La inteligencia artificial (IA) surge como una fuerza transformadora para los data centers de clase mundial, haciendo que no sea optativo si se incursiona en este tipo de tecnologías, si no que es estratégicamente imperativo emprenderlas para evolucionar trascendentemente en la optimización del uso de los recursos, ganar eficiencias, automatizar procesos, reducir costos y gozar de elementos diferenciadores en ambientes abiertamente competitivos.

La IA aplica análisis avanzados de datos y técnicas basadas en la lógica, incluido el aprendizaje automático para interpretar eventos, apoyar y automatizar decisiones y generar acciones de respuesta.

Con la aplicación de la IA es posible el aumento de las capacidades y la mejora en la calidad de la prestación de los servicios que se estén brindando; así como, la generación de nuevas oportunidades para incrementar la oferta a nuevos servicios, consolidando factores que representen ventajas competitivas y el favorecimiento y preferencia de los clientes.

A continuación, resaltaremos algunas de las principales posibilidades de aplicación y casos de uso de la AI para los Data Centers (DC):

IA – MACHINE LEARNING – AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS EN LA GESTIÓN DE TI

El uso de la IA y la capacidad de aprendizaje automático (ML) se aplican para evolucionar positiva y continuamente, en todo el ciclo de gestión de las tecnologías de Información (IT); es decir, en la gestión de:

La planificación, el diseño, la transición, la implementación, liberación y despliegue, la operación, la configuración, la disponibilidad, la continuidad, gestión de problemas, incidentes, capacidad, proveedores y terceras partes, del cambio y la mejora continua.

IA Y LA GESTIÓN SOBRE LOS FACILITIES

La IA puede ser utilizada con mucho acierto en la gestión de los recursos de infraestructura crítica que participan en los ámbitos de: instalaciones eléctricas, clima, comunicaciones, seguridad y ambiente, a partir de la aplicación de la analítica de datos y ML en cargas de trabajo y desempeños, en conjunto con acciones automatizadas, que permitan la optimización, el mejor rendimiento de estos recursos y la reducción de costos.

Un ejemplo clave en el que se pueden obtener buenos resultados se trata de las eficiencias energéticas en los consumos de energía, con acciones automáticas ajustando la climatización (HVAC) y el suministro de energía según la demanda, con control y ajuste de temperatura, según rangos de flujo y desempeño de equipos, identificación de ineficiencias, predicción y optimización de uso y respuestas automáticas para la optimización de los consumos.

De igual manera, la IA combinada con IoT a través de sensores que generan data aprovechable por la AI permiten economías importantes y mejor aprovechamiento de los recursos, por ejemplo, gestionando cargas de trabajo, realizando el balanceo automático según las capacidades específicas, para dar el mayor rendimiento integral logrando así también la reducción de costos operativos.

IA Y LA GESTIÓN DE REDES

Otro caso de uso de la IA está relacionado con optimizar redes de comunicaciones tanto en diseño como en la administración e integrar servicios de gestión de red, para obtener mejoras sustanciales y soportar el funcionamiento de su infraestructura, garantizando mayores niveles de disponibilidad, bajas latencias y calidad del servicio. Así mismo, mediante el monitoreo y el análisis multivariado de patrones de tráfico de red prever posibles interrupciones y acciones de respuesta automatizadas que permitan también mayor solidez en la red y la conectividad.

MONITOREO AVANZADO Y MANTENIMIENTOS

Los sistemas de monitoreo pueden ser asistidos por IA y con el apoyo de la generación de algoritmos e implementación de modelos predictivos que facilitan el mantenimiento, la anticipación a fallas, la mejora continua de los procesos internos y los del “front” de cara al cliente, lo que permite mejorar permanentemente la disponibilidad de los servicios y en consecuencia, la experiencia de usuarios y clientes.

IA Y LA GESTIÓN DE LA CAPACIDAD

A partir de información de los consumos de recursos y su comportamiento, analizando patrones de uso que permitan generar proyecciones de crecimiento y contrastados con las capacidades actuales poder encender alarmas tempranas, tomar decisiones administrativas tales como ampliación de las capacidades y/o balanceo de recursos para obtener su uso eficiente y el mejor aprovechamiento de aquellos que estén ociosos o con baja carga.

