機(jī)器學(xué)習(xí)工具在數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用與發(fā)展

機(jī)器學(xué)習(xí) 工具數(shù)據(jù)中心應(yīng)用

36大數(shù)據(jù) | 2017-07-12 11:06

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】隨著數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)的自動(dòng)化的發(fā)展，像AWS或微軟 Azure這樣的公共云供應(yīng)商所雇用的高級(jí)數(shù)據(jù)中心工程師越來(lái)越少，數(shù)量通常比安全人員和普通技術(shù)工人更少。更少的人員管理更多服務(wù)器，這意味著監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中心電力和冷卻基礎(chǔ)架構(gòu)需要更多依賴(lài)傳感器，這些現(xiàn)在都被稱(chēng)為物聯(lián)網(wǎng)硬件。

機(jī)器學(xué)習(xí)工具在數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用與發(fā)展

在互聯(lián)網(wǎng)誕生之初，數(shù)據(jù)中心規(guī)模很小并且很簡(jiǎn)單。一個(gè)大型電子商務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)中心僅用幾個(gè)19英寸機(jī)架來(lái)部署所需的服務(wù)器，存儲(chǔ)器，以及網(wǎng)絡(luò)設(shè)備。如今，超大型數(shù)據(jù)中心成千上萬(wàn)的硬件設(shè)備部署在數(shù)千個(gè)機(jī)架上。隨著數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)的變化，這些大型數(shù)據(jù)中心或建在靠近大型人口中心，或建在電力廉價(jià)的偏遠(yuǎn)的地區(qū)。

隨著數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)的自動(dòng)化的發(fā)展，像AWS或微軟 Azure這樣的公共云供應(yīng)商所雇用的高級(jí)數(shù)據(jù)中心工程師越來(lái)越少，數(shù)量通常比安全人員和普通技術(shù)工人更少。更少的人員管理更多服務(wù)器，這意味著監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中心電力和冷卻基礎(chǔ)架構(gòu)需要更多依賴(lài)傳感器，這些現(xiàn)在都被稱(chēng)為物聯(lián)網(wǎng)硬件。這些硬件有助于在一定程度上識(shí)別問(wèn)題，但是在很多情況下，傳感器并不能代替經(jīng)驗(yàn)豐富的設(shè)施工程師。例如，通過(guò)聲音辨別設(shè)備運(yùn)行的情況，通過(guò)聲音還可以了解哪個(gè)個(gè)風(fēng)扇將出現(xiàn)故障或通過(guò)水滴的聲音來(lái)定位泄漏的地方等等。

數(shù)據(jù)中心管理人員需要更多的傳感器來(lái)監(jiān)控現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施，新一代應(yīng)用程序旨在通過(guò)將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)來(lái)來(lái)填補(bǔ)這一空白。這個(gè)想法是將經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)變成規(guī)則來(lái)幫助傳感器辨析聲音和影像，例如，為數(shù)據(jù)中心增加一個(gè)新的自動(dòng)化管理層，可以預(yù)測(cè)和防止數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)架構(gòu)的故障。 451 Research公司分析師Rhonda Ascierto表示：“快速的恢復(fù)時(shí)間和有效的容量配置也可以降低數(shù)據(jù)中心風(fēng)險(xiǎn)。”

結(jié)合DCIM和多樣性的數(shù)據(jù)

第一步是利用數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施管理或DCIM軟件中的預(yù)測(cè)分析。以位于加利福尼亞州奧克蘭的一家名為Vigilent公司的軟件為例。“控制系統(tǒng)基于機(jī)器學(xué)習(xí)軟件，用于確定變量之間的關(guān)系，如機(jī)架溫度，冷卻單元設(shè)置，冷卻能力，冷卻冗余，功耗和故障風(fēng)險(xiǎn)。它通過(guò)打開(kāi)和關(guān)閉各相關(guān)單元來(lái)調(diào)節(jié)冷卻單元，包括變頻器(VFD)，上下調(diào)節(jié)變頻器，以及調(diào)節(jié)單元的溫度設(shè)定值。”Ascierto說(shuō)。它使用無(wú)線(xiàn)溫度傳感器，并預(yù)測(cè)如果操作員采取某些措施會(huì)發(fā)生什么，例如關(guān)閉冷卻單元或增加設(shè)定點(diǎn)溫度。

另一個(gè)例子是英國(guó)Oneserve Infinite公司，該公司將傳感器與多種數(shù)據(jù)點(diǎn)相結(jié)合，例如使用天氣條件，以提供稱(chēng)之為“預(yù)測(cè)性現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)管理”的Exeter.其目的是預(yù)測(cè)維護(hù)要求，避免故障停機(jī)，并將停機(jī)時(shí)間降至最低。 Oneserve公司首席執(zhí)行官Chris Proctor表示，通過(guò)應(yīng)用這些技術(shù)，可以同時(shí)處理戰(zhàn)略規(guī)劃和采購(gòu)。“數(shù)據(jù)中心將能夠更準(zhǔn)確，有效地管理資產(chǎn)和資源。”(據(jù)悉這種功能尚未在任何數(shù)據(jù)中心中使用。)

