GenAI और स्वचालन: डेटासेंटर के भविष्य में तेजी लाना

कमीशन ऑटोमेशन और जेनरेटिव एआई (जेनएआई) के युग में, यह फिर से सोचने का समय है कि "डेटासेंटर" का वास्तव में क्या मतलब है। उन लोगों के लिए जिन्होंने सार्वजनिक क्लाउड में भारी निवेश किया है, जब स्वचालन और जेनएआई की बात आती है तो डेटासेंटर वह पहला स्थान नहीं हो सकता है जिसके बारे में आप सोचते हैं, लेकिन ये प्रौद्योगिकियां तेजी से बदल रही हैं जो सभी वातावरणों में संभव है।

दस या पंद्रह साल पहले, जब व्यवसायों ने क्रेडिट कार्ड स्वाइप करके और डेवलपर्स को क्लाउड संसाधनों पर छूट देकर आईटी को दरकिनार करना शुरू कर दिया था, तो सार्वजनिक क्लाउड बिल्कुल सही कदम था। अधिकांश बड़े संगठनों में, आंतरिक ग्राहकों को अक्सर अनदेखा किया जाता था, या उनकी ज़रूरतें पूरी तरह से पूरी नहीं की जाती थीं। वे लचीलापन चाहते थे, वे स्केलेबिलिटी चाहते थे और इन्क्यूबेशन परियोजनाओं को फलने-फूलने की अनुमति देने के लिए उन्हें कम अग्रिम लागत की आवश्यकता थी।

यदि समय स्थिर रहता, तो शायद डेटासेंटर के अंत के गंभीर पूर्वानुमानकर्ता सही होते। बाड़ के दूसरे पक्ष के बारे में अधिक जानने से पहले मैं स्वयं काफी हद तक क्लाउड प्रचारक था। तो यह विलुप्ति-स्तर की घटना घटित क्यों नहीं हुई? क्योंकि डेटासेंटर अनुकूलित हो गया है। निश्चित रूप से, अब "एएएस" और सदस्यता मॉडल ऑन-प्रिमाइसेस उपलब्ध हैं; लेकिन वास्तविक स्थिरीकरण शक्ति स्वचालन रही है।

जो हमें आज की कहानी पर लाता है: जेनएआई और यह डेटासेंटर में स्वचालन को कैसे बढ़ा सकता है ताकि यह लगभग सार्वजनिक क्लाउड के बराबर अनुभव हो सके। इससे पहले कि हम वहां पहुंचें, हमें डेटासेंटर में ऑटोमेशन और स्क्रिप्टिंग की भूमिका पर गौर करना होगा। हम कुछ आवश्यक बातें समझाकर शुरुआत करेंगे, फिर हम बताएंगे कि स्वचालन और जेनएआई ने ऑन-प्रिमाइसेस में जो संभव है उसे क्यों बदल दिया है।

कोड के रूप में क्लाउड ऑपरेटिंग मॉडल और बुनियादी ढांचा

आइए बुनियादी बातों से शुरू करें: क्लाउड की नींव कोड के रूप में बुनियादी ढांचा और एक सेवा के रूप में आईटी का उपभोग करने का विचार था। आपके डेवलपर्स को किसी माहौल को तेजी से बदलने और काम शुरू करने के लिए कभी भी स्टोरेज एडमिन, आईटी ऑप्स व्यक्ति या नेटवर्किंग टीम से बात नहीं करनी पड़ी। यह 2023 में टेबल स्टेक होना चाहिए, और अच्छी खबर यह है कि इसे अपने लिए बनाना पूरी तरह से संभव है। इस परिचालन मॉडल को अपनाने का मतलब है कि आईटी पर्यावरण से घर्षण को दूर करने के लिए स्वचालन के साथ-साथ नीतियों और प्रक्रियाओं का लाभ उठा रहा है।

जब आपने क्लाउड ऑपरेटिंग मॉडल को स्वचालित कर दिया हो तो अंतिम अनुभव का दृश्य प्रतिनिधित्व

