Intel·ligència Artificial & Data Centers

Amb un mercat que tendeix cada dia més a la incorporació del Cloud en el seu dia a dia, ja sigui de forma total o amb una estratègia híbrida, la integració d'aquests serveis ha passat a ser una necessitat.

Aquesta AI i tots els seus vessants com el machine learning o el deep learning juguen un doble paper dins dels Data Centers, d'una banda, necessitem que aquests centres de dades siguin capacos de suportar la capacitat computacional que la intel·ligència artificial requereix i per un altre podem aprofitar totes les noves portes que ens obre. A més, com podem observar en el següent gràfic, la intel·ligència artificial disposa d'una tendència creixent en la publicació d'articles científics, on alhora que obre cada vegada una bretxa més gran amb les altres temàtiques, obre tot un àmbit de recerca.

Les necessitats d'aquestes noves tecnologies obliguen als Data Center a disposar de GPUs molt més potents, capaces de tractar totes les dades de la intel·ligència artificial amb la suficient rapidesa per a ser acceptable. L'ideal seria disposar de Data Center Tier IV amb suport per a “GPU-Based processing”, ja que a part de la seva alta disponibilitat estan obligats a tenir característiques que són molt adequades per a albergar aquests serveis.

És per aquest fet que les grans companyies estan dotant als Data Center actuals amb aquestes tecnologies i dotant d'ella en la creació dels nous.

En l'altra mà trobem que la incorporació de l'AI dins dels Data Center ens proporciona diverses millores capaces de millorar des del rendiment fins al tractament de les dades, passant pels sistemes de refrigeració.

Entrant en tots aquests beneficis podríem destacar:

• Eficiència energètica: Gràcies a la intel·ligència artificial i més concretament al deep learning els Data Center són capaços d'estalviar moltíssima energia a causa de l'ús més intel·ligent de l'energia, principalment del sistema de refrigeració i també a la utilització d'algorismes que permeten avançar-se a les necessitats per a, per exemple, encendre una part del sistema de refrigeració abans que sigui necessari. Google ha reportat que gràcies a la utilització del deep learning han pogut estalviar fins a un 40% d'energia en les seves Data Center.
• Optimització de servidors: Basant-nos en els algorismes de predicció que ens proporciona la intel·ligència artificial els Data Center són capacos de moure màquines virtuals “en calent” (vMotion de VMWare) de manera predictiva, és a dir, moure-les abans que el propi sistema requereixi moure-les, ja sigui per hores de servei o per tendències dels clients.
• Seguretat: De la mateixa manera l'AI ens ajuda en la predicció i l'aplicació de les actualitzacions de seguretat a través de les SandBox abans que la pròpia incidència pogués aparèixer, fent als Data Center molt més difícils d'atacar i per tant amb unes dades molt més protegides.
• Administració: L'AI ens ajuda en l'administració de tot un Data Center automatitzant molts dels processos rutinaris, no només de control en si, sinó de les pròpies solucions que els tècnics duen a terme gràcies als algorismes que van aprenent en base a l'experiència

En definitiva, hem pogut observar que el cost referent a l'actualització dels Data Center per a la incorporació de la intel·ligència artificial és una despesa que, sobretot a la llarga, està més que compensada per les grans millores de servei que ens pot aportar, des de l'estalvi fins a l'optimització. Així mateix l'AI té encara un llarg camí per recórrer i és per això que encara queden moltíssimes possibilitats per descobrir.