Kivenni a merevlemezt egy szerverből és egy másikat tenni a helyére, a hálózati kábelt egy másik csatlakozásba áthelyezni – egy ember számára ezek egyszerű és nagyon gyorsan elvégezhető műveletek. Viszont azzal, hogy egyre több és egyre nagyobb adatközpontot hoznak létre világszerte a felgyorsult digitalizáció kiszolgálására, az egyes esetekben akár százezres nagyságrendet is elérő szerverek fizikai kezelése is egyre nagyobb kihívást jelent a szakembereknek, akiknek a száma korántsem nő olyan mértékben, mint az igény irántuk.
Kezd nőni az érdeklődés az adatközpont-üzemeltetés alternatív megoldásai iránt, ami a gyakorlatban a robotok bevetését jelenti. A Gartner előrejelzése szerint a felhőszolgáltatások támogatására létrehozott adatközpontok felében 2025-ben már fejlett robotokat is bevetnek a hatékonyság növelésére. Számításaik szerint a mesterséges intelligenciával támogatott speciális berendezéseknek köszönhetően ezekben az adatközpontokban a működési hatékonyság akár 30 százalékkal is javulhat.
A robotok a helykihasználás tervezésétől a kapacitás folyamatos menedzselésén át a fizikai eszközök ellenőrzéséig és cseréjéig számos feladatot elláthatnak. A japán NTT távközlési vállalat például egy új projekt keretében ipari robotokat tanít be a cikk elején már említett egyszerű feladatokra, vagyis merevlemezek kicserélésére és hálózati kábelek áthelyezésére.
Valami már van

A robotok egyik új alkalmazási területe az adatközpontokba beérkező optikai kábelek és a központ hálózatán belüli optikai hálózat összekötése. Ezt jelenleg teljesen manuálisan végzik az operátorok, a folyamat során egy rendezőszekrényben csatlakoztatják egymáshoz a külső és a belső hálózati infrastruktúra kábeleit.
„Láttunk már példát arra, hogy egy speciális kialakított rendezőszekrényben az átkötéseket egy robot csinálta meg. Ez a megoldás azonban még a fejlesztési ciklusa elején tart, ami azt jelenti, hogy kevés, éles környezetben működő megoldás ismert. Különböző struktúrákban felépült rendszerek léteznek, de ezeknek még nincs hosszabb távú üzemeltetési tapasztalata, egyelőre csupán tesztkörnyezetekben próbálták ki, és meglehetősen drága módszernek számít. A nagy sűrűségű helyeken, ahol tízezerszámra vannak optikaikábel-végződések, már most is megérheti egy ilyen beruházás. Jelenleg rengeteg munkaórát emészt fel ez a feladat, ha a robotok elvégzik, a kollégák más területekre koncentrálhatnak, ami javuló ügyfélélményt eredményez. Akkor lesz majd igazán érdekes a robotok ilyen jellegű alkalmazása, amikor a hálózat egészét képesek leszünk automatizálva menedzselni”, szögezte le Ökrös Imre.
Robot a gondnok
A fizikai robotok egy másik lehetséges alkalmazási területe az adatközpontokban a környezet fizikai jellemzőinek ellenőrzése, egyfajta felügyeleti munka ellátása. „Egy aránylag jó terepjáró képességekkel rendelkező, például a Spot nevű robotra (a Boston Dynamics által fejlesztett, kutyára emlékeztető, négy végtaggal és egy, a fej helyén levő manipulátorral rendelkező robotra – a szerk.) hasonlító, számos érzékelővel felszerelt berendezés alkalmas lehet az ipari környezetben végzett bejárásra, felügyeletre. A komoly szenzorrendszerrel ellátott robotot felkészítik az analóg szelepek állásainak és a műszereken lévő jelzések azonosítására.

„A nagy méretű, sztenderdizált IT-infrastruktúrát alkalmazó adatközpontokban, ahol homogén az eszközpark, vagyis sok tízezer, esetleg százezer egyforma szerver működik, már most is alkalmaznak fizikai robotokat a meghibásodott alkatrészek cseréjére” említett egy további példát Ökrös Imre.
Prediktív analitika = MI
Az adatközpontok fizikai környezetének üzemeltetésében a mesterséges intelligencia is komoly segítséget jelenthet. „A legnagyobb energiahatékonyságot többek között a bekapcsolt kapacitások, például az áramellátás vagy a hűtés aktuális terheléshez igazításával érhetik az adatközpontok. Ennek nem feltétlenül kell reaktívnak lenni. Az adatközponti működés elég jól definiálható, meghatározhatók a környezeti paraméterek, az IT-terhelés akár napi, vagy heti ciklusa alapján is, egy tanulásra képes rendszer pedig nagy biztonsággal megállapítja, mire lehet számítani például az IT-terhelésben. Ha bizonyos napokon megugrik a terhelés, akkor nagyobb hűtési kapacitásra lesz szükség, érdemes tehát bekapcsolni még néhány hűtőt. Egy mesterséges intelligenciára épülő rendszerrel jól lehet modellezni ezeket a változásokat, és bár egy-egy esetben nem beszélhetünk hatalmas energiamegtakarításról, de összességében már érdemes foglalkozni ezzel”, mutatott rá Katona Gergely.
Kalocsai Zoltán







