Sok az adat, kevés az ember – a jövő az automatizált adatközpontoké

Az IBM kutatása szerint naponta összesen 2,5 trillió byte adatot generálunk. Az IoT eszközök térnyerésének köszönhetően ez a szám folyamatosan növekszik, amire elsősorban az információtömeget kezelő adatközpontoknak kell felkészülniük. A több adat ugyanis nagyobb teljesítményt is igényel, hiszen egyebek mellett több számítógépre és tárhelyre van szükség, amelyek több energiát igényelnek, nem beszélve a fokozódó biztonsági veszélyekről. A megnövekedett adatforgalmat és az ebből eredő plusz feladatokat emberi erőforrással már egyre nehezebb menedzselni, ezért az adatközpontok hatékony működésében előtérbe kerül az automatizált rendszerfelügyelet. A Schneider Electric hét olyan technológiai trendre hívja fel a figyelmet, amelyek meghatározzák és egyben megkönnyítik az ilyen új generációs szerverparkok üzemeltetését.

Az adatközpont-felügyelet olyan manuális és automatizált eszközök használatát foglalja magába, amelyek biztosítják a létesítmények optimális működését. A folyamat garantálja a szolgáltatások zavartalanságát, és rálátást nyújt az adatközpontok egyes elemeire. Ide tartozik többek között a szerverek, számítógépek és szoftverek teljesítményének figyelemmel kísérése, a hálózati műveletek kezelése, az energiaellátás és -fogyasztás monitorozása, a hőmérséklet, a hűtés, illetve a szellőzés ellenőrzése vagy a biztonság fenntartása.

Anno minden egyszerűbb volt?

A régebbi felügyeleti rendszereket nem a ma tapasztalható óriási adatmennyiséghez tervezték, arra pedig végképp nem, hogy értékes információkat nyerjenek ki belőle. Ezek a rendszerek még helyhez kötöttek voltak, és humán erőforrásra volt szükség az adatok értelmezéséhez. Az adatvezérelt rendszereknek, az automatizálásnak és a szabványosításnak köszönhetően azonban egyre csökken az emberi tényező szükségessége. A fejlődéssel együtt pedig előtérbe kerülnek az új generációs, digitális távfelügyeleti megoldások. A Schneider Electric szerint az alábbi hét trend határozza meg leginkább az adatközpontok működtetésének jövőjét:

1. Beépített érzékelők

Az adatközpontok tápellátási és hűtőrendszereibe beépített eszközök száma az elmúlt tíz évben megháromszorozódott az alacsony áraknak és az egyre javuló minőségnek köszönhetően. Az érzékelők így sokkal részletesebb képet adnak a teljesítményekről, ami jelentősen hozzájárul a beruházások gyorsabb megtérüléséhez.

2. Adatból információ

A Big Data analitikai módszerek a döntéshozatal támogatására alkalmas információvá alakítják át a különféle eszközök által valós időben gyűjtött, nagy mennyiségű adatot. Jó példa erre az algoritmusok alkalmazása a szünetmentes tápegységek vagy a számítógéptermek klímaberendezései kapcsán, ahol a működés folyamatos nyomon követésével előre lehet jelezni a szükséges karbantartások időpontját, ami csökkenti a nem várt meghibásodásokat és ezáltal a költségeket is.

3. Maximális biztonság

Napjainkban már minden adatgyűjtő és -megosztó rendszernek szüksége van megfelelő kibervédelemre. Az ún. Secure Development Lifecycle (SDL) megoldást használó forgalmazók nagyobb eséllyel tudják garantálni a biztonságot az adatközpontok számára, mert a kiberbiztonsági elvárások alapján kódolt, előtesztelt, ellenőrzött és jóváhagyott szoftverek védettebbek az online támadásokkal szemben.

4. Minden kéznél, azonnal

Az adatközpontok monitorozásának az a lényege, hogy még a leállás előtt észleljük és kezeljük a rendellenes helyzeteket. A mobil eszközöknek köszönhetően a vezetők több helyszín nézete között válthatnak, távolról nyomon követve a napi működési folyamatokat, és szükség esetén azonnal, akár néhány gombnyomással reagálhatnak a náluk lévő készüléken keresztül.

5. Felhőben futtatva

A Cisco felmérése szerint 2020-ra a munkafolyamatok 92 százaléka felhőalapú adatközpontokban, 8 százaléka pedig hagyományos adatközpontokban zajlik majd. A cloud computing nemcsak az adattárolásban előnyös, de biztosíthatja az adatközpontok távolról történő üzemeltetését is. Az automatizálást támogató különféle informatikai szolgáltatások, így például a prediktív analitika vagy a gépi tanulás felhőalapú platformon futtathatók, és még magasabb szintű felügyeletet tesznek lehetővé.

6. Gépi tanulás

A Machine Learning során a rendszer a korábban tapasztaltakat felhasználva javítja az adatelemzési modell működését. Az adatközpontokban a tanulás szempontjából rendkívül fontosak azok a helyzetek, amikor csak egy hajszálon múlik a leállás. Az ilyen esetek okainak gépi tanulás útján történő megértése és dokumentálása csökkenti a jövőbeni hibák előfordulásának valószínűségét.

7. Hatékonyabb munkavégzés

A digitális távfelügyelet lehetővé teszi, hogy a szolgáltatók több feladatot végezzenek el kevesebb emberi erőforrással. Nincs többé szükség a folyamatos személyes jelenlétre, így például a rackek hőmérsékletének vagy egyéb körülményeknek a fizikai ellenőrzésére.