Эффект искусственного интеллекта и центры обработки данных: поддержка роста цифровой инфраструктуры

Сиенна Какан (Sienna Cacan), менеджер по маркетингу глобального сегмента предприятий в Axis Communications, исследует потенциал передовых технологий для того, чтобы сделать центры обработки данных более умными, безопасными и эффективными.

Сектор цифровой инфраструктуры готов к взрывному росту. Ожидается, что спрос на электронные услуги удвоится в течение следующего десятилетия, и мировая индустрия центров обработки данных может утроиться за этот же период, чтобы удовлетворить расширившуюся потребность. Большая часть этой инфраструктуры поддерживает повседневные услуги, на которые мир привык полагаться, но значительная часть роста спроса исходит от следующего поколения предоставления услуг — мира искусственного интеллекта (ИИ).

ИИ значительно изменился за последние годы. Многое внимание привлекает генеративный ИИ, который быстро развивается и позволяет создавать текст, изображения и даже видео, превращаясь в мейнстримные инструменты. Однако предсказательный ИИ, который не создает данные, а анализирует их и делает выводы, получает менее заметную общественную реакцию. Это несмотря на его потенциал извлекать ценные данные из звука, изображений и, что особенно важно, видео, за пределами того, что мы могли бы достичь только человеческими усилиями.

Объединение видеоданных и ИИ

ИИ — это не просто двигатель роста, а его драйвер. По мере того, как центры обработки данных расширяются и становятся более сложными, а сами они распространяются по всему миру, ИИ сыграет важную роль в упрощении локального и удаленного управления центрами обработки данных. Поскольку потребление энергии растет — только генеративный ИИ, как ожидается, потребует дополнительных 38 ГВт к 2028 году — ИИ поможет находить новые уровни эффективности и выявлять источники потерь. По мере того, как центры обработки данных  (ЦОД) вступают в эпоху критических объектов, ИИ будет поддерживать важную функцию безопасности и защиты.

Видеоданные теперь являются ценным ресурсом для интеллектуального анализа. IP-камера может быть самым мощным датчиком для бизнеса, генерируя миллионы единиц данных каждый момент времени. Каждый пиксель можно изолировать и анализировать, а одно изображение с IP-камеры разбить на многочисленные точки интереса, позволяя одной камере выполнять несколько задач одновременно. Объектный анализ может обнаруживать, отслеживать и классифицировать предметы в сцене, а также запускать автоматизированные процессы на основе легко определяемых правил. Камеры универсальны, и их возможности почти безграничны.

Существующие технологии, новые возможности

Если камера может что-то увидеть, ИИ может это использовать. С помощью глубокого обучения можно разработать специализированные реактивные приложения, которые предлагают новые решения старых проблем или обнаруживают новые проблемы до того, как станет слишком поздно для их устранения. И, вопреки большим нагрузкам ИИ, которые поддерживают быстрый рост центров обработки данных, правильно обученные ИИ-модели позволяют таким аналитическим приложениям работать непосредственно на оконечном оборудовании (Axis Edge), в самой аппаратуре камер, на которые они опираются.

Это означает, что камера, уже используемая для безопасности, может улучшить свои возможности, используя интеллектуальные аналитические функции для выявления несанкционированного доступа в чувствительные зоны, автоматического срабатывания сигнализации или для обнаружения и уведомления операторов о подозрительных действиях. Но это также означает, что та же камера может делать больше — интегрироваться с системой контроля доступа для обнаружения преследования человека или работать в паре с тепловизором, чтобы предоставить операторам живое изображение горячих точек и даже автоматически запускать дополнительное охлаждение.

Творческие возможности для новых инноваций

Творческий потенциал ИИ позволяет адаптировать аналитические приложения под уникальные потребности среды центров обработки данных. Например, анализ объектов может быть настроен на выявление запрещенных предметов, таких как бутылки с водой. Камеры могут быть сконфигурированы для обнаружения визуальных или, через микрофоны, слышимых признаков сбоя серверов или деградации. Аналитика может быть настроена на выявление экологических опасностей, таких как утечки, и обеспечение адекватного обслуживания и поддержки для продления срока службы оборудования.

По мере роста числа клиентов центров обработки данных видеодиагностика может предложить совместно расположенным клиентам визуальную проверку точного состояния их физических серверов или помочь оптимизировать потребление энергии через автоматизированные системы освещения и охлаждения в зависимости от обнаруженного присутствия. Даже восстановление после катастроф может получить выгоду от аналитики ИИ — камера, обнаруживающая дым, может автоматически запускать оповещения через громкоговорители, в то время как камеры, интеркомы и считыватели могут фиксировать точное количество и расположение персонала для упрощения эвакуации.

Поддержка будущих ЦОДов

Центры обработки данных являются краеугольным камнем технологий завтрашнего дня, но никто не говорит, что быстрый рост цифровой инфраструктуры будет легким. Операторам нужны все возможные преимущества, будь то экономия денег, экономия энергии или просто эффективное, чистое и безопасное управление объектами. Аналитика ИИ предлагает все эти преимущества и больше, и все это как расширение аппаратного обеспечения, которое требуется для функции безопасности независимо от того, используются ли аналитические функции или нет.

По мере того, как мир становится умнее, цифровая инфраструктура должна следовать за ним. Планирование новых локаций или обновлений с акцентом на максимальное использование преимуществ ИИ — это путь к более умному и безопасному миру как для операторов, так и для их клиентов и, что особенно важно, для их данных.