Construyendo un mejor centro de datos con análisis predictivo. El centro de datos moderno es un sistema increíblemente complejo. Entre la gestión de equipos, el mantenimiento de redes, la regulación de la energía y los controles medioambientales, y la provisión de seguridad física y cibernética, el centro de datos se enfrenta a una amplia gama de desafíos en un día típico.
Mantener ese sistema complejo en funcionamiento es bastante difícil sin tener en cuenta los posibles problemas que puedan surgir en el futuro. Afortunadamente, los últimos años han visto mejoras significativas en el análisis predictivo, que puede ser una herramienta poderosa para los centros de datos que buscan proporcionar un servicio consistentemente superior.
En pocas palabras, el análisis predictivo utiliza algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático basadas en inteligencia artificial para analizar los datos recopilados a lo largo del tiempo para anticipar resultados futuros. Si bien el concepto ha existido durante algún tiempo, los recientes avances tecnológicos han hecho que el análisis predictivo sea más rentable y práctico. Muchas industrias ahora recurren a esta herramienta para mejorar la eficiencia, minimizar el desperdicio y reducir los costos.
Aquí hay algunas formas en que el análisis predictivo puede beneficiar a un centro de datos:
Anticipar necesidades cambiantes
Los centros de datos están experimentando cambios constantes porque las necesidades de sus clientes cambian constantemente. Con frecuencia, las empresas aumentan o disminuyen sus requisitos de almacenamiento de datos e informática según la demanda, mientras que los nuevos clientes ejercen nuevas presiones sobre los arreglos de servidores existentes. Los chasis de servidores deben agregarse o moverse con poca antelación, especialmente para los centros de colocación que intentan acomodar nuevos equipos.
En un centro de datos, sin embargo, no existe un simple cambio. Cada ajuste tiene efectos de caída en toda la infraestructura de la instalación. El aumento de la densidad de implementación afecta los requisitos de energía , lo que a su vez cambia las demandas de enfriamiento , etc. En un sistema tan complejo, a veces puede ser difícil anticipar las posibles consecuencias de cualquier cambio. ¿Qué pasaría, por ejemplo, si un servidor se moviera de un bastidor a otro?
Los programas de simulación impulsados por análisis predictivos pueden resolver este problema ejecutando simulaciones basadas en modelos que tienen en cuenta una variedad de variables complejas. Pueden anticipar cómo los equipos en movimiento afectarán la dispersión de calor o la latencia de la red. Armados con esta información, los técnicos del centro de datos pueden administrar equipos y servicios con una interrupción mínima. Al marcar posibles problemas, las simulaciones de análisis predictivo también pueden ayudar a evitar problemas importantes que de otro modo requerirían un tiempo y un esfuerzo significativos para solucionar y resolver problemas.
Prepárese para escenarios de desastre
Los desastres que conducen a la pérdida de datos son los escenarios de pesadilla que mantienen despiertos a los ingenieros del centro de datos por la noche. Los problemas inesperados, como los sistemas de respaldo defectuosos, las sobrecargas de energía y las fallas de enfriamiento, no solo pueden provocar un tiempo de inactividad significativo, sino que también causan daños físicos al equipo que provocan la pérdida de datos. Si bien los desastres naturales como los huracanes son ciertamente una preocupación, las fallas aparentemente menores de los equipos pueden tener consecuencias catastróficas si no se abordan con prontitud.
El análisis predictivo puede modelar una amplia gama de escenarios de desastre, lo que ayuda al personal del centro de datos a formular planes de acción para resolver los problemas. Si los sistemas de enfriamiento fallaran, por ejemplo, las simulaciones pueden determinar cuánto tiempo puede transcurrir antes de que las temperaturas crecientes obliguen a otros sistemas a apagarse. Si bien los buenos centros de datos realizan pruebas periódicas y realizan simulacros para evaluar la preparación ante desastres, hay algunos escenarios que son difíciles de desarrollar. Después de todo, sobrecargar deliberadamente un servidor para ver cómo afecta al resto de las unidades en el rack sería un ejercicio costoso y arriesgado. Sin embargo, con el análisis predictivo, los centros de datos pueden averiguar qué pueden esperar que suceda en caso de que ocurra tal situación.
Mejor administración de energía
La gestión del poder es una de las tareas más críticas que se realizan continuamente en cualquier centro de datos. Las fluctuaciones más leves pueden tener consecuencias tremendas, que afectan los niveles de temperatura y el rendimiento del servidor. Los requisitos de energía son cualquier cosa menos estáticos, especialmente para los clientes que necesitan mucha potencia de procesamiento para llevar a cabo sus operaciones comerciales.
Afortunadamente, los centros de datos de hoy están equipados con sensores y sistemas que controlan cuidadosamente el uso de energía hasta el nivel del servidor. Pueden determinar cuándo aumenta el uso de energía y qué períodos de tiempo utilizan menos energía. Armado con estos datos, el análisis predictivo puede modelar tendencias de uso de energía y anticipar demandas futuras, lo que puede mejorar la confiabilidad y conducir a ahorros de costos significativos.
Tiempo de actividad mejorado
Brindar servicios confiables es el objetivo principal de cualquier centro de datos. Si los clientes no pueden contar con una instalación para proporcionar un tiempo de actividad confiable, comenzarán a buscar en otro lugar sus necesidades de datos. Al implementar análisis predictivos para predecir las tendencias de uso de la red, los centros de datos pueden estructurar sus implementaciones y administrar recursos para garantizar que los clientes siempre tengan acceso a sus datos y aplicaciones.
Pero los patrones de uso son solo un aspecto de la predicción . Los centros de datos confían en el funcionamiento de sus equipos a un nivel óptimo para proporcionar servicios consistentes. El análisis predictivo puede estimar la vida útil de gran parte de ese equipo en función de los patrones de rendimiento. Si una simulación indica que es probable que un servidor falle en los próximos seis meses, el centro de datos puede hacer planes para reemplazarlo antes de que falle, lo que no solo es más rentable, sino que también garantiza que habrá una interrupción mínima de los servicios. .
Al aprovechar el poder del análisis predictivo, los centros de datos pueden prepararse mejor para los problemas que puedan encontrar en el futuro. La preparación mejorada ayuda a reducir los costos, lo que permite que las instalaciones inviertan en otras áreas para atender a los clientes de manera más efectiva. Lo más importante es que el análisis predictivo puede ofrecer beneficios cuantificables en forma de un mejor tiempo de actividad, lo que permite a los clientes del centro de datos centrarse en hacer crecer su negocio con la seguridad de que sus datos continuarán siendo seguros y accesibles.
Consultar así mismo: Los centros de datos descentralizados o periféricos, cuándo son útiles; Ciclo de actualización de su servidor ; ¿Qué sucede cuando sus servidores caen?
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