स्वचालन टूलसेट और टेलीमेट्री डेटा

आज कई स्वचालन, प्रबंधन और टेलीमेट्री/एआईऑप्स उत्पाद उपलब्ध हैं जो डेटासेंटर में अद्वितीय नियंत्रण और अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। डेटा एआई और डेटासेंटर को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने की नींव है। डेटासेंटर में अब नियंत्रण और दृश्यता अक्सर सार्वजनिक क्लाउड में जो हासिल किया जा सकता है उसका एक सुपरसेट होता है - हालांकि हाइपरस्केलर्स ने उस विभाग में भी बहुत अच्छा काम किया है। क्लाउड की बहु-किरायेदार प्रकृति को देखते हुए, क्लाउड प्रदाताओं को प्रत्येक ग्राहक को सुरक्षित रखने के लिए कुछ परिचालन ज्ञान को अस्पष्ट करना होगा। इसके परिणामस्वरूप वास्तुशिल्प निर्णय होते हैं जो सीमित करते हैं कि कुछ निगरानी प्रणालियों को कैसे तैनात किया जा सकता है और कौन सा डेटा एकत्र किया जा सकता है। फोकस का एक महत्वपूर्ण पहलू यह सुनिश्चित करना है कि आप इन समाधानों को बड़े पैमाने पर एकीकृत कर रहे हैं, स्वचालन और बुनियादी ढांचे को कोड के रूप में अपना रहे हैं, हर चीज को माप रहे हैं/निगरानी कर रहे हैं और अपनी सभी भूमिकाओं के लिए एक सामंजस्यपूर्ण वर्कफ़्लो का उपयोग कर रहे हैं।

एक सामान्य स्वचालन/प्रबंधन स्टैक का दृश्य प्रतिनिधित्व

GenAI के साथ आईटी स्वचालन की अगली लहर

यह हमें GenAI को शामिल करने वाले डेटासेंटर के अगले विकास की ओर ले जाता है। मैं पिछली भूमिका के बारे में एक मजेदार कहानी साझा करना चाहता हूं, जहां ग्राहक ने मार्केटिंग सलाहकार से भौतिक और आभासी बुनियादी ढांचे के लिए एचसीआई परिनियोजन व्यावहारिक प्रयोगशाला का निर्माण कराया, और फिर मदद के लिए कोई विषय विशेषज्ञ उपलब्ध नहीं कराया। यदि यह स्पष्ट नहीं है, तो वह विपणन सलाहकार मैं ही था, और यह संभवतः सबसे चुनौतीपूर्ण परियोजनाओं में से एक थी, जिस पर मैंने अब तक काम किया है। इस तरह के कार्य को कैसे करना है इसकी मूल बातें जानने के लिए मैंने कोड स्निपेट और यूट्यूब ट्यूटोरियल का उपयोग किया। मैंने पहेली को इकट्ठा करने में कई सप्ताह बिताए, यह पता लगाने में कि प्रत्येक पहेली का टुकड़ा एक साथ कैसे फिट बैठता है। किसी चमत्कार से मैं वास्तव में इसे सही करने में कामयाब रहा, भले ही मुझे कोडिंग के बारे में ज्यादा जानकारी नहीं थी। वैसे भी, यहाँ वंडरवॉल है... मेरा मतलब है कि यहाँ GenAI ऐसा कर रहा है।

GenAI वह खोज इंजन और कोड असेंबली मशीन है जिसकी हम तलाश कर रहे थे

अब आप मेरी व्यावहारिक प्रयोगशाला में ध्यान दें, मैं सिर्फ विंडोज सर्वर स्थापित करने के अलावा और भी बहुत कुछ कर रहा था, लेकिन मेरे मन में कोई संदेह नहीं है अगर मैंने उससे उस प्रक्रिया का बाकी हिस्सा प्रदान करने के लिए कहा, तो वह कर सकता था। जो इतना महत्वपूर्ण है वह यह है कि बुनियादी ढांचे-ए-कोड मानसिकता के साथ, और नए वातावरण में जहां डेवलपर्स इस प्रकार की कॉल या रनबुक से परिचित नहीं हो सकते हैं, जेनएआई एक नया सहयोगी है जो वास्तव में मदद कर सकता है। बहुत से लोगों को यह एहसास नहीं है कि सामान्य बुनियादी ढांचे की स्क्रिप्ट तक पहुंच प्रचलित है - और कई बार इसे तकनीकी कंपनियों द्वारा स्वयं लिखा जाता है। हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर दोनों विक्रेताओं के पास बड़े रनबुक रिपॉजिटरी हैं, कभी-कभी यह केवल उन्हें ढूंढने की बात है: GenAI दर्ज करें। एक और महत्वपूर्ण विचार यह है कि बुनियादी ढांचा स्वयं बुद्धिमान और सुरक्षित है। इन आदेशों को दूरस्थ प्रबंधन उद्देश्यों के लिए हजारों सर्वरों तक भेजा जा सकता है। यह आपके पर्यावरण के प्रबंधन की सीमा को बहुत कम कर देता है।

