Великі технологічні компанії переходять на штучний інтелект в обслуговуванні дата-центрів

Центри обробки даних, які керують додатками, веб-сайтами та сервісами, якими щодня користуються мільярди людей, можуть бути небезпечними місцями для працівників, які їх створюють та обслуговують. Іноді працівникам доводиться обслуговувати електрообладнання дата-центру, поки воно знаходиться під напругою. Вони можуть піддаватися впливу хімічних речовин, таких як хлор, який використовується як стерилізуючий агент для води, що циркулює через рідинні системи охолодження для комп’ютерів і серверів. У червні 2015 року п’ятьох людей доставили до лікарні через витік газу хлору в центрі обробки даних Apple в Мейдені, Північна Кароліна.

Однак, центри обробки даних стали безпечнішими, ніж раніше. Але в пошуках перспективних рішень деякі технічні гіганти кажуть, що досліджують, як можна застосувати штучний інтелект для запобігання проблем з безпекою. Наприклад, Microsoft розробляє систему штучного інтелекту, яка аналізує дані з низки джерел і генерує сповіщення для будівельних та операційних груп центрів обробки даних, щоб «попередити або пом’якшити вплив інцидентів із безпекою». Додаткова, але пов’язана система, яка також розробляється, намагається виявити та передбачити вплив на графіки будівництва ЦОД.

«Ці ініціативи знаходяться на ранніх етапах тестування, і очікується, що вони почнуть поширюватися в наших виробничих середовищах пізніше цього року», — повідомив представник Microsoft.

Meta також стверджує, що досліджує, як штучний інтелект може передбачити, як його центри обробки даних працюватимуть в «екстремальних умовах навколишнього середовища», які можуть призвести до небезпечного робочого середовища. Компанія каже, що вона розробляє фізичні моделі для моделювання екстремальних умов і вводить ці дані в моделі ШІ, відповідальні за оптимізацію споживання енергії, охолодження та повітряного потоку через свої сервери.

«Ми маємо значні оперативні дані з наших центрів обробки даних, у деяких областях на високій частоті з вбудованими датчиками на серверах, стійках і в наших залах обробки даних», — сказав представник Meta. «Кожен сервер і мережевий пристрій, беручи на себе різні робочі навантаження, споживатиме різну кількість енергії, вироблятиме різну кількість тепла та створюватиме різну кількість повітряного потоку в центрах обробки даних. Наша команда [інфраструктури] збирає всі дані з кожного сервера, а потім розробляє моделі штучного інтелекту, які зможуть розподіляти наші сервери та стійки в центрах обробки даних і надсилати робочі навантаження на ці сервери для оптимізації, продуктивності та ефективності».

Звичайно, у компаній є мотивація, окрім безпеки, щоб забезпечити центри обробки даних у найкращому стані. Відключення коштують дорого — і стають все більш частими. Згідно з опитуванням 2020 року IT Uptime Institute, ІТ-консалтинговою фірмою, третина власників і операторів центрів обробки даних зізналися, що за останні 12 місяців центри зазнали значних збоїв. Кожен шостий стверджував, що їх відключення обійшлося їм у понад 1 мільйон доларів — більше, ніж кожен десятий у 2019 році.

Meta має понад 20 дата-центрів, що працюють у всьому світі, включаючи нові проекти в Техасі та Міссурі, що оцінюються в 1,6 мільярда доларів разом. Тим часом Microsoft керує понад 200 центрами обробки даних і заявляє, що в найближчому майбутньому планує будувати від 50 до 100 нових центрів обробки даних щороку.

ШІ також обіцяє знайти можливості для економії енергії — а, отже, витрат — у центрах обробки даних, які зазвичай залишаються поза радаром, що є ще одним привабливим аспектом для корпорацій. У 2018 році Google стверджував, що системи штучного інтелекту, розроблені його філією DeepMind, змогли забезпечити економію енергії в середньому на 30% порівняно з попереднім використанням енергії дата-центрами.

Звернувшись за коментарем, DeepMind сказав, що не має жодних оновлень, якими можна поділитися, крім початкового оголошення. IBM та Amazon не відповіли на запити. Але і Meta, і Microsoft стверджують, що зараз використовують ШI для подібних цілей оптимізації енергії.

Наприкінці 2021 року Microsoft запустила «методи виявлення аномалій» зі штучним інтелектом, щоб виміряти та пом’якшити незвичайні випадки споживання електроенергії та води в центрах обробки даних, використовуючи дані елеметрії з електричних та механічних пристроїв. Компанія також використовує підходи на основі штучного інтелекту для виявлення та усунення проблем з лічильниками електроенергії в центрі обробки даних , а також для визначення ідеальних місць для розміщення серверів, щоб мінімізувати витрати енергії, мережі та охолодження. 

Meta, зі свого боку, каже, що використовує навчання з підкріпленням, щоб зменшити кількість повітря, яке воно закачує в центри обробки даних для цілей охолодження. (На високому рівні навчання з підкріпленням — це тип системи штучного інтелекту, яка вчиться вирішувати проблему методом проб і помилок.) Більшість центрів обробки даних компанії використовують системи зовнішнього повітря та випарного охолодження, завдяки чому оптимізація повітряного потоку є пріоритетом.

Зменшення впливу на навколишнє середовище є додатковою перевагою систем штучного інтелекту, що регулюють енергію. Згідно зі звітом Агентства екологічних розслідувань , центри обробки даних споживали близько 1% світового попиту на електроенергію і становили 0,3% всіх викидів вуглекислого газу в 2020 році. А типовий дата-центр використовує від 3 мільйонів до 5 мільйонів галонів води на день, стільки ж води, як і місто з населенням від 30 000 до 50 000 людей.

Раніше Microsoft заявляла, що планує до 2025 року всі свої дата-центри перевести на 100% відновлюваних джерела енергії. Мета стверджує, що досягла цього в 2020 році.

За матеріалами: Techcrunch