Oneserve公司更關(guān)注的是維護(hù)問(wèn)題，跟蹤了解過(guò)去維護(hù)中的問(wèn)題，允許用戶(hù)詳細(xì)地說(shuō)明每次出現(xiàn)問(wèn)題的地方。在現(xiàn)在，這依然是一種非常費(fèi)時(shí)費(fèi)力的人工操作方法，但是將來(lái)工作人員會(huì)利用這種數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

挖掘人類(lèi)的知識(shí)

將傳感器數(shù)據(jù)與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合的例子是圣荷西的LitBit公司。根據(jù)該公司創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Scott Noteboom的說(shuō)法，他們?cè)?jīng)為雅虎和蘋(píng)果公司提供數(shù)據(jù)中心戰(zhàn)略，LitBit公司的數(shù)據(jù)中心人工智能或DAC(數(shù)字模擬轉(zhuǎn)換器)，允許運(yùn)營(yíng)商對(duì)機(jī)器進(jìn)行培訓(xùn)和調(diào)整，向工作人員學(xué)習(xí)可以獲得響應(yīng)數(shù)據(jù)中心的事件的能力，從而提醒操作人員或最終自動(dòng)執(zhí)行操作。LitBit公司方法的關(guān)鍵是采用一種輔助學(xué)習(xí)形式，當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到新的異常事件時(shí)，系統(tǒng)會(huì)向操作人員發(fā)出警報(bào)，然后運(yùn)營(yíng)商將來(lái)制定一套對(duì)這些事件做出反應(yīng)的規(guī)則。為了收集數(shù)據(jù)，LitBit公司有一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用程序，可以接受視頻，然后將其轉(zhuǎn)換成數(shù)千個(gè)圖像進(jìn)行培訓(xùn)。

這家初創(chuàng)公司提供了一個(gè)托管云服務(wù)，可以利用許多用戶(hù)的匿名數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建更復(fù)雜和更準(zhǔn)確的模型。一些客戶(hù)會(huì)將他們的訓(xùn)練模式進(jìn)行保密，而另外一些客戶(hù)可能會(huì)將其作為額外的收入來(lái)源對(duì)外出售。正如Ascierto所指出的那樣，“數(shù)據(jù)中心管理數(shù)據(jù)的價(jià)值在大規(guī)模聚合和分析時(shí)會(huì)倍增。通過(guò)將算法應(yīng)用于許多客戶(hù)聚集的大型數(shù)據(jù)集，包括不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)中心和不同的位置，供應(yīng)商可以預(yù)測(cè)設(shè)備何時(shí)出現(xiàn)故障，以及何時(shí)會(huì)出現(xiàn)冷卻閾值。

當(dāng)具有知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的操作人員不在身邊時(shí)，一些隱含的知識(shí)可以幫助系統(tǒng)在操作中來(lái)識(shí)別問(wèn)題并做出更快的反應(yīng)。數(shù)據(jù)中心人工智能可能不會(huì)完全替代數(shù)據(jù)中心工作人員，但它可以不斷地增強(qiáng)技能幫助運(yùn)維人員解決問(wèn)題。

這個(gè)領(lǐng)域還不成熟，但發(fā)展速度很快。對(duì)傳感器進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)正在迅速發(fā)展，并被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。微軟研究部門(mén)一直在與Sierra 系統(tǒng)公司合作，開(kāi)發(fā)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的油氣管道缺陷的音頻分析，利用其認(rèn)知工具包來(lái)幫助對(duì)出現(xiàn)的異常進(jìn)行分類(lèi)。

基于人工智能的數(shù)據(jù)中心管理服務(wù)是新興技術(shù)，目前還在發(fā)展中，還需要進(jìn)行大量的培訓(xùn)。 Ascierto指出，企業(yè)的DCIM軟件可能需要更多的傳感器。 “如果企業(yè)想利用人工智能進(jìn)行端到端冷水機(jī)組到機(jī)架的決策，那么其設(shè)備以及環(huán)境傳感器和電氣儀表將需要安裝聲學(xué)和振動(dòng)傳感器。如果目標(biāo)是優(yōu)化和自動(dòng)化冷卻單元的設(shè)定點(diǎn)溫度，則可能每個(gè)機(jī)架(頂部，中間，底部)需要多個(gè)環(huán)境傳感器。

人工智能系統(tǒng)正式交付使用還將需要一定的時(shí)間，就像數(shù)據(jù)中心招募的新的工作人員一樣，不過(guò)類(lèi)似的機(jī)器學(xué)習(xí)工具終將可以真正的幫助您運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)中心。

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