GenAI और प्रक्रिया निर्माण

मेरी पसंदीदा ग्राहक जुड़ाव कहानियों में से एक थोड़ी लंबी लग सकती है - कुछ हद तक खो जाने या किसी तक पहुंचने में असमर्थ होने की उन कहानियों की तरह जो उन लोगों के लिए अकल्पनीय हैं जो स्मार्टफोन के साथ बड़े हुए हैं। हम कंटेनरों के बारे में बहुत सी बातें सुनते हैं, लेकिन जब मैंने एक ग्राहक के साथ इस विषय पर बात की, तो उसने कहा, "मैं अपने वीएमवेयर एडमिन भी नहीं रख सकता, आपको क्या लगता है कि मैं कभी कंटेनर बना सकता हूं?" यह कुछ ऐसा है जिसके बारे में मैंने बहुत सोचा है और यह शायद प्रौद्योगिकी के साथ सबसे बड़ी चुनौती है: यदि मेरे पास कौशल नहीं है, तो मैं संभवतः इसे कैसे शामिल कर सकता हूं? GenAI का अगला अविश्वसनीय घर्षण कम करने वाला यंत्र दर्ज करें: दस्तावेज़ लिखना या ढूंढना।

केवल दो संकेतों में हमारे पास एक नियमित और अत्यधिक मूल्यवान प्रक्रिया प्रलेखित और उपयोग के लिए तैयार है

हमारे पास लंबे समय से अविश्वसनीय मात्रा में जानकारी तक पहुंच है, हालांकि पहले इसे पार्स करने की कोई क्षमता नहीं थी। GenAI के साथ यह सब बदल जाता है। अब, खोज को नेविगेट करने और कोड रिपॉजिटरी के माध्यम से छानने के बजाय, एक सरल प्राकृतिक भाषा क्वेरी या प्रॉम्प्ट बिल्कुल आवश्यक दस्तावेज़ प्रदान करता है। उत्तर खोजने में घंटों लगने के बजाय, व्यापक दस्तावेज़ मिनटों में आपकी उंगलियों पर है। यह प्रौद्योगिकी को अपनाने में आने वाली किसी भी बाधा को पूरी तरह से नष्ट कर देता है। इम्पोस्टर सिंड्रोम, कौशल अंतराल, और स्विचिंग लागत: आप नोटिस पर हैं।

हज़ारों संभावनाएँ लेकिन AI ऑप्स अगला है

मैं उन तरीकों को स्वीकार करना चाहता हूं जिनसे यह तकनीक हमें डेटासेंटर चलाने में मदद कर सकती है। संभवतः महत्वपूर्ण मूल्य जोड़ने वाला अगला एआई ऑप्स है। वह समृद्ध टेलीमेट्री डेटा हमें बहुत कुछ बता सकता है लेकिन इसमें सिग्नल-टू-शोर अनुपात की समस्या भी होती है। हम मनुष्यों के विश्लेषण और समझने के लिए बहुत सारा डेटा तैयार कर रहे हैं। इस डेटा को GenAI में धकेल कर और एक इंटरफ़ेस के रूप में प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके, हम व्यापक दर्शकों तक अंतर्दृष्टि बढ़ाएंगे और ऐसे प्रश्न पूछना संभव बनाएंगे जिनके बारे में हमने चार्ट और कच्चे डेटा को देखते समय कभी नहीं सोचा होगा। जब हम इस प्रकार के डेटा का उपयोग करेंगे तो समाधान का औसत समय कम हो जाएगा। लेकिन एक बड़ी खामी है, जो हमें हमारे अंतिम बिंदु पर लाती है।

