Není pochyb o tom, že práce manažerů IT a datových center je stále obtížnější a složitější. Náplní jejich práce je maximalizovat dostupnost a provozuschopnost systémů v rámci hybridního IT prostředí, které je stále složitější, včetně zavádění infrastruktury pro edge computing. Dostát těmto nárokům by bylo téměř nemožné, pokud by neexistovala tajná zbraň, kterou mají nyní manažeři k dispozici – a tou jsou data. Konkrétně data o výkonnosti fyzické infrastruktury IT.
Pokud jsou tato data správně interpretována, lze z nich vydestilovat velmi užitečné informace a využít je pro zmírnění provozní rizik datových center a edge computingu. Ovšem správně interpretovat data není zase tak jednoduché. V dnešní době se velká část dat, které se týkají výkonnosti systému, generována senzory umístěnými v různých částech napájecích a chladicích zařízení a pro typickou podporu IT jsou tato surová data nepoužitelná.
Tato surová data nejsou strukturovaná a obvykle pochází z mnoha různých zařízení od různých dodavatelů. Je to jako snažit se tlumočit více jazyků bez pomoci překladatele. Týmy IT podpory potřebují, aby tato data byla převedena do jednotného formátu a byla prezentována tak, aby je mohli využívat k důležitým provozním rozhodnutím.
V průběhu let byly zavedeny systémy správy infrastruktury datových center (Data Center Infrastructure Management, DCIM), které tento problém řeší v tradičních datových centrech prostřednictvím monitorování systémové infrastruktury (např. napájení a chlazení). Problém však je, že většina těchto původních nástrojů DCIM byla navržena pro použití vysoce kvalifikovaných pracovníků. Výsledkem pak bylo, že průměrný uživatel implementoval kvůli složitosti systému pouze malou část dostupných funkcí. Navíc tento typ systémů není ze stejných důvodů praktický ani pro současné prostředí edge computingu.
Nedávné zavádění cloudových softwarových technologií DCIM však tento problém se strukturování dat pomáhá řešit. Surová data jsou strukturována a následně jsou pomocí algoritmů AI identifikovány určité vzory, které operátorům poskytují jasný přehled o chování aktiv IT a infrastruktury a doporučených nápravných opatření.
Co přináší cloudová DCIM:
– Efektivnější sběr dat. Operátoři již nemusí tabulky aktualizovat ručně, protože software DCIM v cloudu automaticky shromažďuje strojová data a také vytváří jednoduše interpretovatelné zprávy o tom, jak se zařízení chová. Shromážděná strojová data mohou zahrnovat širokou škálu kritických údajů včetně: teploty kritické infrastruktury, množství spotřebované energie nebo úrovně vlhkosti v místnosti, kde jsou umístěny servery. Naměřené hodnoty kritických senzorů infrastruktury jsou pravidelně automaticky shromažďovány a ukládány do centralizovaného cloudového úložiště, kde jsou tato data sdružena s dalšími daty shromážděnými od tisíců dalších datových sálů.
– Korelace interních a externích dat. Uložená data lze vzájemně porovnávat, ať již jde o jednotlivá zařízení anebo celé datové sály. Navíc, všechny akce provedené v reakci na poplachy, jsou sledovány pomocí dat týkajících se chování zařízení před a po incidentu. Tento výstup poskytuje jasný záznam o akcích a jejich důsledcích, pozitivních i negativních. Korelace takových dat potom poskytuje hlubší pochopení základních příčin problémů a může generovat zprávy, které operátorům radí, jak řešit konkrétní problémy.
– Prediktivní údržba. Cloudové nástroje DCIM také dovolují v blízké budoucnosti poskytovat prediktivní údržbu jak pro centrální datová centra, tak pro edge computing. V případě prediktivní údržby cloudové nástroje analyzují chování zařízení, rozeznávají vzorce a generují pravděpodobnost hlášení poruch. Schopnost predikce těchto nástrojů se časem zpřesňuje, protože se shromažďují a analyzují větší a větší množství dat. Díky tomu lze potom naplánovat údržbu pouze tehdy, když nějaká součástka skutečně potřebuje výměnu, aby se předešlo neočekávaným prostojům.
– Akční analytické výstupy. Jakmile algoritmy AI v cloudovém nástroji DCIM identifikují kritické vzorce chování zařízení, generují se výstupní zprávy pro zúčastněné strany. V typickém prostředí jsou poplachy generovány neustále, ale pouze malé procento z nich je skutečně relevantní. Ostatní poplachy jsou obvykle falešné a jen zabírají cenný čas. Cloudové nástroje DCIM sdružují pouze ty poplachy, které jsou důležité na základě historických dat. Výsledkem je, že operátoři rychle najdou hlavní příčinu problému, aniž by museli pečlivě třídit stovky tisíc protokolů denně.
Správci datových center a osoby odpovědné za správu serverů pro edge computing hledají řešení, která by jim pomohla správně se orientovat ve stále složitějších systémech a umožnila efektivně optimalizovat výkonnost. Taková řešení jsou již dnes k dispozici. Cloudové nástroje DCIM efektivně „strukturují“ data a poskytují snadno srozumitelné přehledy umožňující rychle reagovat, což snižuje prostoje, šetří čas a uvolňuje pracovníky na dalších činnostech s přidanou hodnotou.
Kim Povlsen, Schneider Electric
