺旋式上升,越来越多的企业开始关注人工智能(AI),希望通过技术帮助它们减轻IT团队的管理负担,同时提高效率和削减开支。

人工智能承诺将工作负载实时自动移动到最高效的基础设施,既包括数据中心内部,也包括由on-prem、云和边缘环境组成的混合云设置。随着人工智能对工作负载管理的转变,未来的数据中心可能会与今天的设施有很大的不同。一个可能的场景是由远程管理员管理的小型、互联的边缘数据中心集合。

InfosysKnowledgeInstitute是一家专注于商业和技术趋势分析的机构,其负责人JeffKavanaugh表示,由于各种因素,包括更激烈的竞争、通货膨胀和大规模的预算削减,许多组织都在寻找降低数据中心运营成本的方法。他说:“人工智能和自动化已被证明是工作量管理的强大工具,因为它将员工从耗时和平凡的任务中解放出来,让他们专注于实际上需要人类来完成的工作。”

大多数数据中心管理人员已经使用各种传统的非人工智能工具来协助和优化工作负载管理。然而,专业服务公司毕马威(KPMG)咨询总监肖恩?肯尼(SeanKenney)表示,这些工具往往是被动的,而不是主动的。“他们对数据中心的问题做出反应,但他们不收集数据来确定减少问题行为的任何远见,”他指出。

芝加哥伊利诺伊大学(UniversityofIllinois)生物医学和健康信息科学临床助理教授桑ketShah认为,人工智能现在正准备帮助那些发现自己没有可靠方法来预测或规划未来需求的数据中心管理者。他解释道:“有了人工智能,能力和马力可以以一种更有效的方式分配,允许组织扩大规模,变得更灵活。”“对于那些数据需求快速变化的(管理人员)来说,将某些流程自动化并在必要时转移权力,最终将降低成本。”

利用人工智能技术管理数据中心的想法并不新鲜。例如,谷歌曾在2014年披露,它正在利用收购英国人工智能专家DeepMind所获得的技术,加强其几个站点的数据中心设施和设备管理。今天,人工智能工作负荷管理领域已经大大扩展到包括许多初创公司,如DLabs、digitate、RedwoodSoftware和TidalSoftware。思科(Cisco)、IBM和VMware等规模较大的公司也已开始进入该市场。

与人工智能的大多数事物一样,工作量管理技术正在迅速发展。华盛顿大学信息学院副教授BillHowe指出:“有很多选择和限制,但通常都有办法减轻这些限制。”“我不认为选择正确的方法和工程解决方案有什么问题……与其他任何复杂的人工智能应用程序相比,工作量管理的挑战性更大或更小。”

满足需要

对于大多数数据中心管理者来说,最优先考虑的是优化运营以满足峰值需求。然而,无论他们计划和准备得多么仔细,需求的高峰和低谷往往仍在他们的控制之外。商业咨询和咨询公司凯捷北美公司(CapgeminiNorthAmerica)的人工智能工程副总裁古瑟姆·贝利亚帕(Gouthambelliaappa)表示:“人工智能能带来的独特改进在于,它能理解工作量模式,并将这些需求与数据中心的容量匹配起来。”

人工智能管理承诺将数据中心团队从一系列平凡、重复的任务中解放出来,包括服务器管理;安全设置;计算、内存和存储优化;负载平衡;还有电力和冷却分配。科技市场咨询公司ABIResearch首席分析师LianJyeSu表示:“所有这些工作都可以通过人工智能实现自动化或增强。”

IT管理软件开发公司ManageEngine的人工智能和机器学习产品总监RamprakashRamamoorthy表示,人工智能可以帮助分析从单个机器收集的数据,并发现被监控参数中的异常。他补充说:“人工智能还可以帮助更早地预测故障和中断,这可以帮助数据中心管理团队减少停机时间,并使集群保持良好的运行状态。”“人工智能还可以实现更好的温度和电压管理,从而直接降低运营成本,并有助于减少碳足迹。”

Ramamoorthy说,虽然可以使用各种人工智能方法,但工作负荷管理工具应该始终确保模型预测是完全可解释的。他解释说:“与其他领域相比,数据中心工作量管理中的人工智能系统做出的决定往往由一个或多个团队共同作出。”因此,AI模型决策应该是可解释的,允许IT团队更好地理解模型决策的意图并相应地采取行动。他指出:“人工智能模型的准确率最多可以达到80%到85%,所以这也有助于人类团队通过正确解释人工智能模型的决策来做出明智的决策。”如果人工智能模型能够给它所给出的决策一个信心评分,那么它对于有效的工作量管理也将是有用的。

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