IA y aprendizaje automático para mejorar la eficiencia en los centros de datos

Las empresas están adoptando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para mejorar su operativa y los servicios que dan a sus clientes. Según Gartner, actualmente el 37% de las empresas ya está utilizando la IA de alguna forma, incluyendo las aplicaciones asociadas a esta tecnología, como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Esto permitirá ahorrar miles de millones de dólares en las próximas décadas en sectores como los servicios financieros, la atención médica, el suministro energético y el comercio minorista.

Pero este avance está introduciendo una mayor complejidad en el centro de datos, y los operadores se ven en serias dificultades para mantener la capacidad de las instalaciones, que e ven forzadas por aplicaciones cada vez más exigentes. La respuesta inicial es ampliar la infraestructura con equipos más potentes, de nueva generación. Pero esta no es la respuesta definitiva, y los operadores de centros de datos están comenzando a aplicar la propia inteligencia artificial para mejorar la eficiencia en su entorno, incrementando las capacidades de su infraestructura.

Esto está demostrando ser una estrategia inteligente, convenciendo tanto a los operadores de centros de datos empresariales como a los proveedores de servicios en la nube y los proveedores de telecomunicaciones y servicios de TI. Gracias a diferentes ramas de la inteligencia artificial, como el machine learning, las organizaciones pueden mejorar la administración y las operaciones en el centro de datos, proporcionando a su vez a los clientes y usuarios capacidades de nueva generación, como la propia IA.

Estas tecnologías les permiten alcanzar un mayor conocimiento del funcionamiento general de lo equipos y las aplicaciones, lo que permite anticipar posibles fallas en los servidores, la red y los sistemas de almacenamiento. Y esto cobra una gran importancia cuando se trata de grandes centros de datos como los de los CSP, que pueden ahorrar muchos recursos anticipando los problemas en la infraestructura, o los posibles cuellos de botella en los flujos de datos.

Un punto clave en el que el aprendizaje automático proporciona grandes mejoras al centro de datos es en la gestión y anticipación de posibles fallas de memoria, que es uno de los tres principales problemas de hardware de las instalaciones. De ello ha surgido la tecnología basada en IA denominada Predicción de Falla de Memoria (MFP), que se está propagando por los centros de datos de la mano de los proveedores de la nube, pero que está encontrando cada vez más clientes empresariales.

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