De onvermijdelijke komst van AI in Data Center Infrastructure Management
Het onderhouden van een datacenter is een complexe taak. Degenen die betrokken zijn geweest bij het continu draaiend houden van de infrastructuur, terwijl ze tegelijkertijd proberen de operationele kosten te verlagen, weten waar wij het over hebben.
Het handhaven van uptime is eenvoudig als u over onbeperkte middelen beschikt. Maak het gewoon een 3N+1 of beter en uw kans op een storing is bijna nul.
Niemand zou zich een dergelijke uitgave echter kunnen veroorloven. Niet voor de investering noch voor de operationele kosten om al die apparatuur draaiende te houden.
Op zoek naar de sweet spot
Een operationeel manager van een datacenter heeft de complexe taak om de ‘sweet spot’ te vinden, waar de som van CapEx en OpEx het percentage uptime vormen. Hoe bereikt u de maximale uptime met een minimale investering en de laagste operationele kosten? Soms is de uptime gefixeerd op een bepaalde limiet, zeg 99,995% en moeten de kosten daarvan worden afgeleid. In andere gevallen moet men de maximale uptime voor een bepaalde prijs vinden. In elk geval kijkt de Operations manager naar een zeer complex veld van opties, waarbij elke beslissing andere variabelen beïnvloedt. Het is een beetje zoals bij een schaakspel, waarbij je vooruit moet kunnen kijken.
AI (Artificial Intelligence) verslaat mensen keer op keer
In 1996 was het de IBM-computer ‘Deep Blue’ die het tegen wereldkampioen schaken Gary Kasparov opnam en hem in een schaaktoernooi met 3,5 tegen 2,5 versloeg. In 2017 versloeg de AI ‘AlphaGo’ de toenmalige wereldkampioen Ke Jie door 3 van de 3 games Go te winnen, een game die veel complexer was dan schaken. Artificial Intelligence heeft keer op keer bewezen beter te zijn dan mensen bij het nemen van strategische beslissingen. Het is dus niet meer dan normaal dat AI nuttig zal zijn bij de zeer complexe besluitvorming in datacenter.
Hoe complex kan het runnen van een datacenter zijn?
Een datacenter heeft nogal wat variabelen die allemaal met elkaar verbonden zijn. Denk aan de luchttemperatuur op serverniveau, de temperatuur bij de in- en uitlaat van de CRAC, de luchtsnelheid, het rendement van de verschillende infrastructurele apparaten. Dan zijn er de tijdgebonden energiebehoeften van servers. Sommige clusters pieken ’s nachts, andere zijn actiever tijdens kantooruren.
Terwijl u met al deze parameters ‘jongleert’, moet u rekening houden met de redundantie van al uw machines tegelijk, zodat geen enkele storing tot uitval leidt. Als je deze ballen nog steeds in de lucht kunt houden, moet je ook rekening houden met het onderhoud van al die hardware en je redundantie op peil houden tijdens dat ene onderhoudsmoment, oh en dit alles met zo min mogelijk verbruik van energie.
Begrijpt u het? Het is bijna een onmogelijke taak voor mensen om dit te beheren. Machines zijn in staat om de berekeningen bijna oneindig keer sneller uit te voeren dan de mens.
Is het allemaal een kwestie van berekeningen?
Nee, want een computer die de wiskunde doet, berekent gewoon wat er in de code is gestopt. Het kan niet voor zichzelf denken. Deep learning stelt een computer in staat om enorme hoeveelheden gegevens te analyseren en daar conclusies uit te trekken. Maar zelfs dat heeft zijn beperkingen: hoe zit het met situaties die nooit eerder hebben plaatsgevonden? Hoe kun je iets voorspellen wat je nog niet hebt getest? Dit is waar het ‘digital twin’-concept om de hoek komt kijken. Een technologie die Perf-IT aan het werk zet in de nieuwste versie van 4D Cool, een radicaal nieuw concept voor datacenter efficiëntiebeheer.
Digital Twin en ‘wat als’
4D Cool is een beheersysteem dat is gebaseerd op real-life data, genereerd door een beperkt aantal sensoren, computational fluid dynamics (CFD) om de temperatuur in elke hoek van jouw dataroom te voorspellen en een volledig gedigitaliseerde versie van je datacenter te creëren. Door de output van de CFD te analyseren met de real-life data van de sensoren, verbetert het systeem voortdurend zijn voorspellingen. Het niveau van voorspelbaarheid wordt hoog genoeg om hypothetische situaties te analyseren, zoals wat als we een kapotte transformator hebben, of wat als we 500 extra servers in dit gangpad neerzetten? Deze ‘wat als scenario’s’ kunnen alleen worden berekend met dit digital twin-concept, aangezien de digital twin een exacte weergave is van uw echte datacenter.
De toekomst van datacenters is digitaal
De omvang en complexiteit van datacenters wordt steeds groter. Geen enkele persoon is in staat om zoveel variabelen tegelijk te verwerken en de effecten van veranderingen in meerdere variabelen te voorspellen. Computers moeten tussenbeide komen. Maar alleen rekenwerk is niet voldoende. De computer moet zijn eigen berekeningen kunnen verifiëren door ze te vergelijken met echte gegevens. Een digital twin doet precies dat. De DC-manager beschikt nu over een tool, waarmee hij de effecten van veranderingen in een datacenter kan analyseren en zo kan bepalen wat de beste aanpak is. 4D Cool is die tool en wij geven u graag een demonstratie.
Let’s discuss your data center requirements
