Dans l’environnement actuel, les données sont devenues un élément crucial des opérations de l’entreprise. Un nombre croissant d’entreprises collectent des données et effectuent une analyse approfondie des données pour une gamme d’activités. L’infrastructure supportant les centres de données est soumise à d’énormes contraintes en raison de l’expansion exponentielle du nombre d’appareils connectés (intelligents) et de l’augmentation significative de la consommation de données. La complexité des centres de données a augmenté au point que seuls les humains peuvent le gérer sans affecter négativement les niveaux de performance et d’efficacité. Une technologie comme l’IA peut aider de manière significative les entreprises à accroître l’efficacité de leurs centres de données.
Les organisations doivent également recruter du personnel qualifié pour gérer et surveiller les centres de données en plus de ces installations. Chaque entreprise peut trouver extrêmement coûteux d’exploiter des centres de données et d’embaucher des travailleurs. Une autre responsabilité est de superviser et de suivre les travailleurs. En conséquence, les entreprises sont toujours à la recherche de meilleures alternatives à l’ordre établi. Comme alternative, les entreprises peuvent utiliser l’IA dans le centre de données pour exécuter une variété de tâches de manière autonome, y compris l’optimisation des serveurs et la surveillance des équipements.
Par conséquent, l’IA et l’apprentissage automatique doivent être mis en œuvre dans les centres de données par chaque organisation axée sur les données. L’IA aidera également les entreprises à rester en avance sur les besoins croissants en traitement et stockage des données. L’IA présente de nombreux avantages si elle est bien utilisée. Quelques-uns d’entre eux sont :
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Gestion efficace de la charge de travail : L’IA peut aider les entreprises à automatiser la gestion de la charge de travail de la meilleure façon possible. Des modèles peuvent être trouvés à l’aide de l’IA et de l’apprentissage automatique, ce qui permet une répartition plus efficace des tâches aux périodes de pointe en apprenant à partir de données historiques. De plus, ils peuvent être utilisés pour optimiser plus efficacement le trafic réseau, la capacité du serveur et l’utilisation du disque.
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Conservation de l’énergie : Les solutions basées sur l’IA peuvent contribuer de manière significative à l’amélioration de l’optimisation des systèmes de chauffage et de refroidissement, ce qui peut aider à économiser les factures d’énergie. L’IA peut également être utilisée pour identifier comment les entreprises doivent allouer leurs ressources, par exemple le moment optimal pour effectuer un certain type d’activité. L’IA peut également être utilisée pour identifier les serveurs ou les applications rarement utilisés, ainsi que pour construire un centre de données plus efficaces. De plus, il peut être utilisé pour identifier les serveurs ou les applications qui consomment beaucoup d’énergie et suggérer des stratégies pour remplacer certaines charges de travail par des charges plus efficaces.
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Sécurité renforcée : Les risques de sécurité sont l’un des problèmes clés des centres de données. Les pirates informatiques recherchent toujours de nouvelles approches pour voler des données dans les centres de données. Leurs logiciels deviennent de plus en plus sophistiqués et il est plus difficile d’arrêter leurs attaques. Lorsqu’il y a des écarts par rapport à l’habituel, un centre de données d’apprentissage en profondeur peut identifier instantanément les comportements à risque en analysant l’activité typique du réseau. De plus, l’IA peut aider les entreprises à localiser les failles de sécurité et à prévoir les attaques potentielles afin qu’elles soient prêtes à faire face à diverses situations.
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Gestion proactive du matériel : Les systèmes d’IA peuvent aider les entreprises à maintenir de manière proactive l’état de leur infrastructure informatique, y compris les serveurs, le stockage et le matériel réseau. Par exemple, l’IA peut trouver la raison des pannes et identifier de manière proactive les signes de dégradation de l’équipement en combinant les journaux de nombreux équipements. Afin de s’attaquer à la cause probable de la panne avant que l’équipement ne tombe en panne, des anomalies, le cas échéant, peuvent être signalées.
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