GenAI और स्वचालन जो संभव है उसे बदल देते हैं, लेकिन हमें इसका सावधानी से उपयोग करना चाहिए

GenAI के साथ दो प्रमुख चुनौतियों का समाधान किया जाना चाहिए। वे हैं: बौद्धिक संपदा (आईपी) रिसाव और इसकी "क्षमता"भ्रांत करनाया बातें बनाओ। आइए प्रत्येक को खोलें और निर्धारित करें कि कार्यान्वयन के दौरान बिना किसी रुकावट के प्रौद्योगिकी को कैसे अपनाया जाए।

सबसे पहले, आइए आईपी लीकेज पर चर्चा करें। किसी भी परिदृश्य में जहां डेटा GenAI मॉडल को भेजा जा रहा है जो एक सेवा के रूप में वितरित किया जाता है, हम आईपी लीक होने का जोखिम उठाते हैं। सार्वजनिक क्लाउड और खुले S3 बकेट के शुरुआती दिनों की तरह, इनके दुरुपयोग या ग़लतफ़हमी के शुरुआती प्रयोगकर्ता, जोखिम पैदा किया उनकी कंपनियों के लिए. इसका मुकाबला करने का सबसे अच्छा तरीका एक केंद्रीकृत आईटी रणनीति है, उन्हें अपने सामान्य वर्कफ़्लो या विकास पाइपलाइन में डालें, और अंत में अत्यधिक संवेदनशील डेटा के लिए अपने स्वयं के GenAI को ऑन-प्रिमाइसेस बनाने को प्राथमिकता दें जो AIaaS तक नहीं जा सकता है जो लगातार आपसे सीख रहा है। आंकड़े।

घर में एक बड़ा भाषा मॉडल (एलएलएम) लाने का दूसरा लाभ यह है कि आप इसे अधिक सटीक बना सकते हैं और इस पर रेलिंग लगा सकते हैं। इससे इससे मिलने वाली प्रतिक्रियाएँ अधिक सटीक और आपके अपने व्यवसाय के संदर्भ में हो जाती हैं। रेलिंग कुछ "मतिभ्रम" को भी रोक सकती है यानी जब GenAI को जवाब देने के लिए मजबूर किया जाता है लेकिन अनुरोध का अनुपालन करने के लिए गलत और/या मनगढ़ंत जानकारी प्रदान की जाती है। GenAI के साथ यह एक आम समस्या है। वास्तविकता यह है कि ये सभी उपकरण अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में हैं। जिस तरह अधिकांश लोग अपनी रिलीज़ पाइपलाइन में परीक्षण का काम करेंगे, यह भी एक ऐसा क्षेत्र है जहां उत्पादन पर जोर देने से पहले अधिक कठोरता बरती जानी चाहिए। मैं एआई के साथ गलतियों को कम करने के एक तरीके के रूप में ह्यूमन इन लूप या ह्यूमन असिस्टेड मशीन लर्निंग का बड़ा समर्थक हूं।

भविष्य स्वचालित है

डेटासेंटर यहीं रहेगा, लेकिन इसे GenAI और ऑटोमेशन के साथ मौलिक रूप से बदला जा सकता है। ये उपकरण हमारे वर्कफ़्लो को बढ़ा सकते हैं और आईटी ऑप्स और डेवलपर्स को अलौकिक क्षमताएं हासिल करने में मदद कर सकते हैं, लेकिन वे लोगों के लिए प्रत्यक्ष प्रतिस्थापन नहीं हैं। जब आप अपनी एआई और स्वचालन रणनीतियों को लागू करते हैं तो यह सोचना महत्वपूर्ण है कि आप क्या हासिल करने की कोशिश कर रहे हैं और किस स्तर पर हैं स्वचालन के साथ आपका संगठन सहज है। भविष्य उज्ज्वल है और कहीं भी कुछ नया करने की क्षमता अब एक वास्तविकता है।

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• स्रोत: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/06/23/generative_ai_and_automation_accelerating/