Tin tức & Sự kiện
Thị trường - Công nghệ

Ứng dụng máy học (Machine learning) trong trung tâm dữ liệu

time 06 tháng 06, 2024

Trí tuệ nhân tạo và học máy có tiềm năng cách mạng hóa hoạt động của trung tâm dữ liệu. Công nghệ này giúp quản lý dữ liệu hiệu quả hơn bằng cách tăng khả năng giám sát và tối ưu hóa năng lượng tiêu thụ.

Học máy (ML - Machine learning) và trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial Intelligence) là những thuật ngữ thông dụng trong giới công nghệ thông tin (CNTT) ngày nay. Đối với trường hợp trung tâm dữ liệu của tổ chức, đây cũng là công nghệ hứa hẹn mang lại nhiều lợi ích thiết thực.

Theo khảo sát của Viện Uptime năm 2022, 57% người vận hành trung tâm dữ liệu tin tưởng AI và học máy có khả năng thực hiện các quyết định vận hành thông thường.

73% số người được hỏi trong cuộc khảo sát của Viện Uptime năm 2023 tin rằng phần mềm dựa trên AI sẽ giảm lượng nhân sự của tổ chức và 25% tin rằng điều này sẽ xảy ra sau 5 năm nữa, tức vào khoảng năm 2028.

Trong khi đó, trung tâm dữ liệu (data center) là một cấu trúc cực kỳ phức tạp. Tuy nhiên, chúng rất quan trọng đối với hoạt động hàng ngày của những doanh nghiệp, ngay cả những doanh nghiệp nhỏ.

Dù là lưu trữ nội bộ, đám mây hay kết hợp, việc quản lý trung tâm dữ liệu thông thường đều đòi hỏi kiến ​​thức chuyên môn và sự giám sát tỉ mỉ để đạt hiệu quả tối đa. Đó là một trong những lý do tại sao học máy đang nổi lên như một “đối tác” lý tưởng cho các trung tâm của tương lai.

AI và học máy trong trung tâm dữ liệu giúp tối ưu hóa phần lớn hoạt động tổng thể, bao gồm lập kế hoạch, thiết kế, cân bằng khối lượng công việc, thời gian hoạt động và quản lý chi phí.

Các trường hợp ứng dụng ML trong trung tâm dữ liệu

Học máy có thể học từ tình huống và tập dữ liệu để hình thành phản ứng ngay lập tức thay vì yêu cầu sự can thiệp của con người hoặc dựa vào một số hành động được lập trình sẵn.

Công nghệ này giúp con người tìm hiểu thêm về hệ thống của trung tâm dữ liệu, quản lý chúng hiệu quả hơn và ngăn chặn thời gian ngừng hoạt động không mong muốn.

Dưới đây là một số trường hợp sử dụng, trong đó học máy và AI cho phép tối ưu hóa hiệu suất của trung tâm dữ liệu.

1. Giúp trung tâm dữ liệu hoạt động hiệu quả hơn

Tổ chức sử dụng học máy để tự động quản lý môi trường vật lý xung quanh trung tâm dữ liệu thông qua thực hiện sửa đổi cơ sở vật lý và kiến trúc trung tâm theo thời gian thực bởi phần mềm thay vì cảnh báo phần mềm.

Google, Meta và Microsoft sử dụng AI và học máy để giám sát việc tối ưu hóa năng lượng và hiệu suất tại trung tâm dữ liệu của họ.

2. Giảm thiểu rủi ro trong hoạt động

Quản lý trung tâm dữ liệu không chỉ dựa vào việc thu thập và xử lý thông tin với hiệu quả, tối ưu. Nó còn xoay quanh việc đảm bảo rằng tất cả phần cứng và ứng dụng đều hoạt động tốt, trơn tru.

Trước khi ứng dụng AI và ML, một nhiệm vụ thủ công, tiêu chuẩn của người quản lý trung tâm dữ liệu là làm mát phần cứng của họ. Data center xử lý hàng loạt nhiệm vụ và phương trình khổng lồ suốt ngày đêm. Do đó, hệ thống có thể quá tải bất cứ lúc nào.

Phần mềm máy học trong data center giám sát dữ liệu hiệu suất theo thời gian thực từ các thiết bị quan trọng. Chẳng hạn, giám sát hệ thống quản lý năng lượng và làm mát để theo dõi và dự đoán thời gian cần bảo trì.

Điều này cho phép người vận hành thực hiện bảo trì dự đoán trên các hệ thống và kịp thời ngăn ngừa sự cố ngừng hoạt động, tránh gây tổn hại lớn đến doanh nghiệp.

