No resumo desta semana, compartilhamos as 10 principais maneiras pelas quais as tecnologias de IA e ML estão transformando os data centers do mundo, gerando eficiência e sustentabilidade
Em todas as indústrias do mundo, IA e ML estão permitindo um grande grau de transformação.
Essas tecnologias – em suas diversas formas – estão sendo utilizadas para impulsionar melhorias na eficiência operacional, sustentabilidade e gerenciamento de capacidade, apenas para citar alguns.
Nos data centers, as soluções de IA e ML estão sendo implantadas em ritmo acelerado, a fim de equipar os sites com as soluções necessárias para gerenciar as crescentes demandas de dados do mundo, juntamente com as sempre ambiciosas metas de sustentabilidade.
Portanto, no top 10 desta semana, descrevemos os principais casos de uso de IA e ML que estão surgindo no setor de data centers.
10) Auxiliares de sustentabilidade
Por meio de modelos de IA e ML, os datacenters podem identificar com precisão quais áreas estão mais impactando sua eficácia no uso de energia (PUE) e resolvê-las.
Além disso, os modelos podem identificar as condições ideais e WUE para um data center.
Em suma, eles podem identificar uma forma de operar que equilibre desempenho e sustentabilidade da maneira mais eficaz possível.
Como resultado, essas tecnologias são uma maneira altamente eficiente e impactante para os data centers melhorarem seus padrões de sustentabilidade.
E, com os consumidores priorizando parceiros sustentáveis mais do que nunca, esse investimento nunca foi tão urgente.
9) Ferramentas de processamento de linguagem natural
Através de ferramentas de Processamento de Linguagem Natural (NLP), as operações de missão crítica podem ser simplificadas, em uma velocidade notável.
Essas ferramentas estão sendo cada vez mais implantadas em uma ampla gama de processos de missão crítica e soluções corporativas, incluindo:
- resumo de texto
- Maquina de tradução
- Chatbots
- Detecção de e-mails de spam ou phishing
8) Detecção de anomalias
As ferramentas de IA e ML são notavelmente proficientes na identificação de padrões e na identificação de anomalias.
Como resultado, eles são uma ajuda inestimável para processamento e gerenciamento de dados e podem detectar anomalias ou realizar análises de causa raiz muito, muito mais rápido do que o cérebro humano.
7) Monitoramento e depuração
Ferramentas como TensorBoard, Weights & Biases e Neptune estão sendo cada vez mais usadas pelas equipes de TI para realizar monitoramento e depuração.
Assim como na detecção de anomalias, as ferramentas de IA e ML podem executar essas tarefas de maneira significativamente mais rápida e precisa do que é possível para humanos.
6) Gerenciamento de desempenho de ativos
O gerenciamento de desempenho de ativos envolve a captura, integração e análise de dados, para que os ativos físicos de um data center possam ser usados da forma mais eficaz possível.
Os modelos AI e ML podem não apenas aumentar a vida útil dos ativos do data center (identificando possíveis falhas em seu uso), mas também recomendar cronogramas de manutenção preditiva e alertar os gerentes sobre flutuações nas condições normais de operação dos equipamentos.
5) Maximizando o tempo de atividade
Com base no valor das ferramentas de IA e ML no gerenciamento de desempenho de ativos, garantindo que os ativos sejam usados de forma eficaz e protegidos contra danos, essas ferramentas estão se mostrando inestimáveis para maximizar o tempo de atividade do data center.
A confiabilidade é o ponto crucial da reputação de um data center. E, por meio de manutenção preditiva, preservação de equipamentos e avisos avançados de falhas, as ferramentas de IA e ML reduzem significativamente a probabilidade de interrupção do data center.
4) Planejamento e gerenciamento de capacidade
Muitos dos data centers do mundo estão em constante expansão.
Como resultado, o setor pode obter grandes ganhos ao alavancar tecnologias de IA e ML que podem realizar planejamento e gerenciamento de capacidade.
Essas tecnologias não apenas permitem que os datacenters sejam aprimorados sem problemas, mas também ajudam os sites a fazer isso, mantendo o desperdício e os custos no mínimo.
3) Gestão de relacionamento com o cliente
AI e ML são amplamente associados a chatbots de NLP. Mas o que é muito menos conhecido sobre essas ferramentas é sua capacidade de melhorar a experiência mais ampla do cliente com uma empresa.
Por exemplo, AI e ML podem ser usados para identificar clientes com alto risco de sair e alertar as equipes, ao mesmo tempo em que recomendam sugestões para reconstruir essas conexões com os clientes. Assim, as equipes podem oferecer suporte proativamente mais direcionado para restaurar a situação.
2) Cibersegurança
Vazamentos de dados e ataques cibernéticos representam uma grande ameaça para os data centers.
Mas, usando modelos especializados de IA e ML, os provedores podem implementar protocolos de segurança cibernética mais fortes, identificar áreas fracas em seu sistema e detectar qualquer atividade suspeita antes que ela represente uma ameaça maior.
1) Melhore a produtividade do fluxo de trabalho
Utilizando aprendizados anteriores e implementando soluções personalizadas com base nisso, as ferramentas de IA e ML podem ajudar os datacenters a corrigir incidentes com muito mais eficiência.
Além disso, de todas as maneiras listadas acima, essas plataformas podem abrir amplas oportunidades para melhorar a eficiência, desde os ativos no local até a maneira como a experiência do cliente é tratada.
