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Opinião

O estado da Inteligência Artificial e do Machine Learning em Data Centers

Rita Lourenço

Publicado a

A Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) são termos frequentemente usados de forma intercambiável e considerados sinónimos. A IA refere-se genericamente ao conceito de uma máquina ou sistema inteligentes, com capacidade de execução de tarefas e operações baseadas em programação e na indicação de informação sobre o sistema ou ambiente ao seu redor. O ML, por outro lado, é uma abordagem ou método que torna os sistemas ou as máquinas mais inteligentes, permitindo-lhes ser mais autónomas e adaptáveis, à medida que as condições variam. O ML é fundamentalmente a capacidade de uma máquina ou sistema aprender automaticamente e melhorar as suas operações e funções, sem intervenção humana. O ML pode ser visto como a forma de inserir a IA em máquinas de última geração.

As infraestruturas físicas dos sistemas de Data Center apresentam hoje alguma forma de IA. As UPS e as unidades de refrigeração, entre outros, têm programados firmwares e algoritmos que ditam como o equipamento opera e se comporta, à medida que as condições se alteram. Por exemplo, nos sistemas de refrigeração atuam válvulas, ventiladores e bombas de forma coordenada e lógica, garantindo ao utilizador a possibilidade de controlar diferentes parâmetros à medida que as condições variam. Os equipamentos de potência e refrigeração têm sensores que recolhem um grande volume de informação útil sobre si e sobre o meio envolvente. Esta informação é utilizada pelo dispositivo para determinar de que forma este opera e responde (ex: terminar o carregamento de bateria, enviar mensagens de alerta, etc). Esta informação é utilizada adicionalmente por Sistemas Inteligentes de Gestão de Edifícios, Sistemas de Monitorização da Potência Elétrica, e/ou Sistemas de Gestão de Infraestruturas de Data Center, para extrair dados úteis sobre os Data Centers e tendências de capacidade, fiabilidade, eficiência, entre outros.

Porém, a utilização de Machine Learning em Data Centers é um conceito novo e em desenvolvimento. Acredito que o aumento da inteligência e da automação de equipamentos de infraestruturas físicas e de sistemas de gestão tornarão os Data Centers mais seguros e eficientes, tanto em termos de utilização de energia, como a nível de operações. Combinadas com os desenvolvimentos em Inteligência Artificial e eventualmente em Machine Learning, as novas tendências tecnológicas associadas ao Cloud Computing, IoT e “Big Data” analytics têm o potencial de revolucionar positivamente as nossas vidas, de várias formas. Para quem gere edifícios ou infraestruturas críticas, estas tecnologias oferecem mais informação operacional, mais automação e escalabilidade simples e ilimitada do sistema de gestão.  A confiança no sistema e a eficiência energética serão melhoradas enquanto que os custos operacionais e de manutenção diminuirão.

É importante mencionar, no entanto, que a IA não irá resolver todos os problemas, nem transformar um Data Center tradicional num Data Center de ponta, com uma eficiência de utilização (PUE – Power Usage Efetiveness) perfeita e uma disponibilidade recorde. Os fundamentos e as melhores práticas no desenho e operação de um Data Center continuam a ser essenciais para o sucesso. Ao longo dos últimos 10 anos, as perdas energéticas das infraestruturas físicas de um Data Center foram reduzidas em 80%, graças à melhoria de eficiência das UPS, das tecnologias de refrigeração (ex: economia), e às práticas de arrefecimento (ex. contenção de ar). Os Data Centers são hoje também mais económicos, do ponto de vista de € por watt. Estes ganhos são um bom ponto de partida para Data Centers mais eficientes hoje. Portanto, espero que desenvolvimentos futuros de IA e ML sejam aplicados em Data Centers, importando um valor adicional a estas melhorias de desempenho adquiridas ao longo da última década. Mas a IA não será a cura para tudo.

Key Account Manager na Schneider Electric

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