A inteligência artificial está desempenhando um papel mais importante do que nunca no gerenciamento de recursos do data center. Quanto mais sistemas integram tecnologias de Inteligência Artificial (IA), mais efetivamente as equipes de TI, DevOps e operações de infraestrutura podem planejar, implantar, manter e proteger seus ambientes.
A tendência em direção à Inteligência Artificial está se mostrando tão benéfica que deu origem ao conceito de infraestrutura definida por IA, um sistema inteligente que incorpora análises avançadas, autoaprendizagem e automação para agilizar o gerenciamento da infraestrutura de TI.
As cargas de trabalho de hoje são mais diversificadas, com grande quantidade de dados e distribuídas geograficamente do que qualquer coisa que vimos antes. Alimentado em grande parte por movimentos como computação móvel e IoT.
Em tal ambiente, as equipes de TI devem apresentar soluções que possam executar seus aplicativos com eficácia, gerenciar quantidades de dados sem precedentes e fornecer o máximo de desempenho e utilização de recursos, ao mesmo tempo, em que garantem que os dados e os sistemas permaneçam totalmente protegidos. Rumo a uma infraestrutura mais inteligente
Um sistema de infraestrutura definido por IA coleta dados do sistema de uma arquitetura de TI e os prepara para análise.
Para realizar essa análise, ele incorpora tecnologias de IA, como Machine Learning (aprendizado de máquina) Deep Learning (aprendizado profundo), com análises preditivas.
O sistema de IA então usa os resultados para prever resultados e automatizar tarefas administrativas, trabalhando lado a lado com tecnologias de infraestrutura.
Pense na infraestrutura definida por IA como uma forma de aprimorar ou aumentar a arquitetura tecnológica, trabalhando para otimizar a TI, apoiar projetos de pesquisa e desenvolvimento e reduzir a sobrecarga administrativa.
O movimento de infraestrutura definida por IA ainda é relativamente nova, no entanto, ela tem um longo caminho a percorrer antes de ver uma implementação generalizada. No entanto, ganhos significativos estão sendo obtidos em sistemas de data center, especialmente no nível de armazenamento.
As equipes de TI, DevOps e operações de infraestrutura podem apenas ter começado a explorar o potencial da IA para planejar, implantar, manter e proteger infraestruturas, mas o campo está cheio de possibilidades.
Por exemplo, uma infraestrutura definida por IA pode analisar a demanda por recursos para planejar a capacidade ou pode alocar e desalocar recursos automaticamente com base nos resultados previstos.
A análise avançada de uma infraestrutura definida por IA tornaria possível detectar anomalias, encontrar as causas básicas, prever interrupções nos serviços e resolver problemas de forma proativa antes que ocorram.
Esses recursos também podem ajudar a proteger a infraestrutura, pois podem avaliar melhor os riscos em tempo real e orquestrar as proteções de dados.
Portanto, a infraestrutura definida por IA pode extrair dados de eventos, métricas, logs de sistema e de banco de dados, sistemas operacionais, configurações de aplicativos, componentes de hardware ou quaisquer outros pontos que podem fornecer informações telemétricas consumíveis.
Depois que os dados são coletados e preparados para análise, eles são alimentados no mecanismo de IA, que modela e classifica os dados, aplica algoritmos de aprendizado de máquina avançados, executa simulações e executa qualquer outra análise programada no sistema.
O mecanismo de IA identifica incongruências, comportamento inesperado e padrões de dados e, em seguida, usa essas informações para fazer previsões e recomendações e realizar operações específicas.
O que está em jogo neste novo conceito de infraestrutura definida por IA é se os servidores acelerados por GPU não estiverem bem integrados aos fluxos de trabalho, plataformas e ferramentas, as organizações verão implementações pontuais, processos de exceção e isso resultará em sistemas difíceis de manter e atualizar e reduzir o ROI da IA. IA corporativa com infraestrutura integrada de GPU
Para ajudar a resolver esse desafio, os servidores acelerados por GPU, com base na arquitetura DGX, podem ser integrados à infraestrutura corporativa / IA existente e aos processos DevOps e de ciência de dados, oferecendo uma escolha de servidores onde for mais necessário.
Na Visão geral técnica, você pode aprender sobre:
Projeto e implantação rápidos de servidores GPU.
Usando GPUs no ambiente de computação de sua escolha - contêineres, Kubernetes, virtualização de servidor.
Como executar contêineres.
Usar CPUs e GPUs como recursos no mesmo cluster Kubernetes para escalonamento eficiente.
Monitoramento da infraestrutura acelerada por GPU para utilização de GPU e desempenho de aplicativos.
É possível e fácil integrar GPUs perfeitamente em sua infraestrutura de IA.
A visão geral técnica possui links úteis para iniciar as diferentes integrações. Cada empresa pode adotar e aproveitar os benefícios da aceleração de GPU com as plataformas e ferramentas com as quais estão familiarizadas em nuvem, data center e borda.
Os benefícios de um sistema inteligente são muitos, em grande parte porque uma infraestrutura definida por IA pode realizar análises em tempo real que levam a percepções acionáveis.
Por exemplo, ele pode prever falhas de hardware e, em seguida, tomar medidas para mitigá-las, mesmo que seja apenas para alertar os administradores para que eles possam tomar medidas preventivas.
Quando combinada com a automação, a infraestrutura definida por IA pode agilizar as operações, ao mesmo tempo que reduz o erro humano e as despesas operacionais. Também pode levar a sistemas mais seguros e confiáveis.
Além disso, a infraestrutura definida pela IA pode oferecer insights mais profundos sobre as infraestruturas de TI, permitindo que os administradores abordem as causas raízes e tomem medidas preventivas, ao mesmo tempo que fornecem ao gerenciamento melhores informações para a tomada de decisões estratégicas.
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