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인공 지능(AI) 및 AR로 데이터 센터 인프라 관리 강화

AI와 AR은 XNUMX년 이상 전에 개발되었지만 부분적으로는 혁신 부족으로 인해 주류 기술에 느리게 채택되었습니다. 그러나 가상 현실(VR), AR, 사물 인터넷(IoT) 및 디지털 혁신은 기술 발전을 크게 증가시켰습니다. 이제 이러한 기술은 데이터 센터에서 일반적으로 사용되어 보다 에너지 효율적이고 열 최적화되며 부분적 또는 완전히 자율적입니다.

2021년 이후의 데이터 사용 동향

giffgaff에서 발표한 연구에 따르면 전 세계 데이터 소비는 9.4년 2016억 GB에서 67년에는 2021억 GB로 크게 증가할 것으로 예상됩니다. 이는 불과 720년 만에 XNUMX%나 증가한 수치입니다. 약 XNUMX억 개의 인터넷 연결 장치가 있으며 그 수는 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이러한 장치 중 상당수는 수집, 라우팅, 저장, 분석 및 액세스해야 하는 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 여기에서 데이터 센터가 매우 중요합니다.

데이터 사용에 대한 수요가 급격히 증가함에 따라 기존 데이터 센터 운영자와 솔루션 제공업체에 대한 부담이 증가하고 있어 대규모 데이터 센터 프로젝트의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. Crisil Research에 따르면 인도의 데이터 소비는 COVID-38로 인해 FY21에 전년 대비 19% 증가했으며 이 부문은 FY25까지 4.5억~5억 달러로 빠르게 CAGR 25% 성장할 것으로 예상됩니다.

데이터에서 AI/AR의 필요성 센터 운영

2021년에는 AR, AI, 머신 러닝(ML), 자율 주행 로봇 및 기타 혁신적인 기술이 중심이 되면서 데이터 센터 아키텍처는 기존의 상자와 같은 시스템에서 보다 미래적이고 복잡한 시스템으로 크게 전환되고 있습니다. 구조.

데이터 센터 운영에는 효과적인 운영과 신속한 유지 관리를 위해 높은 수준의 경험과 기술이 필요한 정교한 시스템, 최신 장비 및 기계가 과도하게 포함됩니다. AI 및 ML 시스템은 이러한 절차를 단순화하거나 경우에 따라 완전히 자동화할 수 있습니다. AR은 현장 기술자와 엔지니어가 클릭 한 번으로 실시간 데이터를 확인할 수 있도록 하여 실시간 데이터 센터 인프라 유지 관리를 지원할 수 있습니다.

증강 및 혼합 현실로 데이터 센터 인프라 관리 향상

이상적인 세계에서 기계는 문제 없이 계속 작동합니다. 그러나 실제 경험은 많이 다릅니다. 기술자는 장치 문제를 너무 자주 해결해야 합니다. 장치를 적절하게 수리, 유지 관리 및 업데이트할 수 있으려면 최신 기술을 유지해야 합니다.

정보(텍스트, 이미지, 비디오 및 기타 가상 업그레이드와 같은 다양한 형태)와 증강 현실(AR)이라고도 하는 실제 개체의 조합은 홀로그램 및 애니메이션. 혼합 현실은 AR을 조금 더 발전시킵니다. 내부 추적을 사용하여 사용자 주변의 영역과 개체를 감지하여 홀로그램이 방의 구조와 사실적으로 상호 작용할 수 있도록 하고 사용자가 제스처 제어를 통해 홀로그램을 조작할 수 있도록 합니다.

증강 현실을 통한 데이터 센터 유지 관리

데이터 센터 유지 관리 및 수리를 위한 AR의 진화는 현장 작업자와 엔지니어에게 엄청난 잠재력을 제공합니다. 실시간 데이터는 태블릿, 모바일 장치 또는 웨어러블 장치에 표시되어 3D 그래픽을 표시하여 직원이 유지 관리 작업을 실행하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AR 애플리케이션 또는 장치를 통해 유지 보수가 수행되는 랙의 바코드를 스캔하여 기본 서버에서 데이터를 검색하고 블록과 라인을 사용하여 3D 시각화를 생성하여 실시간 통찰력 및 통계를 표시합니다. 운영자는 증강 현실에서 홀로그램을 통해 묘사된 경로와 방향을 따라 프로젝트를 실행할 수 있습니다.

AR은 미래의 IT 인력을 준비함으로써 데이터 센터 운영을 한 차원 높은 디지털화 수준으로 끌어올리고 있으며, 엔지니어와 기술자가 추가 교육 없이 현장에서 장치를 더 간단하게 관리하고 수리할 수 있도록 합니다.

