Los tiempos han cambiado, la demanda de información y la generación de esta misma es mayor que nunca. Hace apenas unas décadas, la sociedad se contentaba con cosas tan simples que incluso las comunicaciones eran sencillas. Sin embargo, este ya no es el caso.
Desde que Internet se convirtió en una necesidad diaria, y con casi todo el mundo que posee teléfonos inteligentes, la mayoría de nuestros momentos de vigilia los pasamos conectados en línea. Ya sea por trabajo o socialización, Internet juega un papel enorme en nuestras vidas. Naturalmente, la demanda de transmisión de datos en tiempo real es un récord histórico. Esta necesidad de computadoras y otros equipos de red que manejen estas solicitudes es el catalizador para la inmersión del centro de datos moderno.
Ahora bien, la inteligencia artificial (IA) juega un papel fundamental en la captura, procesamiento y análisis de datos a un ritmo mucho más rápido que nunca. También se está volviendo más eficiente y útil incorporar elementos de datos para administrar centros de datos. Dado que los datos se están convirtiendo en un requisito previo para sustentar casi todas las operaciones comerciales para obtener información y resultados comerciales, los centros de datos se encuentran en el meollo de esta transformación digital.
A pesar de su papel clave en la revolución digital, los centros de datos no están exentos de problemas. Según un análisis de Gartner, el 80% de las empresas cerrarán sus centros de datos tradicionales para 2025. Las cifras son adecuadas considerando la gran cantidad de problemas que enfrentan los centros de datos tradicionales como falta de preparación para actualizar, desafíos de infraestructura, problemas ambientales y más. Y el remedio para esto es aprovechar la inteligencia artificial para mejorar las funciones y la infraestructura del centro de datos.
Por otro lado, a principios de 2020, la inteligencia artificial comenzó a tener un impacto tremendo en la gestión, la productividad y la infraestructura del centro de datos. Mientras tanto, sus tecnologías continúan ofreciendo soluciones potenciales a los centros de datos para mejorar las operaciones a largo plazo. A cambio, los centros de datos habilitados por las capacidades informáticas aceleradas de la IA podrían procesar las cargas de trabajo de la IA de forma más eficiente.
Si bien es cierto que los centros de datos consumen mucha energía, por lo que entrenar una red de inteligencia artificial para mejorar la eficacia del uso de energía (PUE) es un objetivo clave. PUE es una métrica esencial para medir la eficiencia del centro de datos. En 2014, al implementar Deepmind AI en una de sus instalaciones, Google pudo lograr constantemente una reducción del 40% en la cantidad de energía utilizada para el enfriamiento, lo que equivalía a una reducción del 15% en la sobrecarga general de PUE después de tener en cuenta las pérdidas eléctricas y otras. También produjo el PUE más bajo que jamás haya visto el sitio. Deepmind analiza más de 100 variables diferentes dentro del centro de datos para mejorar la eficiencia y reducir el consumo de energía.
Los centros de datos también son susceptibles a diversas amenazas cibernéticas. Los ciberdelincuentes siempre encuentran nuevas formas de obtener datos de los centros de datos o lanzar su próximo ataque de violación de datos. Los algoritmos artificiales pueden complementar los sistemas actuales de gestión de eventos e incidentes de seguridad (SIEM) mediante el análisis de incidentes y entradas de múltiples sistemas y la creación de un sistema de respuesta a incidentes adecuado.
Los administradores de un centro de datos pueden automatizar actividades como la gestión de la temperatura, la supervisión del estado del equipo, la seguridad del piso, la mitigación de riesgos de incendio, la ventilación y la gestión de los sistemas de refrigeración. Junto con el análisis predictivo, la automatización también ayuda en el mantenimiento predictivo en los centros de datos.
Además, este análisis predictivo basado en inteligencia artificial puede ayudar a los centros de datos a distribuir las cargas de trabajo en los numerosos servidores de la empresa. Como resultado, será fácil predecir y administrar las cargas del centro de datos de manera más eficiente. Ayudando a optimizar los sistemas de almacenamiento del servidor, encontrar posibles puntos de falla en el sistema, mejorar los tiempos de procesamiento y reducir los factores de riesgo mucho más rápido.
Por otro lado, los investigadores del MIT habían desarrollado un sistema de inteligencia artificial que aprende automáticamente cómo programar operaciones de procesamiento de datos en miles de servidores. Con esto se estima que entre un 20% y un 30% más rápido y el doble de rápido durante tiempos de mucho tráfico para completar las tareas clave del centro de datos.
Finalmente, a través de aplicaciones de aprendizaje profundo (Deep Learning), la IA puede predecir fallas e interrupciones con anticipación. Al monitorear el rendimiento de un servidor, las congestiones de la red y la utilización del disco, la IA puede detectar y predecir cortes de datos. Además, puede implementar estrategias de mitigación para ayudar al centro de datos a recuperarse de la interrupción de datos, lo que aumenta la satisfacción del cliente y las pérdidas mínimas durante dichas interrupciones.