En el resumen de esta semana, compartimos las 10 principales formas en que las tecnologías de IA y ML están transformando los centros de datos del mundo, impulsando la eficiencia y la sostenibilidad.
En todas las industrias del mundo, AI y ML están permitiendo un gran grado de transformación.
Estas tecnologías, en sus múltiples formas, se están utilizando para impulsar mejoras en la eficiencia operativa, la sostenibilidad y la gestión de la capacidad, solo por nombrar algunas.
En los centros de datos, las soluciones de IA y ML se están implementando a ritmo, con el fin de equipar los sitios con las soluciones necesarias para gestionar las crecientes demandas de datos del mundo, junto con objetivos de sostenibilidad cada vez más ambiciosos.
Entonces, en el top 10 de esta semana, describimos los principales casos de uso de IA y ML que están surgiendo en la industria del centro de datos.
10) Ayudas a la sostenibilidad
A través de los modelos de IA y ML, los centros de datos pueden identificar con precisión qué áreas tienen un mayor impacto en la efectividad del uso de energía (PUE) y abordarlas.
Además de esto, los modelos pueden identificar las condiciones óptimas y WUE para un centro de datos.
En resumen, pueden identificar una forma de operar que equilibre el desempeño y la sustentabilidad de la manera más efectiva posible.
Como resultado, estas tecnologías son una forma altamente eficiente e impactante para que los centros de datos mejoren sus estándares de sostenibilidad.
Y, dado que los consumidores dan prioridad a los socios sostenibles más que nunca, esta inversión nunca ha sido tan apremiante.
9) Herramientas de procesamiento de lenguaje natural
A través de herramientas de procesamiento de lenguaje natural (NLP), las operaciones de misión crítica se pueden simplificar a una velocidad notable.
Estas herramientas se implementan cada vez más en una amplia gama de procesos de misión crítica y soluciones empresariales, que incluyen:
- Resumen de texto
- Máquina traductora
- chatbots
- Detección de spam o correos electrónicos de phishing
8) Detección de anomalías
Las herramientas de IA y ML son notablemente competentes para identificar patrones y señalar anomalías.
Como resultado, son una ayuda invaluable para el procesamiento y la gestión de datos y pueden detectar anomalías o realizar análisis de causa raíz mucho, mucho más rápido que el cerebro humano.
7) Supervisión y depuración
Los equipos de TI utilizan cada vez más herramientas como TensorBoard, Weights & Biases y Neptune para realizar tareas de supervisión y depuración.
Al igual que con la detección de anomalías, las herramientas de IA y ML pueden realizar estas tareas mucho más rápido y con mayor precisión de lo que es posible para los humanos.
6) Gestión del rendimiento de los activos
La gestión del rendimiento de los activos implica capturar, integrar y analizar datos, de modo que los activos físicos de un centro de datos se puedan utilizar con la mayor eficacia posible.
Los modelos AI y ML no solo pueden aumentar la vida útil de los activos del centro de datos (al identificar posibles fallas en su uso), sino que también pueden recomendar programas de mantenimiento predictivo y alertar a los administradores sobre las fluctuaciones en las condiciones normales de funcionamiento de los equipos.
5) Maximizar el tiempo de actividad
Sobre la base del valor de las herramientas de IA y ML en la gestión del rendimiento de los activos, al garantizar que los activos se utilicen de manera efectiva y estén protegidos contra daños, estas herramientas están demostrando ser invaluables para maximizar el tiempo de actividad del centro de datos.
La confiabilidad es el quid de la reputación de un centro de datos. Y, a través del mantenimiento predictivo, la preservación del equipo y las advertencias anticipadas de fallas, las herramientas de IA y ML reducen significativamente la probabilidad de una interrupción del centro de datos.
4) Planificación y gestión de la capacidad
Muchos de los centros de datos del mundo se encuentran en un estado de expansión constante.
Como resultado, la industria puede obtener grandes ganancias al aprovechar las tecnologías de IA y ML que pueden realizar la planificación y gestión de la capacidad.
Estas tecnologías no solo permiten que los centros de datos se actualicen sin problemas, sino que también ayudan a los sitios a hacerlo mientras reducen al mínimo los desechos y los costos.
3) Gestión de la relación con el cliente
AI y ML están ampliamente asociados con los chatbots de NLP. Pero, lo que es mucho menos conocido acerca de estas herramientas es su capacidad para mejorar la experiencia más amplia del cliente con una empresa.
Por ejemplo, AI y ML se pueden usar para identificar a los clientes que corren un alto riesgo de irse y alertar a los equipos, al tiempo que recomiendan sugerencias para reconstruir esas conexiones con los clientes. Luego, los equipos pueden ofrecer de manera proactiva un apoyo más específico para restaurar la situación.
2) Ciberseguridad
Las fugas de datos y los ciberataques representan una gran amenaza para los centros de datos.
Pero, al utilizar modelos especializados de IA y ML, los proveedores pueden implementar protocolos de ciberseguridad más sólidos, identificar cualquier área débil en su sistema y detectar cualquier actividad sospechosa antes de que represente una amenaza mayor.
1) Mejorar la productividad del flujo de trabajo
Al utilizar aprendizajes previos e implementar soluciones personalizadas basadas en esto, las herramientas de IA y ML pueden ayudar a los centros de datos a solucionar incidentes de manera mucho más eficiente.
Además, en todas las formas enumeradas anteriormente, estas plataformas pueden abrir amplias oportunidades para mejorar la eficiencia, en todo, desde los activos en el sitio hasta la forma en que se maneja la experiencia del cliente.
Fuente: Los 10 principales usos emergentes de IA y ML en centros de datos