Khi phát hiện vấn đề, phần mềm AI sẽ đóng phần cứng hoặc kích hoạt công tắc bảo vệ, cũng như cung cấp biện pháp kiểm soát và liên lạc khác để hệ thống không bị quá tải và dừng hoạt động hoàn toàn.

Phân tích rủi ro dựa trên ML và AI cải thiện thời gian hoạt động của trung tâm dữ liệu bằng cách lập mô hình với cấu hình khác nhau giúp tăng khả năng phục hồi; xác định thời điểm cần bảo trì phòng ngừa; cảnh báo rủi ro an ninh mạng tiềm ẩn trước khi chúng xuất hiện,...


Học máy cảnh báo bảo trì hệ thống trước khi trung tâm dữ liệu quá tải - Ảnh: Internet

3. Giảm tỷ lệ rời bỏ khách hàng nhờ dữ liệu thông minh

Doanh nghiệp có thể sử dụng máy học trong trung tâm dữ liệu để hiểu khách hàng hơn và dự đoán hành vi của người tiêu dùng.

Là một phần mở rộng của các chương trình chăm sóc khách hàng thành công, học máy giúp phân tích khối lượng thông tin cực lớn không được sử dụng sau khi thu thập trong trung tâm dữ liệu.

Khi kết nối phần mềm học máy với hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM - Customer relationship management), trung tâm dữ liệu được hỗ trợ bởi AI có khả năng tìm kiếm và truy xuất dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu lịch sử mà theo truyền thống không được sử dụng cho CRM.

Điều này cho phép hệ thống CRM xây dựng những chiến lược khác nhau, từ đó thành công cho các chiến dịch hướng tới khách hàng.

4. Quản lý điện năng và tiêu thụ năng lượng

Khi doanh nghiệp, tổ chức quản lý năng lượng bằng phần mềm học máy, ngay lập tức họ sẽ nhận thấy những lợi ích đáng kể.

Ví dụ: Phần mềm quản lý cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu của Siemens, Datacenter Clarity LC, sử dụng công cụ hỗ trợ AI để phân tích những máy chủ riêng lẻ nhằm phát hiện điểm bất thường và cơ hội tối ưu hóa.

Công cụ máy học và AI xác định, phân chia khối lượng công việc từ máy chủ kém hiệu quả đến các máy hoạt động năng suất mà lại tiết kiệm năng lượng hơn. Nhà điều hành sẽ nhận được thông báo thay thế máy chủ cũ. Thông báo này giúp người vận hành có thời gian nâng cấp máy chủ trước khi nó trở nên lỗi thời.

5. Phân tích nhật ký hoạt động

Hầu hết các hệ thống trung tâm dữ liệu đều lưu lại nhật ký hoạt động. Tuy nhiên, điều này không giúp ích cho người vận hành nếu dữ liệu lịch sử hoạt động không được quản lý đúng cách.

Học máy có thể tập trung và phân tích nhật ký, đồng thời tạo báo cáo dễ sử dụng, có giá trị để cung cấp cho con người. Từ đó, người vận hành ra quyết định chính xác, hiệu quả hơn.

6. Phân tích chuyên sâu

Khi xảy ra lỗi về hiệu suất, người vận hành cần nhanh chóng xác định nguyên nhân gốc rễ và khắc phục chúng. Các công cụ dự đoán AI, như InfoSight của Hewlett Packard Enterprise, giúp xác định và giải quyết lỗi gần như theo thời gian thực trên trung tâm dữ liệu tại chỗ và thiết lập đám mây của tổ chức.

Học máy có giám sát cũng được khuyến khích khi bắt đầu những dự án mới. Tuy nhiên, nhiều ý kiến cho rằng, theo thời gian, nhu cầu vị trí nhà khoa học dữ liệu có thể hoàn toàn biến mất do tác động của AI.

Công việc của nhà khoa học dữ liệu xoay quanh việc phân tích chuyên sâu. Tuy nhiên, công nghệ trí tuệ nhân tạo giải quyết và lập kế hoạch để đạt được hiệu quả như mong muốn trong một khoảng thời gian ngắn hơn nhiều so với con người.

Có thể cho rằng, AI đang dần “thay thế” khoa học dữ liệu thủ công ở cấp độ đám mây. Phần lớn khoa học dữ liệu đám mây có tính tự chủ, không cần sự can thiệp và bảo trì của con người, từ đó giảm thiểu chi phí và sai sót trong quá trình vận hành.

