GenAI এবং অটোমেশন: ডেটাসেন্টার ভবিষ্যতকে ত্বরান্বিত করা

অনুমোদিত অটোমেশন এবং জেনারেটিভ AI (GenAI) যুগে, "ডেটাসেন্টার" বলতে আসলে কী বোঝায় তা আবার ভাবার সময় এসেছে৷ যারা পাবলিক ক্লাউডে প্রচুর পরিমাণে বিনিয়োগ করেছেন তাদের জন্য, অটোমেশন এবং GenAI এর ক্ষেত্রে ডেটাসেন্টারটি আপনার মনে হতে পারে এমন প্রথম স্থান নয়, তবে এই প্রযুক্তিগুলি সমস্ত পরিবেশে যা সম্ভব তা দ্রুত পরিবর্তন করছে।

দশ বা পনেরো বছর আগে, যখন ব্যবসাগুলি ক্রেডিট কার্ড সোয়াইপ করে এবং ডেভেলপারদের ক্লাউড রিসোর্সে আলগা করে দিয়ে আইটি বাইপাস করা শুরু করেছিল, তখন পাবলিক ক্লাউড ছিল একেবারে সঠিক পদক্ষেপ। বেশিরভাগ বড় প্রতিষ্ঠানে, অভ্যন্তরীণ গ্রাহকদের প্রায়ই উপেক্ষা করা হয়, বা তাদের চাহিদা সম্পূর্ণরূপে পূরণ করা হয় নি। তারা নমনীয়তা চেয়েছিল, তারা স্কেলেবিলিটি কামনা করেছিল এবং ইনকিউবেশন প্রকল্পগুলিকে বিকাশের অনুমতি দেওয়ার জন্য তাদের কম আপ-ফ্রন্ট খরচের প্রয়োজন ছিল।

যদি সময় স্থির থাকে, সম্ভবত ডেটাসেন্টারের শেষের ভয়ঙ্কর পূর্বাভাসকারীরা সঠিক হত। বেড়ার অন্য পাশ সম্পর্কে আরও জানার আগে আমি নিজেই বেশ মেঘ প্রচারক ছিলাম। তাহলে কেন এই বিলুপ্তি-পর্যায়ের ঘটনাটি ঘটল না? কারণ ডেটাসেন্টার মানিয়ে নিয়েছে। অবশ্যই, "aaS" এবং সাবস্ক্রিপশন মডেল এখন প্রাঙ্গনে উপলব্ধ; কিন্তু প্রকৃত স্থিতিশীল শক্তি অটোমেশন হয়েছে।

যা আমাদেরকে দিনের গল্পে নিয়ে আসে: GenAI এবং কীভাবে এটি ডেটাসেন্টারে অটোমেশন বাড়াতে পারে তা প্রায় পাবলিক ক্লাউডের সমান অভিজ্ঞতা হতে পারে। আমরা সেখানে পৌঁছানোর আগে যদিও আমাদের ডেটাসেন্টারে অটোমেশন এবং স্ক্রিপ্টিং কী ভূমিকা পালন করেছে তা দেখতে হবে। আমরা কিছু প্রয়োজনীয় বিষয় ব্যাখ্যা করে শুরু করব, তারপর আমরা আনপ্যাক করব কেন অটোমেশন এবং GenAI কী পরিবর্তন করেছে তা প্রাঙ্গনে সম্ভব।

ক্লাউড অপারেটিং মডেল এবং অবকাঠামো কোড হিসাবে

আসুন মূল বিষয়গুলি দিয়ে শুরু করা যাক: ক্লাউডের ভিত্তি ছিল কোড হিসাবে পরিকাঠামো এবং একটি পরিষেবা হিসাবে আইটি ব্যবহার করার ধারণা৷ আপনার ডেভেলপারদের কখনোই কোনো স্টোরেজ অ্যাডমিন, আইটি অপ্স পারসন, বা নেটওয়ার্কিং টিমের সাথে দ্রুত পরিবেশ তৈরি করতে এবং কাজ শুরু করার জন্য কথা বলতে হয়নি। এটি 2023 সালে টেবিল স্টেক হওয়া উচিত, এবং ভাল খবর এটি নিজের জন্য এটি তৈরি করা সম্পূর্ণরূপে সম্ভব। এই অপারেশনাল মডেলটি গ্রহণ করার অর্থ হল আইটি পরিবেশ থেকে ঘর্ষণ অপসারণের জন্য অটোমেশনের পাশাপাশি নীতি এবং প্রক্রিয়াগুলিকে কাজে লাগাচ্ছে৷