AI와 머신 러닝은 자율 주행 데이터 센터 구축에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다 

AI가 처음 도입되었을 때 그 적용은 다소 제한적이었습니다. XNUMX년 후 AI는 모든 산업 분야에서 번성하고 있으며 조직은 의사 결정과 보다 심층적인 운영 통찰력을 위해 데이터의 힘을 활용하려고 시도하고 있습니다. 그러나 데이터 센터 비즈니스는 운영 문제에 AI를 적용하는 데 느립니다. 

데이터 센터 인프라 관리에 대한 인공 지능의 영향 

AI 자동화는 엄청난 양의 데이터를 분석하도록 확장할 수 있으며, 에너지 소비를 최소화하고 워크로드를 분산하고 효율성을 최적화하여 데이터 센터 리소스 활용도를 높이는 데 필요한 중요한 통찰력을 수집할 수 있습니다. Gartner의 연구에 따르면 데이터 센터 운영자의 30% 이상이 데이터 센터 인프라 관리에 AI를 배치하지 않으면 경제적, 운영적으로 실현 가능하지 않을 것이라고 주장했습니다.

인공 지능 조직이 전력 관리를 최적화하여 데이터 센터 에너지 및 배출량을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 절전의 90/416은 데이터 센터 냉각 모듈의 전력을 차단하여 수행할 수 있습니다. 미국의 데이터 센터만 해도 매년 3억 킬로와트시 이상의 전력이 필요합니다. 전 세계적으로 전력 사용량은 XNUMX테라와트, 즉 지구에서 생성되는 총 전력의 약 XNUMX%에 달할 수 있습니다. 이를 위해서는 탄소 발자국이 적고 효율적인 전력 최적화를 통해 보다 환경적으로 지속 가능한 데이터 센터를 개발해야 합니다.

AI로 수동 DC 작업 자동화

데이터 센터의 온도 제어 요구 사항은 데이터 트래픽과 날씨의 영향을 받습니다. 레거시 냉각 시스템은 장비의 냉각 서비스 요구 사항을 정확하게 충족하지 않습니다. 데이터 센터의 냉각 시스템은 가정의 냉각 시스템보다 더 정교합니다. 여기에는 냉각탑, 냉각기, 펌프 및 실내기가 포함됩니다. 이 시스템을 수동으로 관리하는 것은 힘든 과정이므로 최적의 출력을 생성하기보다는 냉각에서 대부분의 에너지가 손실됩니다. AI 및 ML 기반 전력 관리는 냉난방 시스템의 최적화, 전력 비용 절감, 인력 절감 및 효율성 증대에 도움이 될 수 있습니다. 

AI 및 ML은 장비 관리에도 활용됩니다., AI가 수집한 데이터에서 정상을 학습하고 발견된 이상을 예측할 수 있습니다. AI 시스템은 서버, 스토리지 및 네트워킹 장비의 상태를 추적하고 시스템이 올바르게 구성되었는지 확인하며 장비가 고장날 수 있는 시기를 예측할 수 있습니다.

AI 시스템은 머신 러닝을 통해 일반적인 네트워크 트래픽이 어떻게 보이는지 '학습'하고, 데이터의 이상을 식별하고, 보안 전문가의 주의가 필요한 경보의 우선 순위를 지정하고, 무엇이 잘못되었는지에 대한 사후 분석을 지원하고, 조직 보안 방어의 취약점을 패치하기 위한 제안을 제공할 수 있습니다. .

데이터 센터 장애로 인해 장기간의 다운타임이 발생할 수 있습니다. 결과적으로 기업에서는 전문 인력을 고용하여 데이터 오류를 모니터링하고 예측합니다. 반면에 데이터 손실을 수동으로 예측하는 것은 어려운 작업일 수 있습니다. 데이터 센터 직원은 다양한 문제의 근본 원인을 파악하기 위해 다양한 취약성을 해독하고 평가해야 합니다. 데이터 센터에 AI를 배치하면 이 문제에 대한 실행 가능한 솔루션이 될 수 있습니다. AI는 서버 성능, 네트워크 정체 및 디스크 사용량을 모니터링하여 데이터 오류를 식별하고 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 시스템은 자체적으로 완화 기술을 실행하여 데이터 센터가 데이터 중단에서 복구할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

Rahi를 사용한 데이터 센터 인프라용 증강 현실 솔루션이 더욱 간편해졌습니다.

오늘날의 데이터 센터는 미래에 관련성이 높은 AI의 능력을 업그레이드, 업데이트 및 활용해야 합니다. AI 및 ML의 혁명은 데이터 센터 아키텍처를 변환하고 보다 자동화되고 효율적인 데이터 관리를 허용할 수 있습니다. 글로벌 IT 솔루션 제공업체이자 시스템 통합업체로서, 라히 DC 인프라 관리를 위한 고급 솔루션을 구현하는 데 있어 전 세계의 데이터 센터 제공업체를 돕습니다.

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