Współpraca HPE z amerykańskim laboratorium odnawialnych źródeł energii Departamentu Energetyki (Departament of Energy National Renewable Energy Laboratory) pozwoli na bardziej zoptymalizowane energetycznie rozwiązanie dla centrów danych.
HPE (Hewlett Packard Enterprise) poinformowało dzisiaj o współpracy badawczo-rozwojowej w dziedzinie AI Ops z NREL (National Renewable Energy Laboratory) w celu opracowania technologii sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego mających prowadzić do skutecznej automatyzacji, poprawy wydajności operacyjnej i efektywności w gospodarowaniu energią w centrach danych. Działania te wpisują się w stałą misję NREL jako światowego lidera w rozwijaniu technologii wydajności energetycznej i energii odnawialnej w celu opracowania i wdrożenia nowych metod zmniejszających zużycie energii.
Projekt jest częścią trzyletniej współpracy, która wprowadza monitorowanie i analizy predykcyjne do systemów zasilania i chłodzenia w centrum danych HPC NREL Energy Systems Integration Facility (ESIF). HPE i NREL wykorzystują dane zbierane przez ponad 5 lat, które łącznie obejmują ponad 16 terabajtów danych, zebranych z czujników w superkomputerach NREL, Peregrine i Eagle.
Współpraca jest również próbą rozwiązania problemu przyszłego zużycia wody i energii w centrach danych, które w samych Stanach Zjednoczonych osiągną około 73 miliardów kilowatów i setki litrów wody do 2020 r. HPE i NREL skoncentrują się na monitorowaniu zużycia energii w celu optymalizacji efektywności energetycznej i zrównoważonego rozwoju mierzone za pomocą kluczowych wskaźników, takich jak efektywność zużycia energii (PUE), efektywność zużycia wody (WUE) i efektywność zużycia węgla (CUE). Wczesne wyniki, oparte na modelach AI przeszkolonych na wcześniejszych danych z czujników, z powodzeniem przewidywały lub identyfikowały zdarzenia, które wcześniej miały miejsce w centrum danych NREL. To pozwala na skuteczną analizę predykcyjną w przyszłości.
„Jesteśmy pasjonatami projektowania nowych technologii, które mają wpływ na rozwój następnej ery innowacji za pomocą obliczeń eksaskalowych i z zakresu potrzeb operacyjnych,” powiedział Mike Vildibill, wiceprezes Advanced Technologies Group, HPE. „Wierzymy, że nasza droga do opracowywania i testowania operacji AI z NREL, jednym z naszych długoletnich i innowacyjnych partnerów, pozwoli branży budować i utrzymywać inteligentniejsze i wydajniejsze superkomputerowe centra danych w miarę zwiększania mocy i wydajności”.
„Nasza współpraca badawcza obejmie obszary zarządzania danymi, analityki danych i optymalizacji AI/ML zarówno w przypadku ręcznej, jak i autonomicznej interwencji w operacjach centrum danych”, powiedziała Kristin Munch, kierownik ds. Danych, analityki i wizualizacji, National Renewable Energry Laboratory ( NREL). „Jesteśmy podekscytowani dołączeniem do HPE w tym wieloletnim, wieloetapowym działaniu – i mamy nadzieję w końcu wytworzyć możliwości zaawansowanego inteligentnego obiektu, po zaprezentowaniu tych technologii w naszym istniejącym centrum danych”.
W projekcie zostaną wykorzystane oprogramowanie i biblioteki typu open source, takie jak TensorFlow, NumPy i Sci-kit, do opracowania algorytmów uczenia maszynowego. Projekt skoncentruje się na następujących kluczowych obszarach:
- Monitorowanie: zbieranie, przetwarzanie i analizowanie ogromnych ilości danych telemetrycznych z różnych źródeł przed zastosowaniem algorytmów do danych w czasie rzeczywistym
- Analityka: analizy Big Data i uczenie maszynowe zostaną wykorzystane do analizy danych z różnych narzędzi i urządzeń obejmujących centrum danych
- Kontrola: Algorytmy zostaną zastosowane, aby umożliwić maszynom samodzielne rozwiązywanie problemów, a także inteligentną automatyzację powtarzalnych zadań i przeprowadzanie konserwacji predykcyjnej zarówno w obszarze IT, jak i centrum danych
- Operacje w centrach danych: AI Ops ewoluuje, aby stać się narzędziem sprawdzania poprawności ciągłej integracji (CI) i ciągłego wdrażania (CD) podstawowych funkcji IT obejmujących nowoczesne centrum danych
HPE planuje w przyszłości zaprezentować dodatkowe możliwości dzięki ulepszeniu systemu HPE High Performance Cluster Management (HPCM) w celu zapewnienia pełnego udostępniania, zarządzania i monitorowania skalowania klastrów do 100 000 węzłów w szybszym tempie. Inne plany obejmują m.in. badanie integracji HPE InfoSight, opartego na chmurze narzędzia do zarządzania opartego na sztucznej inteligencji, które monitoruje, gromadzi i analizuje dane dotyczące infrastruktury IT. HPE InfoSight służy do przewidywania i zapobiegania prawdopodobnym zdarzeniom w celu utrzymania ogólnej kondycji wydajności serwera.
