データセンターにおけるトップ10の新興AIとMLの利用法

AIと機械学習（ML）技術が世界のデータセンターを変革し、効率性と持続可能性を向上させる方法について、トップ10の方法を共有します。

世界の産業全体で、AIとMLは大きな変革を可能にしています。これらの技術は、運用効率、持続可能性、容量管理の改善を推進するために利用されています。データセンターでは、AIとMLのソリューションが急速に展開されており、世界のデータ需要と野心的な持続可能性の目標を管理するための必要なソリューションを備えています。今週のトップ10では、データセンター業界で新たに登場しているAIとMLのユースケースを紹介します。

10) 持続可能性の支援
AIとMLモデルを通じて、データセンターは電力使用効率（PUE）に最も影響を与えている領域を正確に特定し、それに対処することができます。また、これらのモデルは、データセンターに最適な条件とWUEを特定することができます。つまり、パフォーマンスと持続可能性を最も効果的な方法でバランスさせる運用方法を特定できます。その結果、これらの技術はデータセンターが持続可能性基準を向上させるための非常に効率的で効果的な方法です。消費者が今まで以上に持続可能性を重視しているため、この投資はますます重要になっています。

9) 自然言語処理ツール
自然言語処理（NLP）ツールを使用することで、ミッションクリティカルな業務を驚異的な速度で簡素化することができます。これらのツールは、テキストの要約、機械翻訳、チャットボット、スパムやフィッシングメールの検出など、さまざまなミッションクリティカルなプロセスやエンタープライズソリューションで活用されています。

8) 異常検知
AIとMLのツールは、パターンを識別し異常を特定する能力が非常に高いです。その結果、これらのツールはデータ処理とデータ管理のための貴重な支援となり、人間の脳よりもはるかに速く異常を検出したり、原因を分析したりすることができます。

7) 監視とデバッグ
TensorBoard、Weights＆Biases、Neptuneなどのツールは、ITチームが監視とデバッグを行うために使用されることが増えています。異常検知と同様に、AIとMLのツールは人間に比べてこれらのタスクをはるかに高速かつ正確に実行することができます。

6) 資産パフォーマンス管理
資産パフォーマンス管理は、データセンターの物理的な資産を可能な限り効果的に使用するためにデータを収集、統合、分析することを含みます。AIとMLモデルは、データセンターの資産の寿命を延ばすだけでなく（使用上の潜在的な欠陥を特定することにより）、予測保守スケジュールを推奨したり、装置の通常の動作条件の変動に対して管理者に警告したりすることもできます。

5) アップタイムの最大化
AIとMLツールの価値を活用して、アセットパフォーマンス管理を行うことで、アセットを効果的に使用し損傷から保護することができます。これらのツールは、予測保守、装置の保存、障害の警告を通じて、データセンターの停止の可能性を大幅に減らすことができます。信頼性はデータセンターの評判の要です。

4) キャパシティの計画と管理
世界の多くのデータセンターは常に拡大しています。その結果、AIとMLの技術を活用してキャパシティの計画と管理を行うことで、業界は大きな利益を得ることができます。これらの技術により、データセンターはシームレスに拡大するだけでなく、廃棄物とコストを最小限に抑えながら拡大することができます。

3) 顧客関係管理
AIとMLは、NLPチャットボットと広く関連付けられています。しかし、これらのツールが会社全体の顧客体験を改善する能力については、あまり一般的に知られていません。例えば、AIとMLを使用して、離れる可能性の高い顧客を特定し、チームに警告し、顧客とのつながりを再構築するための提案を行うことができます。その後、チームはよりターゲットにしたサポートを積極的に提供して状況を回復させることができます。

2) サイバーセキュリティ
データ漏洩やサイバー攻撃は、データセンターにとって大きな脅威です。しかし、専門のAIとMLモデルを使用することで、プロバイダはより強力なサイバーセキュリティプロトコルを実装し、システムの弱点を特定し、悪意のある活動を検出することができます。

1) ワークフローの生産性向上
AIとMLのツールは、過去の学習を活用し、それに基づいたカスタマイズされたソリューションを実装することで、データセンターのインシデントをはるかに効率的に修正するのに役立ちます。さらに、上記にリストされた方法すべてで、これらのプラットフォームは現場のアセットから顧客体験の取り扱い方まで、改善された効率性の広範な機会を提供することができます。