আপনি যখন একটি ক্লাউড অপারেটিং মডেল স্বয়ংক্রিয় করেছেন তখন শেষ অভিজ্ঞতার ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনা৷

অটোমেশন টুলসেট এবং টেলিমেট্রি ডেটা

আজ অনেক অটোমেশন, ম্যানেজমেন্ট এবং টেলিমেট্রি/AIOps পণ্য উপলব্ধ রয়েছে যা ডেটাসেন্টারগুলিতে অতুলনীয় নিয়ন্ত্রণ এবং অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। ডেটা হল ভিত্তি AI এবং একটি ডেটাসেন্টার কার্যকরভাবে পরিচালনা করার। এখন ডেটাসেন্টারগুলিতে নিয়ন্ত্রণ এবং দৃশ্যমানতা প্রায়শই পাবলিক ক্লাউডে কী অর্জন করা যায় তার একটি সুপারসেট - যদিও হাইপারস্কেলাররা সেই বিভাগেও দুর্দান্ত কাজ করেছে। ক্লাউডের মাল্টিটেন্যান্ট প্রকৃতির প্রেক্ষিতে, ক্লাউড প্রদানকারীদের প্রত্যেক গ্রাহককে সুরক্ষিত রাখতে কিছু অপারেশনাল জ্ঞানকে অস্পষ্ট করতে হবে। এর ফলে স্থাপত্যগত সিদ্ধান্ত হয় যা সীমিত করে যে কিভাবে কিছু মনিটরিং সিস্টেম স্থাপন করা যেতে পারে এবং কোন ডেটা সংগ্রহ করা যেতে পারে। ফোকাসের একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল আপনি এই সমাধানগুলিকে ব্যাপকভাবে একত্রিত করছেন, কোড হিসাবে অটোমেশন এবং পরিকাঠামো গ্রহণ করছেন, সবকিছু পরিমাপ/নিরীক্ষণ করছেন এবং আপনার সমস্ত ভূমিকার জন্য একটি সমন্বিত কর্মপ্রবাহ ব্যবহার করছেন।

একটি সাধারণ অটোমেশন/ম্যানেজমেন্ট স্ট্যাকের ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনা

GenAI-এর সাথে আইটি অটোমেশনের পরবর্তী তরঙ্গ

এটি আমাদেরকে GenAI অন্তর্ভুক্ত ডেটাসেন্টারের পরবর্তী বিবর্তনে নিয়ে আসে। আমাকে একটি অতীতের ভূমিকা সম্পর্কে একটি মজার গল্প শেয়ার করতে দিন যেখানে ক্লায়েন্ট মার্কেটিং কনসালট্যান্টকে শারীরিক এবং ভার্চুয়াল পরিকাঠামোর জন্য একটি HCI ডিপ্লয়মেন্ট হ্যান্ডস-অন ল্যাব তৈরি করেছে, এবং তারপরে সাহায্য করার জন্য কোনও বিষয় বিশেষজ্ঞ প্রদান করেনি। যদি এটি পরিষ্কার না হয়, সেই বিপণন পরামর্শদাতা আমি ছিলাম, এবং এটি সম্ভবত সবচেয়ে চ্যালেঞ্জিং প্রকল্পগুলির মধ্যে একটি যা আমি কখনও কাজ করেছি৷ এই ধরনের একটি কাজ কিভাবে করতে হয় তার ভিত্তি পেতে আমি কোড স্নিপেট এবং YouTube টিউটোরিয়াল ব্যবহার করেছি। আমি ধাঁধাটি একত্রিত করতে সপ্তাহ কাটিয়েছি, প্রতিটি ধাঁধার টুকরো কীভাবে একসাথে ফিট করে তা খুঁজে বের করেছি। কিছু অলৌকিকভাবে আমি আসলে এটি ঠিক করতে পেরেছি, যদিও আমি কোডিং সম্পর্কে অনেক কিছু জানতাম না। যাই হোক, এখানে ওয়ান্ডারওয়াল... মানে এখানে GenAI সেটা করছে।

