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    Los 10 principales usos emergentes de IA y ML en centros de datos

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    En el resumen de esta semana, compartimos las 10 principales formas en que las tecnolog铆as de IA y ML est谩n transformando los centros de datos del mundo, impulsando la eficiencia y la sostenibilidad.

    En todas las industrias del mundo, AI y ML est谩n permitiendo un gran grado de transformaci贸n.

    Estas tecnolog铆as, en sus m煤ltiples formas, se est谩n utilizando para impulsar mejoras en la eficiencia operativa, la sostenibilidad y la gesti贸n de la capacidad, solo por nombrar algunas.

    En los centros de datos, las soluciones de IA y ML se est谩n 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 m谩s ambiciosos.

    Entonces, en el top 10 de esta semana, describimos los principales casos de uso de IA y ML que est谩n surgiendo en la industria del centro de datos.

    10) Ayudas a la sostenibilidad

    A trav茅s de los modelos de IA y ML, los centros de datos pueden identificar con precisi贸n qu茅 谩reas tienen un mayor impacto en la efectividad del uso de energ铆a (PUE) y abordarlas.

    Adem谩s de esto, los modelos pueden identificar las condiciones 贸ptimas y WUE para un centro de datos.

    En resumen, pueden identificar una forma de operar que equilibre el desempe帽o y la sustentabilidad de la manera m谩s efectiva posible.

    Como resultado, estas tecnolog铆as son una forma altamente eficiente e impactante para que los centros de datos mejoren sus est谩ndares de sostenibilidad.

    Y, dado que los consumidores dan prioridad a los socios sostenibles m谩s que nunca, esta inversi贸n nunca ha sido tan apremiante.

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    9) Herramientas de procesamiento de lenguaje natural

    A trav茅s de herramientas de procesamiento de lenguaje natural (NLP), las operaciones de misi贸n cr铆tica se pueden simplificar a una velocidad notable.

    Estas herramientas se implementan cada vez m谩s en una amplia gama de procesos de misi贸n cr铆tica y soluciones empresariales, que incluyen:

    • Resumen de texto
    • M谩quina traductora
    • chatbots
    • Detecci贸n de spam o correos electr贸nicos de phishing

    8) Detecci贸n de anomal铆as

    Las herramientas de IA y ML son notablemente competentes para identificar patrones y se帽alar anomal铆as.

    Como resultado, son una ayuda invaluable para el procesamiento y la gesti贸n de datos y pueden detectar anomal铆as o realizar an谩lisis de causa ra铆z mucho, mucho m谩s r谩pido que el cerebro humano.

    7) Supervisi贸n y depuraci贸n

    Los equipos de TI utilizan cada vez m谩s herramientas como TensorBoard, Weights & Biases y Neptune para realizar tareas de supervisi贸n y depuraci贸n.

    Al igual que con la detecci贸n de anomal铆as, las herramientas de IA y ML pueden realizar estas tareas mucho m谩s r谩pido y con mayor precisi贸n de lo que es posible para los humanos.

    6) Gesti贸n del rendimiento de los activos

    La gesti贸n del rendimiento de los activos implica capturar, integrar y analizar datos, de modo que los activos f铆sicos de un centro de datos se puedan utilizar con la mayor eficacia posible.

    Los modelos AI y ML no solo pueden aumentar la vida 煤til de los activos del centro de datos (al identificar posibles fallas en su uso), sino que tambi茅n 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 gesti贸n del rendimiento de los activos, al garantizar que los activos se utilicen de manera efectiva y est茅n protegidos contra da帽os, estas herramientas est谩n demostrando ser invaluables para maximizar el tiempo de actividad del centro de datos.

    La confiabilidad es el quid de la reputaci贸n de un centro de datos. Y, a trav茅s del mantenimiento predictivo, la preservaci贸n del equipo y las advertencias anticipadas de fallas, las herramientas de IA y ML reducen significativamente la probabilidad de una interrupci贸n del centro de datos.

    4) Planificaci贸n y gesti贸n de la capacidad

    Muchos de los centros de datos del mundo se encuentran en un estado de expansi贸n constante.

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    Como resultado, la industria puede obtener grandes ganancias al aprovechar las tecnolog铆as de IA y ML que pueden realizar la planificaci贸n y gesti贸n de la capacidad.

    Estas tecnolog铆as no solo permiten que los centros de datos se actualicen sin problemas, sino que tambi茅n ayudan a los sitios a hacerlo mientras reducen al m铆nimo los desechos y los costos.

    3) Gesti贸n de la relaci贸n con el cliente

    AI y ML est谩n 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 m谩s 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 m谩s espec铆fico para restaurar la situaci贸n.

    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 m谩s s贸lidos, identificar cualquier 谩rea d茅bil 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 m谩s eficiente.

    Adem谩s, 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.

    • Josephine Walbank es la editora de Data Center Magazine. Ha estado trabajando en roles editoriales y de redacci贸n publicitaria durante los 煤ltimos cinco a帽os. Durante ese tiempo, ha trabajado con una amplia variedad de publicaciones nacionales y marcas globales.

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