UI přispěje k pružnosti a spolehlivosti datových center
K dispozici je řada možností, jak vlastní IT potřeby pokrýt. Některé lze uspokojit formou softwaru poskytovaného jako služba (SaaS), další provozem vlastních aplikací ve veřejném cloudu nebo provozem vlastních serverů v kolokačních centrech. Ať už ale klienti uvažují o jakémkoli mixu tohoto typu služeb, příprava na tyto změny musí podle Gartneru začít již nyní. K hlavní fázi změn a k významnému přesunu k poskytovatelům totiž podle jeho analytiků dojde v letech 2021 až 2025.
S výše uvedenou předpovědí souvisí i další předpoklad Gartneru, totiž že bude růst význam takzvaného Serverless Computingu. Ne, že by snad podle analytiků měly servery zmizet z povrchu zemského, ale zmizí z dohledu klientů. Pro firmy prostě nebude důležtié provozovat vlastní infrastrukturu, podle analytiků by se jejich IT oddělení měla soustředit na výběr služeb – na odpovídající SLA (Service-Level Agreement) a na správu API (Application Programming Interface). O servery se postarají dodavatelé služeb, pro klienty je důležité jen to, aby vybrané služby měly odpovídající parametry, a to počínaje spolehlivostí a možností propojení jednotlivých řešení zdaleka nekonče. Analytici odhadují, že do roku 2020 přejde na systém využívající Serverless Computing pětina globálních společností.
Zaostřeno na umělou inteligenci
Ze všech aktuálních trendů je ale zřejmě největší pozornost věnována vývoji a nasazování systémů umělé inteligence (AI, Artificial Intelligence), které slibují vysoký potenciál zásadně proměnit celý obor IT. Analytici Gartneru mimo jiné upozorňují, že řešení s umělou inteligencí mohou výrazně pomoci se správou IT infrastruktury organizací a pomoci tak řešit problém nedostatku kvalifikovaných pracovníků na trhu.
S uvedenou předpovědí souvisí i již delší dobu pozorovatelný trend proměny role IT oddělení v organizacích. Důraz se stále viditelněji posouvá od správy hardwaru a softwaru k poskytování IT služeb, a to mnohdy z externích zdrojů. Tím se výrazně mění se i nároky na správu IT a analytici upozorňují, že umělá inteligence může IT oddělením výrazně pomoci právě při zajišťování služeb od poskytovatelů – automatizovat správu příslušných komponent, jejich synchronizaci i další činnosti s tím spojené tak, aby se minimalizovalo množství možných chyb.
Dodejme, že analytici Gartneru odhadují velikost trhu navázaného na AI pro rok 2022 celosvětově na 3,9 bilionu amerických dolarů.
Umělá inteligence v datových centrech
Na základě výše uvedených předpovědí lze mimo jiné očekávat výrazný růst zájmu o služby datových center poskytovatelů služeb a z toho plynoucí zvyšování jejich velikosti i počtu a nárůst nároků na jejich řízení. A zde opět vstupuje do hry umělá inteligence, která by měla pomoci zajistit efektivní a bezchybnou správu rozsáhlých datacenter. Aktuální analýza IDC zaměřená na podniková datacentra a tvrdí, že v roce 2022, tedy již za tři roky, bude polovina IT vybavení v těchto zařízeních schopna díky AI fungovat autonomně.
Jak konkrétně vypadá využití umělé inteligence v datacentrech v praxi? Příkladem mohou být řešení pro optimalizaci chlazení. V datovém centru je použito množství senzorů IoT (Internet of Things, internet věcí) pro měření teploty a data jsou zpracovávána systémem, který byl na množství vložených dat naučen, jak optimalizovat chlazení. Na základě této „digitální zkušenosti“ a vstupních dat ze senzorů pak buď vydává příslušná doporučení ohledně konfigurace datového centra nebo chlazení sám reguluje.
Přínosy optimalizace chlazení jsou zřejmé: Efektivnější chlazení umožňuje snížit náklady na provoz, zvýšit hustotu vybavení a snížit riziko poškození IT vybavení způsobené nevhodnou regulací teploty. Za zmínku stojí, že například společnost Google používá tento typ řešení již od roku 2016, což jí podle jejích zástupců pomohlo snížit spotřebu energie na chlazení o 40 %. Loni pak tato firma oznámila, že AI systémy nechá řídit chlazení svých datových center autonomně.
Umělá inteligence ale pomáhá nejen u podpůrných systémů datacenter. Odborníci hovoří také o jejích významných přínosech při optimalizaci vytížení serverů nebo při zabezpečení datových center. Ve snaze o minimalizaci výpadků pak budou zřejmě hrát stále důležitější roli systémy predikující selhání komponent datacenter založené na umělé inteligenci. Pokročilé inteligentní systémy mohou na základě dat, jimiž byly naučeny od výrobce, i dat, které získaly za provozu v daném datacentru, nabídnout modelování dalšího vývoje v daném objektu a doporučit s předstihem vhodné kroky pro jeho optimalizaci a pro minimalizaci rizika budoucích problémů.
Dalším příkladem hodným zmínky je využití umělé inteligence při řešení optimalizace storage. Zde je opět na základě „digitální zkušenosti“, tedy dat získaných z provozu množství podobných systémů, optimalizováno ukládání dat napříč jednotlivými systémy tak, aby bylo vhodně rozloženo jejich zatížení a optimalizováno jejich využití. Samozřejmostí je pak automatické ukládání dat do různých úrovní storage – s ohledem na typ těchto dat a na definované požadavky týkající se rychlosti přístupu k nim, akceptovatelných nákladů apod.
Vyšší spolehlivost, vyšší pružnost, nižší náklady
Automatizovaná správa datových center jde ruku v ruce s dalším významným trendem, který se projevuje v několika posledních letech, totiž s posun směrem k softwarově definovaným datovým centrům (SDDC). Právě SDDC slibovala zásadní pozitivní změnu, pokud jde o centralizovanou správu, škálovatelnost a obecně flexibilitu datových center.
V této souvislosti stojí za zmínku, že už když se před více než dvěma lety společnost vXchange ptala zástupců amerických firem, jaké trendy považují v oblasti datacenter za významné, drtivá většina z nich jmenovala právě SDDC. Více než 93 % z nich prohlásila, že SDDC jednoznačně považuje za budoucnost datových center a více než 77 % z nich dokonce uvedlo, že plánuje přejít na model SDDC v následujících pěti letech.
Inteligentní datová centra se v tomto kontextu zdají být dalším logickým krokem vpřed, a to ať už klademe důraz na autonomní správu IT systémů nebo na optimalizaci fungování podpůrné infrastruktury. Širší využívání umělé inteligence povede bezesporu ke snižování nákladů na provoz datových center i ke zvýšení spolehlivosti jejich provozu tím, že se minimalizuje riziko chybných lidských zásahů.
Autor: Petr Mandík