Xem thêm bài viết: Robot AI có thể thay thế con người trong tương lai?

7. Bảo mật

Bảo mật là một trong những mối quan tâm hàng đầu đối với các nhà quản lý trung tâm dữ liệu.

Mặc dù doanh nghiệp và tổ chức luôn dành nhiều nỗ lực chống lại những cuộc tấn công bởi phần mềm độc hại và mã độc tống tiền (ransomware) đang ngày càng gia tăng, nhưng tin tặc vẫn luôn tồn tại và đe dọa đến tính an toàn dữ liệu. Sự cảnh giác của người vận hành data center và ngay cả phần mềm trực quan nhất cũng chỉ có khả năng tồn tại lỗ hổng.

Tuy nhiên, AI có khả năng tính toán và hiểu được dữ liệu ở mức độ đáng kinh ngạc. Các cuộc tấn công ransomware chủ yếu được thiết kế bởi con người. Đó là lý do tại sao trung tâm dữ liệu sử dụng máy học để dự đoán trước những cuộc tấn công như vậy, từ đó mang lại khả năng phòng ngừa và bảo vệ gấp đôi.

AI có khả năng học hỏi và thích ứng với hành vi của con người cũng như các mẫu phần mềm độc hại với hiệu quả vượt trội. Mạng lưới thần kinh (mạng nơ ron nhân tạo) hoặc mạng tương tự áp dụng hệ thống phòng thủ trung tâm cho phép thích ứng, mở rộng và phát triển theo từng mối đe dọa.


AI giúp tăng cường khả năng bảo mật của trung tâm dữ liệu - Ảnh: Internet

Tương lai của học máy trong trung tâm dữ liệu

Học máy đang thâm nhập vào cuộc sống hàng ngày với nhiều lợi ích quan trọng. Đối với trung tâm dữ liệu, về lâu dài, học máy sẽ giúp tự động hóa công việc quản lý, vận hành.

Dữ liệu lớn (Big data) có thể gây ra những vấn đề nghiêm trọng khi con người mắc lỗi. Do đó, quản lý trung tâm dữ liệu bởi trí tuệ nhân AI có tiềm năng đáp ứng tiêu chuẩn hiệu quả trên quy mô toàn cầu.

Nguồn tham khảo:

https://www.techtarget.com/searchdatacenter/tip/How-machine-learning-in-data-centers-optimizes-operations


Hệ thống giao thông thông minh: Những điều cần biết
Hệ thống giao thông thông minh: Những điều cần biết
time 10/07/2024
Xây dựng giao thông thông minh (ITS) là một trong các ưu tiên hàng đầu của Bộ GTVT hiện nay. Vậy hệ thống giao thông thông minh là gì, có những thành phần nào, thực trạng triển khai tại Việt Nam ra sao?
Hướng dẫn chi tiết về Thu phí không dừng (ETC) cho tài xế
Hướng dẫn chi tiết về Thu phí không dừng (ETC) cho tài xế
time 10/07/2024
Thu phí không dừng đã xuất hiện ở Việt Nam trong một vài năm trở lại đây, mang đến nhiều lợi ích cho người và phương tiện tham gia giao thông. Bài viết này sẽ cung cấp những thông tin cần thiết cho bạn đọc về thu phí không dừng.
Callbot là gì? Lợi ích tiềm năng cho doanh nghiệp
Callbot là gì? Lợi ích tiềm năng cho doanh nghiệp
time 09/07/2024
Những giải pháp tổng đài tự động như callbot đã và đang được nhiều doanh nghiệp ứng dụng để hỗ trợ tổng đài viên truyền thống chăm sóc khách hàng.
ITS chính thức ra mắt phiên bản mới nhất - Nhiều điểm cải tiến ấn tượng
ITS chính thức ra mắt phiên bản mới nhất - Nhiều điểm cải tiến ấn tượng
time 08/07/2024
Với Elcom ITS (Version 1.7) này, Elcom tiếp tục tiến gần hơn nữa với sứ mệnh thay đổi diện mạo giao thông Việt Nam, góp phần hiện đại hóa hệ thống giao thông Quốc gia.
Tích hợp dữ liệu là gì? Tầm quan trọng của tích hợp dữ liệu
Tích hợp dữ liệu là gì? Tầm quan trọng của tích hợp dữ liệu
time 28/06/2024
Dữ liệu là công cụ quan trọng, đồng thời là tài sản quý giá của doanh nghiệp, tổ chức trong thời đại công nghệ bùng nổ. Vậy tích hợp dữ liệu là gì? Tại sao phải tích hợp dữ liệu?