GenAI হল সার্চ ইঞ্জিন এবং কোড অ্যাসেম্বলি মেশিন যা আমরা খুঁজছিলাম

এখন মনে রাখবেন আমার হাতে-কলমে, আমি কেবল উইন্ডোজ সার্ভার ইনস্টল করার চেয়ে আরও অনেক কিছু করছিলাম, তবে আমার মনে কোন সন্দেহ নেই যদি আমি এটিকে সেই প্রক্রিয়াটির বাকি অংশ সরবরাহ করতে বলি, তবে এটি হতে পারে। যা খুবই গুরুত্বপূর্ণ তা হল অবকাঠামো-কোড মানসিকতার সাথে এবং নতুন পরিবেশে যেখানে বিকাশকারীরা এই ধরনের কল বা রানবুকগুলির সাথে পরিচিত নাও হতে পারে, GenAI হল একটি নতুন সহযোগী যা সত্যিই সাহায্য করতে পারে। অনেক লোক সাধারণ অবকাঠামো স্ক্রিপ্টগুলিতে অ্যাক্সেস প্রচলিত আছে তা বুঝতে পারে না - এবং প্রায়শই এটি প্রযুক্তি সংস্থাগুলি নিজেরাই লিখে থাকে। হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার বিক্রেতা উভয়েরই বড় রানবুক সংগ্রহস্থল রয়েছে, কখনও কখনও এটি তাদের খুঁজে বের করার বিষয়: GenAI এ প্রবেশ করুন। আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ বিবেচনা হল যে পরিকাঠামো নিজেই বুদ্ধিমান এবং সুরক্ষিত। এই কমান্ডগুলি দূরবর্তী ব্যবস্থাপনার উদ্দেশ্যে হাজার হাজার সার্ভারে পুশ করা যেতে পারে। এটি আপনার পরিবেশ পরিচালনার উপর বাধাকে ব্যাপকভাবে কমিয়ে দেয়।

GenAI এবং প্রসেস বিল্ডিং

আমার প্রিয় গ্রাহকদের ব্যস্ততার গল্পগুলির মধ্যে একটি দাঁতে একটু দীর্ঘ শোনাতে পারে - কিছুটা হারিয়ে যাওয়ার বা এমন কাউকে পৌঁছাতে অক্ষম হওয়ার গল্পের মতো যা স্মার্টফোনের সাথে বেড়ে উঠেছেন তাদের কাছে অকল্পনীয়। আমরা কন্টেইনার সম্পর্কে অনেক কথা শুনি, কিন্তু যখন আমি একজন গ্রাহকের সাথে এই বিষয়টি নিয়ে আলোচনা করি, তখন তিনি বলেছিলেন, "আমি এমনকি আমার VMware অ্যাডমিনদের রাখতে পারি না, আপনি কি মনে করেন যে আমি কখনও কন্টেইনার করতে পারি?" এটি এমন কিছু যা সম্পর্কে আমি অনেক চিন্তা করেছি এবং এটি সম্ভবত প্রযুক্তির সাথে সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ: আমার যদি দক্ষতা না থাকে তবে আমি কীভাবে এটিতে যেতে পারি? GenAI এর পরবর্তী অবিশ্বাস্য ঘর্ষণ হ্রাসকারী প্রবেশ করুন: ডকুমেন্টেশন লেখা বা খোঁজা।

মাত্র দুটি প্রম্পটে আমাদের একটি রুটিন এবং অত্যন্ত মূল্যবান প্রক্রিয়া নথিভুক্ত এবং ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত রয়েছে

