AI를 활용한 데이터센터 효율적 방안 10가지

 AI 및 ML 기술이 전 세계 데이터 센터를 운영하는데 혁신적이고 효율적으로 지속 가능하게 하는 10가지 주요 방법을 안내해 드립니다.  전 세계 산업 전반에 걸쳐 AI와 ML은 엄청난 수준의 혁신을 가능하게 하고 있고 이러한 기술은 다양한 형태로 운영 효율성, 지속 가능성 및 용량 관리의 개선을 주도하는 데 활용되고 있습니다.

 데이터 센터에서는 AI 및 ML 솔루션이 빠른 속도로 배포되어 지속 가능성 목표와 함께 전 세계적으로 증가하는 데이터 수요를 관리하는 데 필요한 솔루션을 현장에 제공하고 있습니다. 따라서  데이터 센터 업계에서 부상하고 있는 주요 AI 및 ML 사용 방안을 소개하고자 합니다.

데이터센터 운영의 지속가능성 지원

  AI 및 ML 모델을 통해 데이터 센터는 전력 사용량에 가장 큰 영향을 미치는 영역을 정확하게 찾아내고 해결할 수 있습니다. 이와 함께 데이터 센터의 최적 조건과 WUE(Water Usage Effectiveness)를 찾아 낼 수 있습니다.  간단히 말해 가능한 가장 효과적인 방법으로 성능과 지속 가능성의 균형을 맞추는 운영 방식을 찾을 수 있습니다. 결과적으로 이러한 기술은 데이터 센터가 지속 가능성을 위한 운영방식을 개선할 수 있는 매우 효율적인 방법입니다. 그리고 소비자들이 그 어느 때보다 지속 가능한 파트너를 우선시함에 따라 이런 AI를 활용한 운영은 그 어느 때보다 시급한 문제입니다.

자연어 처리 도구

자연어 처리(NLP) 도구를 통해 위험하고 고난이도의 작업을 놀라운 속도로 간소화할 수 있습니다. 이러한 도구는 광범위한 미션 크리티컬 프로세스 및 엔터프라이즈 솔루션에 점점 더 많이 보급되고 있습니다. 

데이터 이상탐지

 AI 및 ML 도구는 패턴을 식별하고 이상 징후를 정확히 찾아내는 데 매우 정확합니다. 결과적으로 데이터 처리 및 데이터 관리에 매우 중요한 도움이 되며 인간이 할 수 있는 것보다 훨씬 빠르게 이상 징후를 발견하고 근본 원인 분석을 수행할 수 있습니다.

데이터 모니터링및 디버깅

 TensorBoard, Weights & Biases 및 Neptune과 같은 도구는 IT 분야에서 모니터링 및 디버깅을 수행하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이상 탐지와 마찬가지로 AI 및 ML 도구는 인간보다 훨씬 빠르고 정확하게 이러한 작업을 수행할 수 있습니다.

데이터 자산 성능 관리

 자산 성능 관리에는 데이터 센터의 물리적 자산을 최대한 효과적으로 사용할 수 있도록 데이터를 캡처, 통합 및 분석하는 작업이 포함됩니다. AI 및 ML 모델은 데이터 센터 자산의 수명을 늘릴 수 있을 뿐만 아니라  관리자에게 예측 유지 관리 일정을 알려줘 장비가 정상 작동 할 수 있는 조건이 변동되었을때 경고할 수 있습니다.

센터 가동 시간 극대화

 자산 성능 관리에서 AI 및 ML 도구의 가치를 기반으로 자산을 효과적으로 사용하고 서비스 중단 위협으로 부터 보호함으로써  데이터 센터 가동 시간을 극대화하는 데 매우 중요한 것으로 입증되었습니다. 신뢰성은 데이터 센터 인지도에 핵심입니다. 또한 예측 유지 관리, 장비 보존 및 사전 결함 경고를 통해 AI 및 ML 도구는 데이터 센터 중단 가능성을 크게 줄일 수 있습니다.

데이터 용량 계획및 관리

현재 전 세계의 많은 데이터 센터가 지속적으로 생겨나고 있습니다. 결과적으로 업계에서는 용량 계획 및 관리를 수행할 수 있는 AI 및 ML 기술을 활용하여 더 큰 이익을 얻을 수 있습니다. 이러한 기술을 통해 데이터 센터를 원활하게 확장할 수 있을 뿐만 아니라 데이터 센터를 운영하는 낭비되는 비용을 최소화하여 운영 할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

고객 관리

 AI와 ML은 NLP 챗봇과 널리 연관되어 있습니다. 그러나 이러한 도구에 대해 훨씬 덜 알려진 것은 회사에 대한 광범위한 고객 관계를 관리할 수 있는 능력입니다. 예를 들어, AI와 ML을 사용하여 탈퇴 위험이 높은 고객을 식별하고 관리자에게 경고하는 동시에 이러한 고객 연결을 재구축하기 위한 제안을 추천할 수 있고 상황을 복원하기 위해 보다 적극적인 지원을 사전에 제공할 수 있습니다.

사이버 보안 데이터 유출및 사이버 공격 방어

사이버 보안 데이터 유출 및 사이버 공격은 데이터 센터에 큰 위협이 아닐 수 없습니다. 그러나 전문 AI 및 ML 모델을 사용하여  더 강력한 사이버 보안 시스템을 구현하고, 시스템의 취약성을 분석하고, 의심스러운 활동이 더 큰 위협이 되기 전에 이를 사전에 발견할 수 있습니다.

업무 생산성 향상

 AI 및 ML 도구는 이전 학습을 활용하고 이를 기반으로 맞춤형 솔루션을 구현함으로써 데이터 센터가 업무를 훨씬 더 효율적으로 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 위에 나열된 모든 방식에서 이러한 플랫폼은 현장 자산에서 고객 경험 처리 방식에 이르기까지 모든 면에서 효율성 향상을 위한 광범위한 기회를 제공해 줄 수 있습니다.