10 penggunaan AI dan ML teratas di pusat data

Dunia pusat data menghadapi revolusi yang dipicu oleh teknologi kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML). Dalam era di mana efisiensi dan keberlanjutan menjadi pusat perhatian, penggunaan AI dan ML telah menjadi kunci dalam mengubah cara pusat data beroperasi. Kita akan menjelajahi sepuluh cara utama di mana teknologi ini telah mengubah lanskap pusat data global, mendorong efisiensi, dan menciptakan solusi inovatif untuk tantangan masa kini dan masa depan. Berikut 10 cara teratas teknologi AI dan ML mengubah pusat data dunia, mendorong efisiensi dan keberlanjutan

Di seluruh industri dunia, AI dan ML memungkinkan transformasi tingkat tinggi.

Teknologi ini – dalam berbagai bentuknya – digunakan untuk mendorong peningkatan efisiensi operasional, keberlanjutan, dan manajemen kapasitas, hanya untuk beberapa nama saja.

Di pusat data, solusi AI dan ML diterapkan dengan cepat, guna melengkapi situs dengan solusi yang diperlukan untuk mengelola permintaan data yang meningkat di dunia, di samping target keberlanjutan yang selalu ambisius.

Jadi, dalam 10 besar minggu ini, kami menguraikan kasus penggunaan AI dan ML terkemuka yang muncul di industri pusat data.

10) Bantuan keberlanjutan

Melalui model AI dan ML, pusat data dapat menunjukkan dengan tepat area mana yang paling memengaruhi efektivitas penggunaan daya (power usage effectiveness – PUE) dan mengatasinya.

Selain itu, model dapat mengidentifikasi kondisi optimal dan WUE untuk pusat data.

Singkatnya, mereka dapat mengidentifikasi cara pengoperasian yang menyeimbangkan kinerja dan keberlanjutan dengan cara yang seefektif mungkin.

Akibatnya, teknologi ini adalah cara yang sangat efisien dan berdampak bagi pusat data untuk meningkatkan standar keberlanjutannya.

Dan, dengan konsumen yang memprioritaskan mitra berkelanjutan lebih dari sebelumnya, investasi ini tidak pernah begitu mendesak.

9) Alat Pemrosesan Bahasa Alami

Melalui alat Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing – NLP), operasi kritis misi dapat disederhanakan, dengan kecepatan luar biasa.

Alat-alat ini semakin banyak digunakan dalam berbagai proses kritis misi dan solusi perusahaan, termasuk:

• Peringkasan teks
• Mesin penerjemah
• Chatbot
• Mendeteksi email spam atau phishing

8) Deteksi anomali

Alat AI dan ML sangat mahir dalam mengidentifikasi pola dan menunjukkan dengan tepat anomali.

Akibatnya, mereka adalah bantuan yang tak ternilai untuk pemrosesan data dan manajemen data dan dapat menemukan anomali atau melakukan analisis akar penyebab jauh lebih cepat daripada otak manusia.

7) Pemantauan dan debugging

Alat seperti TensorBoard, Weights & Biases, dan Neptune semakin banyak digunakan oleh tim TI untuk melakukan pemantauan dan debugging.

Seperti deteksi anomali, alat AI dan ML dapat melakukan tugas ini secara signifikan lebih cepat dan lebih akurat daripada yang mungkin dilakukan manusia.

6) Manajemen kinerja aset

Manajemen kinerja aset melibatkan pengambilan, pengintegrasian, dan analisis data, sehingga aset fisik pusat data dapat digunakan seefektif mungkin.

Model AI dan ML tidak hanya dapat meningkatkan masa pakai aset pusat data (dengan mengidentifikasi potensi kekurangan dalam penggunaannya), tetapi juga dapat merekomendasikan jadwal pemeliharaan prediktif, dan memperingatkan manajer tentang fluktuasi dalam kondisi operasi normal peralatan.

5) Memaksimalkan waktu aktif

Membangun nilai alat AI dan ML dalam manajemen kinerja aset, dengan memastikan aset digunakan secara efektif dan terlindungi dari kerusakan, alat ini terbukti sangat berharga dalam memaksimalkan waktu aktif pusat data.

Keandalan adalah inti dari reputasi pusat data. Dan, melalui pemeliharaan prediktif, pemeliharaan peralatan, dan peringatan cacat lanjutan, alat AI dan ML secara signifikan mengurangi kemungkinan pemadaman pusat data.

4) Perencanaan dan pengelolaan kapasitas

Banyak pusat data dunia berada dalam keadaan ekspansi konstan.

Akibatnya, industri dapat memperoleh keuntungan besar dari memanfaatkan teknologi AI dan ML yang dapat melakukan perencanaan dan pengelolaan kapasitas.

Teknologi ini tidak hanya memungkinkan pusat data untuk meningkatkan dengan mulus, tetapi juga membantu situs untuk melakukannya sambil meminimalkan pemborosan dan biaya.

3) Manajemen hubungan pelanggan

AI dan ML banyak diasosiasikan dengan chatbot NLP. Namun, yang kurang umum diketahui tentang alat ini adalah kemampuannya untuk meningkatkan pengalaman pelanggan yang lebih luas dengan perusahaan.

Misalnya, AI dan ML dapat digunakan untuk mengidentifikasi pelanggan yang berisiko tinggi untuk keluar, dan memberi tahu tim, sambil merekomendasikan saran untuk membangun kembali koneksi pelanggan tersebut. Kemudian, tim dapat secara proaktif menawarkan dukungan yang lebih terarah, untuk memulihkan situasi.

2) Keamanan siber

Kebocoran data dan serangan siber menimbulkan ancaman besar bagi pusat data.

Namun, dengan menggunakan model spesialis AI dan ML, penyedia dapat menerapkan protokol keamanan siber yang lebih kuat, mengidentifikasi area lemah apa pun di sistem mereka, dan menemukan aktivitas mencurigakan apa pun, sebelum menimbulkan ancaman yang lebih besar.

1) Meningkatkan produktivitas alur kerja

Dengan memanfaatkan pembelajaran sebelumnya, dan menerapkan solusi yang disesuaikan berdasarkan hal ini, alat AI dan ML dapat membantu pusat data memperbaiki insiden jauh lebih efisien.

Plus, dengan semua cara yang tercantum di atas, platform ini dapat membuka peluang luas untuk peningkatan efisiensi, dalam segala hal mulai dari aset di lokasi, hingga cara penanganan pengalaman pelanggan.