আমরা দীর্ঘকাল ধরে অবিশ্বাস্য পরিমাণে তথ্য অ্যাক্সেস করেছি, যদিও পূর্বে এটি সমস্ত পার্স করার ক্ষমতা ছিল না। এই সব GenAI এর সাথে পরিবর্তিত হয়। এখন, অনুসন্ধান নেভিগেট করার পরিবর্তে এবং কোড রিপোজিটরিগুলির মাধ্যমে সিফটিং করার পরিবর্তে, একটি সাধারণ প্রাকৃতিক ভাষার প্রশ্ন বা প্রম্পট ঠিক প্রয়োজনীয় ডকুমেন্টেশন প্রদান করে। উত্তর খোঁজার ঘন্টার পরিবর্তে, বিস্তৃত ডকুমেন্টেশন মিনিটের মধ্যে আপনার নখদর্পণে। এটি সম্পূর্ণরূপে প্রযুক্তি গ্রহণ করার জন্য কোনো বাধা ধ্বংস করে। ইমপোস্টার সিন্ড্রোম, দক্ষতার ফাঁক, এবং পরিবর্তনের খরচ: আপনি নোটিশে আছেন।

হাজারো সম্ভাবনা কিন্তু AI Ops এর পরেই

এই প্রযুক্তি যেভাবে আমাদের একটি ডেটাসেন্টার চালাতে সাহায্য করতে পারে তার সম্পদ আমি স্বীকার করতে চাই। সম্ভবত পরবর্তীটি উল্লেখযোগ্য মান যোগ করার জন্য AI Ops। সেই সমৃদ্ধ টেলিমেট্রি ডেটা আমাদের অনেক কিছু বলতে পারে কিন্তু এতে একটি সংকেত-থেকে-শব্দ অনুপাতের সমস্যাও থাকে। আমরা কেবলমাত্র মানুষের জন্য এটি সমস্ত বিশ্লেষণ এবং বোঝার জন্য খুব বেশি ডেটা তৈরি করছি। এই ডেটাটি GenAI-তে পুশ করে এবং একটি ইন্টারফেস হিসাবে প্রাকৃতিক ভাষা ব্যবহার করে, আমরা একটি বৃহত্তর শ্রোতাদের কাছে অন্তর্দৃষ্টি প্রসারিত করব এবং চার্ট এবং কাঁচা ডেটা দেখার সময় এমন প্রশ্নগুলি জিজ্ঞাসা করা সম্ভব করব যা আমরা কখনও ভাবিনি৷ যখন আমরা এই ধরনের ডেটা ব্যবহার করি তখন রেজোলিউশনের গড় সময় কমে যাবে। কিন্তু একটি বিশাল অপূর্ণতা আছে, যা আমাদের চূড়ান্ত পয়েন্টে নিয়ে আসে।

GenAI এবং অটোমেশন যা সম্ভব তা পরিবর্তন করে, তবে আমাদের অবশ্যই এটি সাবধানে ব্যবহার করতে হবে

GenAI এর সাথে দুটি প্রধান চ্যালেঞ্জ অবশ্যই মোকাবেলা করতে হবে। সেগুলো হল: বুদ্ধিবৃত্তিক সম্পত্তি (আইপি) ফাঁস এবং এর ক্ষমতা “হ্যালুসিনেট"বা জিনিস তৈরি করুন। আসুন প্রতিটি আনপ্যাক করি এবং বাস্তবায়নের সময় হোঁচট না খেয়ে কীভাবে প্রযুক্তিকে আলিঙ্গন করা যায় তা নির্ধারণ করি।