PRONÓSTICO DE FALLAS

Un beneficio importante de la AI en los Data Centers radica en la facilidad de predecir y prevenir posibles fallas de hardware y software, Con la IA se pueden analizar conjuntos de datos que identifican patrones de comportamiento que contrastados con niveles de referencia permiten determinar la posible ocurrencia de fallas, antes de que se presenten afectaciones significativas.

GESTIÓN DE INCIDENTES

La IA puede apoyar de manera efectiva la identificación y atención de incidentes, realizar análisis integrales de tickets, logs y alarmas o alertas de fuentes diversas. Reduciendo los tiempos de atención y desde luego, reduciendo el tiempo de los impactos y los niveles de afectación de los mismos en las interrupciones generadas,

También, permite la Identificación de situaciones recurrentes y aprendizaje de máquina de las soluciones exitosas para su implementación en situaciones posteriores, en otros componentes u otros ambientes a los cuales aplique.

ADOPCIÓN E IMPLEMENTACIÓN DE NUEVAS TECNOLOGÍAS

La IA puede ser aplicada en el análisis, diseño, preparación. implementación de nuevas tecnologías, así como en el mantenimiento de las existentes teniendo en cuenta su sinergia y el debido cuidado de la integración entre ellas.

CONTINUIDAD DEL NEGOCIO Y PLANES DE RECUPERACIÓN DE DESASTRES.

La IA ya se está aplicando en los sistemas de gestión de continuidad de negocios (SGCN), para lograr diseños de estrategias e implementación de soluciones de continuidad y de recuperación de desastres. De igual forma se utiliza en la gestión de crisis, en la generación de alertas tempranas y en la ejecución de pruebas, ejercicios y simulacros. En esta última aplicación destacamos la adopción de gemelos digitales, los cuales recrean con exactitud procesos, sistemas, plataformas de manera virtual para evaluar comportamientos y el cumplimiento de RTOs (Tiempo Objetivo de Recuperación), así como la efectividad y eficacia de los planes.

AI Y LA INTEGRACIÓN DE HERRAMIENTAS Y LA GESTIÓN DE LA SEGURIDAD DE LA INFORMACIÓN Y LA CIBERSEGURIDAD

Para el flagelo, cada vez más apremiante, de los ciberataques y afectaciones a la seguridad de la información, la analítica de grandes volúmenes de datos que colectan múltiples herramientas destinadas para tal fin, como por ejemplo: Firewalls de próxima generación, antivirus y antimalware, EDR y XDR, filtros de correo electrónico y navegación web, cifrado de datos y soluciones de copia de respaldo y recuperación de desastres, que pueden ser correlacionadas de manera eficiente con los procesos y sistemas existentes para ser evaluados, integrados y orquestados mediante la IA. Por ejemplo, mediante la identificación de desviaciones frente a patrones de comportamiento, o comportamientos anómalos, identificar fallas o posibles desviaciones que pudieren generar incidentes de seguridad, para que se tomen decisiones y/o generen acciones de contención y respuesta (incluso automáticas), efectuar tratamientos de remediación, reparación y recuperación de manera oportuna, eficaz y eficiente.

CONCLUSIONES

La aplicación de las nuevas tecnologías de IA en el diseño, construcción, gestión, operación y repotenciación de data centers constituye una evolución estratégica fundamental para obtener altos niveles de disponibilidad y continuidad, propiciando un uso altamente eficiente de las inversiones, optimizando la capacidad operativa, el mejor aprovechamiento de los recursos tecnológicos, la reducción de los costos de funcionamiento y mantenimiento, y la minimización de los tiempos de interrupciones programadas y no programadas.

En el presente es un factor relevante de competencia y según las tendencias, ya es un propósito generalizado de los DC de clase mundial resilientes. lo que determina que la AI esté vinculada a la evolución permanente del negocio de DC.

Quienes no opten prontamente en el apalancamiento de sus grandes realizaciones con la IA para la excelencia operativa, innovación tecnológica, seguridad, protección y salvaguarda   de sus activos y la información, con rendimientos de operación altamente productivos, estarán a la zaga competitiva y sosteniblemente, frente a aquellos que ya la han aplicado y/o están en curso de hacerlo.