Do roku 2025 budou v polovině cloudových datových center nasazeny pokročilé roboty vybavené umělou inteligencí a strojovým učením – datová centra by tak mohla zvýšit svou provozní efektivitu až o 30 %. Nepůjde přitom jen o „roboty“ softwarové, ale i o klasické – průmyslové či autonomní.
„Rozdíl mezi rostoucím objemem serverů a úložišť v datových centrech a počtem schopných rukou a hlav, které by je všechny obsloužily, se zvětšuje,“ říká viceprezident výzkumu společnosti Gartner Sid Nag. „Pokud to nezačnou podniky řešit, může to vést ke značným rizikům. Provoz datových center se stává ještě složitější s tím, jak organizace přesouvají do cloudu stále více různorodých pracovních zátěží a jak se cloud stává platformou pro kombinované využití dalších technologií, jako jsou například edge a 5G.“
Významná část práce odehrávající se v datovém centru je nudná, složitá a opakující se. Příkladem může být plánování kapacity, správné nastavení prostředí virtuálních strojů a kontejnerů nebo zajištění efektivního využití zdrojů, aby se zabránilo „plýtvání cloudem“. Ve všech těchto oblastech vynikají roboty. „Datová centra jsou ideální oblastí pro spojení robotů a umělé inteligence, jež zajistí bezpečnější, přesnější a efektivnější prostředí s výrazně menší potřebou lidských zásahů,“ vysvětluje Sid Nag.
Existují čtyři oblasti, ve kterých budou mít roboty v příštích pěti letech největší vliv na automatizaci datových center:
#1 Modernizace a údržba serverů: Po vyřazení serverů z provozu mohou například úkoly vyřazování a fyzické likvidace disků provádět průmyslové roboty rychleji a efektivněji než lidé. To platí zejména pro společnosti, které často hromadně upgradují, například pro všechny poskytovatele cloudových služeb.
#2 Monitorování: Robotické senzorové sondy poskytují mnohem podrobnější údaje o teplotě v serverovně či samotném racku, aniž je nutné instalovat jakýkoli dodatečný „invazivní“ fyzický hardware. Roboty používané pro vzdálené monitorování lze využít i ke sběru dalších dat, například zvuku a obrazu, a odhalit tak případné nesrovnalosti či potenciální závady.
#3 Zabezpečení datového centra: Udržování digitálně i fyzicky zabezpečeného datového centra je prioritou pro všechny provozovatele. Roboty jsou schopné poskytnout vrstvu fyzického zabezpečení prostřednictvím řady různých schopností včetně kontroly zaměstnanců či detekce fyzických průniků pomocí tepelných senzorů nebo rozpoznávání registračních značek na parkovišti.
#4 Umělá inteligence/ML v cloudovém provozu: Moderní technologie s podporou AI a ML umožňují ve spojení s roboty monitorovat a řídit IT procesy v datovém centru. Uživatelé této technologie, například technici zodpovědní za spolehlivost provozu, jsou schopní interagovat a komunikovat s danou platformou prostřednictvím přirozeného jazyka. Tyto platformy jsou navíc schopné se učit z minulých situací, a zlepšovat tak efektivitu v budoucích případech.
„Dnes jsou roboty běžně využívány v průmyslových odvětvích, jako je automobilový průmysl a výroba, příležitosti v datových centrech byly ale doposud spíše přehlíženy,“ dodává Sid Nag. „Lídři zodpovědní za cloud a datová centra mohou zavést inteligentní automatizaci coby klíčový diferenciátor jejich podniku – nabízející například vyšší dostupnost či míru reálného SLA u nabízených služeb.“
Tématu automatizace cloudu se analytici Gartneru podrobně věnují na konferenci Gartner IT Infrastructure, Operations & Cloud Strategies probíhající ve virtuální podobě dnes a zítra.