প্রথমে আইপি লিকেজ নিয়ে আলোচনা করা যাক। যে কোনও পরিস্থিতিতে যেখানে পরিষেবা হিসাবে সরবরাহ করা GenAI মডেলগুলিতে ডেটা পাঠানো হচ্ছে, আমরা আইপি ফাঁস হওয়ার ঝুঁকি নিয়ে থাকি। অনেকটা পাবলিক ক্লাউড এবং খোলা S3 বালতিগুলির প্রথম দিনের মতো, তাদের অপব্যবহার বা ভুল বোঝাবুঝিতে প্রাথমিক পরীক্ষার্থীরা, ঝুঁকি তৈরি করেছে তাদের কোম্পানির জন্য। এটি মোকাবেলা করার সর্বোত্তম উপায় হল একটি কেন্দ্রীভূত আইটি কৌশল থাকা, সেগুলিকে আপনার সাধারণ ওয়ার্কফ্লো বা ডেভেলপমেন্ট পাইপলাইনে ঢোকানো এবং সবশেষে অত্যন্ত সংবেদনশীল ডেটার জন্য আপনার নিজস্ব GenAI অন-প্রাঙ্গনে তৈরি করাকে অগ্রাধিকার দিন যা একটি AIaaS-এর কাছে যেতে পারে না যা ক্রমাগত আপনার কাছ থেকে শিখছে। তথ্য

বাড়িতে একটি বড় ভাষা মডেল (LLM) আনার অন্য সুবিধা হল আপনি এটিকে আরও সুনির্দিষ্ট করে তুলতে পারেন এবং এটিতে পাহারী স্থাপন করতে পারেন। এটি প্রতিক্রিয়াগুলিকে আরও সুনির্দিষ্ট করে এবং আপনার নিজের ব্যবসার প্রসঙ্গে তৈরি করে। গার্ডেলগুলি কিছু "হ্যালুসিনেটিং" বন্ধ করতে পারে অর্থাৎ যখন GenAI উত্তর দিতে বাধ্য হয় কিন্তু অনুরোধ মেনে চলার জন্য ভুল এবং/অথবা তৈরি করা তথ্য প্রদান করে। এটি GenAI এর একটি সাধারণ সমস্যা। বাস্তবতা হল এই সরঞ্জামগুলি এখনও তাদের শৈশব অবস্থায় রয়েছে। বেশিরভাগই যেমন তাদের রিলিজ পাইপলাইনে পরীক্ষার কাজ করবে, এটিও এমন একটি ক্ষেত্র যেখানে উত্পাদনে ঠেলে দেওয়ার আগে আরও কঠোরতা স্থাপন করা উচিত। আমি হিউম্যান ইন দ্য লুপ বা হিউম্যান অ্যাসিস্টেড মেশিন লার্নিং-এর একজন বড় প্রবক্তা, এআই-এর সাথে ভুল কমানোর উপায় হিসেবে।

ভবিষ্যৎ স্বয়ংক্রিয়

ডেটাসেন্টারটি এখানে থাকার জন্য রয়েছে, তবে এটি GenAI এবং অটোমেশনের সাথে আমূল রূপান্তরিত হতে পারে। এই সরঞ্জামগুলি আমাদের কর্মপ্রবাহকে বাড়িয়ে তুলতে পারে এবং IT Ops এবং ডেভেলপারদের অতিমানবীয় ক্ষমতা অর্জনে সহায়তা করতে পারে, কিন্তু এগুলি মানুষের জন্য সরাসরি প্রতিস্থাপন নয়৷ আপনি যখন আপনার AI এবং অটোমেশন কৌশলগুলি রোল আউট করেন তখন আপনি কী অর্জন করার চেষ্টা করছেন এবং কোন স্তরে তা চিন্তা করা গুরুত্বপূর্ণ৷ অটোমেশন আপনার প্রতিষ্ঠানের সাথে আরামদায়ক। ভবিষ্যৎ উজ্জ্বল এবং যেকোনো জায়গায় উদ্ভাবনের ক্ষমতা এখন বাস্তবতা।

জানুন কিভাবে আমাদের ডেল এপেক্স পোর্টফোলিও সংস্থাগুলিকে সর্বত্র একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ ক্লাউড অভিজ্ঞতা গ্রহণ করতে সহায়তা করে যাতে তারা করতে পারে AI এর মত প্রযুক্তি গ্রহণ করুন এবং উদ্ভাবন ত্বরান্বিত।

ডেল টেকনোলজিস আপনার কাছে এনেছে।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। মোটরগাড়ি / ইভি, কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• ব্লকঅফসেট। পরিবেশগত অফসেট মালিকানার আধুনিকীকরণ। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/06/23/generative_ai_and_automation_accelerating/