Comment l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique vont-ils changer le data center ?

Goldman Sachs prédit que les investissements mondiaux dans l’intelligence artificielle devraient atteindre 200 milliards de dollars d’ici 2025.

Le vaste potentiel de ces technologies en évolution rapide a entraîné une augmentation significative de leurs cas d'utilisation, de la transformation des soins de santé à l'amélioration de l'expérience client. Bien que le pouvoir transformateur de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique ait fait l’objet de nombreuses discussions dans divers secteurs, un domaine relativement moins compris et discuté est leur rôle dans les centres de données.

Les centres de données sont l'épine dorsale de l'ère numérique, possédant une infrastructure critique pour stocker et traiter de grandes quantités de données. Dans ce monde axé sur les données, il est crucial de disposer des bonnes données, et toutes les entreprises recherchent de meilleurs moyens de prendre des décisions éclairées qui conduisent à une productivité et une efficacité énergétique accrues. C’est tout le potentiel de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique dans les centres de données.

L'intelligence artificielle utilise des données pour effectuer des tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine. L’apprentissage automatique, quant à lui, est la partie de l’intelligence artificielle qui utilise des algorithmes pour apprendre à partir des données, améliorant ainsi les performances et améliorant progressivement la précision. Ensemble, ces technologies permettent l'automatisation des tâches, les prédictions pour aider à la prise de décision, la réduction des erreurs humaines et une foule d'autres avantages.

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent aider. L'un des défis majeurs des opérations des centres de données est la consommation d'énergie. Les centres de données consomment de grandes quantités d’électricité pour assurer le fonctionnement des serveurs et la circulation des données. Bien que la décarbonation des centres de données offre une opportunité cruciale pour les efforts de développement durable des entreprises, une récente enquête Hitachi Vantara a révélé que les progrès jusqu'à présent ont été lents. Malgré la pression mondiale visant à lutter contre les émissions de carbone, près de la moitié (49 %) des personnes interrogées s'attendent à ce que l'empreinte carbone de leur centre de données reste la même, voire augmente.

On peut affirmer que les organisations manquent d’opportunités significatives pour tirer parti de la bonne technologie pour atteindre les objectifs de zéro émission nette. Ici, les solutions d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique peuvent être déployées de différentes manières. Par exemple, de grandes quantités de données sont analysées pour identifier les domaines d'inefficacité énergétique et opérationnelle tout en formulant de meilleures recommandations en matière de distribution d'énergie afin d'éviter la surconsommation d'énergie et de réduire la consommation globale d'énergie.

En rationalisant les processus, en automatisant les tâches de routine et en identifiant les goulots d'étranglement, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent aider à réduire la consommation d'énergie inutile et à libérer de précieuses ressources humaines, permettant ainsi au personnel du centre de données de se concentrer sur des tâches plus stratégiques et à valeur ajoutée. En rationalisant les processus, en automatisant les tâches de routine et en identifiant les goulots d'étranglement, l'IA et l'apprentissage automatique peuvent contribuer à réduire la consommation d'énergie inutile et à libérer de précieuses ressources humaines, permettant ainsi au personnel du centre de données de se concentrer sur des tâches plus stratégiques et à valeur ajoutée.

En plus de l'environnement avantages, ces technologies peuvent être utilisées pour prédire et résoudre les problèmes opérationnels avant qu’ils ne dégénèrent en problèmes critiques. En analysant les données historiques et les mesures en temps réel, les algorithmes d'IA peuvent détecter les anomalies, prédire les pannes potentielles et fournir des informations exploitables aux opérateurs de centres de données, leur permettant ainsi de résoudre de manière proactive les problèmes potentiels. En détectant ces problèmes à temps, les opérateurs peuvent éviter des temps d'arrêt coûteux et tout risque de réputation associé.

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique peuvent également améliorer plus largement la robustesse et la résilience des opérations des centres de données. Grâce à des modèles de surveillance et d'apprentissage continus, ces technologies peuvent optimiser automatiquement les charges de travail, allouer les ressources plus efficacement et s'adapter de manière dynamique à l'évolution des demandes. Cela conduira à une infrastructure de centre de données plus agile et adaptable, capable de gérer les fluctuations du trafic et des charges de travail sans intervention manuelle, garantissant ainsi des opérations transparentes et une meilleure expérience utilisateur.

Pour que les solutions d'IA puissent gérer et optimiser les centres de données, un accès en temps réel aux données et métadonnées est nécessaire, y compris la consommation de ressources et les informations de configuration des services clés. Ceci peut être réalisé en mettant en œuvre une structure décentralisée de données et de métadonnées qui fournit un accès standardisé aux données et un traitement distribué des requêtes sur différentes sources de données. De plus, les modèles d’IA doivent être équipés d’outils permettant d’accéder au bon type d’informations selon les besoins. Ces soi-disant agents (c'est-à-dire les modèles ML/IA avec accès aux outils) sont optimisés pour effectuer les tâches requises pour gérer de manière optimale les centres de données.

Bien que les avantages potentiels de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans les centres de données soient indéniables, ils doivent être considérées comme leurs propres impacts environnementaux potentiels. À mesure que le boom de l’IA se poursuit, l’empreinte carbone des centres de données est susceptible d’augmenter en raison de l’augmentation de la consommation d’énergie et des exigences matérielles. Cela souligne la nécessité d’une mise en œuvre responsable et durable de l’IA.

Les opérateurs de centres de données doivent utiliser ces technologies puissantes à bon escient, en se concentrant sur le matériel économe en énergie et les algorithmes d'optimisation. L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique peuvent également être utilisés pour développer des systèmes de refroidissement intelligents qui ajustent intelligemment le refroidissement en fonction de données en temps réel, réduisant ainsi le gaspillage d’énergie.

Pour réduire davantage l'empreinte carbone (tout en améliorant la sécurité et les performances), nous vous recommandons d'utiliser Rust pour réimplémenter les services JAVA. De plus, même si la transition des machines virtuelles vers les conteneurs Linux est encore en cours, nous prévoyons que de plus en plus de services seront implémentés sous la forme de modules WASM, ce qui contribuera également à améliorer l'efficacité et la sécurité

L'essor de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique a ouvert de nouveaux domaines de possibilités pour l'industrie des centres de données. Des économies d'énergie au dépannage amélioré en passant par une robustesse accrue et une efficacité opérationnelle améliorée, ces technologies ont le potentiel de révolutionner les opérations des centres de données et de conduire l'industrie vers un avenir plus durable. Cependant, il est crucial que l’IA et l’apprentissage automatique soient mis en œuvre de manière responsable et consciente, en tenant compte de leur impact sur l’environnement et en les utilisant comme des outils pour relever les défis du développement durable plutôt que de les exacerber. Avec la bonne approche, l’IA et l’apprentissage automatique peuvent véritablement transformer le secteur des centres de données et ouvrir la voie à un avenir axé sur les données

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