5 cách AI có thể định hình lại các Trung tâm Dữ liệu

Chúng ta sẽ cùng tiềm hiểu cách AI có thể tác động đến ngành công nghiệp trung tâm dữ liệu và những thay đổi nào mà chúng ta có thể mong đợi một cách hợp lý trong những năm tới.

Gần đây, Trí tuệ Nhân tạo (AI) đã xuất hiện rất nhiều trên các tiêu đề báo chí, đặc biệt nhờ vào khả năng của các công cụ như ChatGPT hoặc GitHub Copilot để tạo ra mọi thứ, từ mã lập trình đến văn, thơ.

Nhưng AI có thể làm gì cho các trung tâm dữ liệu? Câu hỏi đó đã nhận được ít sự chú ý hơn, đặc biệt là bên ngoài bối cảnh thảo luận về các giải pháp giám sát trung tâm dữ liệu do AI cung cấp – mặc dù quan trọng nhưng không đại diện chính xác cho công nghệ AI tiên tiến.

Giải pháp hạ tầng Deep Learning, Trí tuệ Nhân tạo - AI

Vì vậy, chúng ta hãy xem xét những cách khác mà AI có thể tác động đến ngành công nghiệp trung tâm dữ liệu và những thay đổi nào chúng ta có thể mong đợi một cách hợp lý trong những năm tới.

Đảm bảo an ninh về mặt vật lý tốt hơn tại các trung tâm dữ liệu

Đảm bảo an ninh thiết bị là điều tối quan trọng đối với các trung tâm dữ liệu, nơi cần có khả năng bảo vệ tài sản khỏi sự truy cập vật lý trái phép của những kẻ xâm nhập. Thật không may, an ninh thiết bị theo cách truyền thống thật sự rất tốn kém để duy trì, bởi vì nó chủ yếu phụ thuộc vào việc có nhân viên an ninh tại chỗ để phát hiện và ứng phó với các hành vi vi phạm vành đai vật lý.

AI có thể trợ giúp về vấn đề này bằng cách phân tích dữ liệu có thể giúp phát hiện các xâm nhập vật lý. Ví dụ: bằng cách phân tích các luồng video trong thời gian thực, AI có khả năng xác định các cá nhân bộc lộ nguy cơ gây rủi ro. Nó cũng sẽ giải phóng con người khỏi việc phải xem video liên tục để phát hiện các rủi ro.

Đừng mong đợi nhân viên bảo mật tại chỗ cho các trung tâm dữ liệu sẽ biến mất, nhưng hãy kỳ vọng AI sẽ giúp họ thực hiện công việc của mình hiệu quả hơn nhiều.

Quản lý năng lượng cho trung tâm dữ liệu

Việc đưa ra quyết định về thời điểm chuyển trung tâm dữ liệu từ nguồn năng lượng này (như năng lượng mặt trời) sang nguồn năng lượng khác hoặc cách lên kế hoạch trước cho những thách thức về năng lượng được dự đoán trước (như các đợt nắng nóng đẩy hệ thống làm mát đến lằn ranh an toàn), thường đòi hỏi con người phải thực hiện các phân tích cẩn thận. Với nhiều biến số liên quan, không có công thức hoặc quy trình đơn giản nào để tuân theo khi quản lý nguồn năng lượng và các thách thức trong trung tâm dữ liệu.

Tuy nhiên, với sự tinh vi của AI hiện đại, AI có thể đảm nhận một số việc ra quyết định này. Các nhà quản lý điều hành trung tâm dữ liệu có thể vẫn muốn con người trong vòng lặp kiểm tra kỹ các đề xuất của các công cụ AI, nhưng việc AI đi đầu trong việc quản lý năng lượng là hợp lý, thay vì mong đợi con người theo dõi việc sử dụng năng lượng và vượt qua các thách thức theo cách thủ công.

Quản lý không gian

Theo cách tương tự, việc quản lý không gia trong trung tâm dữ liệu – bao gồm các tác vụ như tăng hoặc giảm cấu trúc hạ tầng để phù hợp với nhu cầu và đảm bảo rằng không gian vật lý phát triển đồng bộ với nhu cầu thị trường – theo truyền thống là một công việc thủ công. Nhưng AI có thể giúp tự động hóa nó. Bằng cách phân tích nhiều yếu tố trong việc xác định không gian trung tâm dữ liệu sẽ yêu cầu ở các khía cạnh khác nhau vào những thời điểm khác nhau, AI có thể giúp các nhà quản lý khai thác đưa ra các quyết định quản lý không gian sáng suốt hơn.

Ứng phó sự cố

Khi có sự cố xảy ra trong trung tâm dữ liệu – ví dụ như mất điện, ai đó vô tình tắt công tắc, một cuộc tấn công mạng làm gián đoạn thiết bị quan trọng, v.v. – điều quan trọng là phải xác định được chuyện gì đã xảy ra, những gì bị ảnh hưởng và cách khắc phục càng nhanh càng tốt.

Trước đây, các đội ngũ quản lý trung tâm dữ liệu đã lên kế hoạch cho những thách thức này bằng cách tạo ra các “cẩm nang” (playbook) ứng phó sự cố, trong đó nêu rõ những việc cần làm để đối phó với các loại thách thức khác nhau.

Playbook vẫn hữu ích, nhưng AI hiện đại cung cấp một công cụ khác mà người vận hành có thể tận dụng để quản lý việc ứng phó sự cố. AI có thể đánh giá các tình huống và giúp lập kế hoạch ứng phó nhanh hơn con người, một kỳ tích có khả năng chứng minh đặc biệt có giá trị trong bối cảnh không tồn tại cẩm nang ứng phó vì không ai lường trước được một loại khủng hoảng nhất định.

Nhu cầu ngày càng tăng đối với phần cứng trung tâm dữ liệu thân thiện với AI

Sự quan tâm ngày càng tăng đối với các công nghệ AI hiện đại cũng đã thúc đẩy nhu cầu về hạ tầng trung tâm dữ liệu được tối ưu hóa để chạy tải xử lý AI, chẳng hạn như các máy chủ có khả năng tăng tốc bằng GPU. Trong tương lai, các nhà khai thác trung tâm dữ liệu có thể sẽ được hưởng lợi từ việc phục vụ cho thị trường ngách này, đặc biệt là phần cứng được tối ưu hóa cho AI, không giống như các máy chủ thông thường, khó để cung cấp hơn từ các dịch vụ đám mây.

Nhu cầu về các trung tâm dữ liệu thân thiện với AI không phải là một cách mới để tận dụng AI cho việc vận hành các trung tâm dữ liệu, nhưng nó tạo ra cơ hội thị trường cho các nhà khai thác trung tâm dữ liệu.

Kết luận: AI và tương lai của trung tâm dữ liệu

Việc áp dụng các công nghệ AI hiện đại vào các trung tâm dữ liệu vẫn còn ở giai đoạn đầu, nhưng có tiềm năng rất lớn. Trong những năm tới, chúng ta có thể mong đợi rằng AI sẽ làm được nhiều việc hơn là chỉ giúp các nhóm vận hành trung tâm dữ liệu giám sát tài sản. AI cũng có vai trò trong việc bảo đảm an toàn cho thiết bị, quản lý không gian tủ rack, ứng phó sự cố và nhiều vấn đề khác.

____
Bài viết liên quan