GenAI e automação: acelerando o futuro do datacenter

Comissionado Na era da automação e da IA ​​generativa (GenAI), é hora de repensar o que “datacenter” realmente significa. Para aqueles que investiram pesadamente em nuvem pública, o datacenter pode não ser o primeiro lugar em que você pensa quando se trata de automação e GenAI, mas essas tecnologias estão mudando rapidamente o que é possível em todos os ambientes.

Dez ou quinze anos atrás, quando as empresas começaram a contornar a TI, roubando cartões de crédito e liberando os desenvolvedores para os recursos da nuvem, a nuvem pública foi absolutamente a decisão certa. Na maioria das grandes organizações, os clientes internos eram frequentemente ignorados ou suas necessidades não eram totalmente atendidas. Eles queriam flexibilidade, ansiavam por escalabilidade e precisavam de um baixo custo inicial para permitir que os projetos de incubação prosperassem.

Se o tempo parasse, talvez os terríveis prognósticos do fim do datacenter estivessem certos. Eu mesmo era um evangelista da nuvem antes de aprender mais sobre o outro lado da cerca. Então, por que esse evento em nível de extinção não aconteceu? Porque o datacenter se adaptou. Claro, existem modelos “aaS” e de assinatura agora disponíveis no local; mas a verdadeira força estabilizadora tem sido a automação.

O que nos leva à história do dia: GenAI e como ela pode aumentar a automação no datacenter para ser uma experiência quase igual à da nuvem pública. Antes de chegarmos lá, porém, precisamos examinar a função que a automação e os scripts desempenharam no datacenter. Começaremos explicando alguns fundamentos e, em seguida, desvendaremos por que a automação e o GenAI mudaram o que é possível no local.

Modelo operacional de nuvem e infraestrutura como código

Vamos começar com o básico: a base da nuvem era a infraestrutura como código e a ideia de consumir TI como serviço. Seus desenvolvedores nunca precisaram falar com um administrador de armazenamento, pessoa de operações de TI ou equipe de rede para criar rapidamente um ambiente e começar a trabalhar. Isso deve ser uma aposta de mesa em 2023, e a boa notícia é que é totalmente possível construí-lo por conta própria. Adotar esse modelo operacional significa que a TI está alavancando políticas e processos juntamente com a automação para remover o atrito do ambiente.

Representação visual da experiência final quando você automatiza um modelo operacional de nuvem

Conjuntos de ferramentas de automação e dados de telemetria

Atualmente, existem muitos produtos de automação, gerenciamento e telemetria/AIOps disponíveis que fornecem controle e informações inigualáveis ​​sobre datacenters. Os dados são a base da IA ​​e do gerenciamento eficaz de um datacenter. O controle e a visibilidade agora nos datacenters geralmente são um superconjunto do que pode ser alcançado na nuvem pública – embora os hyperscalers também tenham feito um ótimo trabalho nesse departamento. Dada a natureza multitenant da nuvem, os provedores de nuvem devem ocultar parte do conhecimento operacional para manter todos os clientes seguros. Isso resulta em decisões arquitetônicas que limitam como alguns sistemas de monitoramento podem ser implantados e quais dados podem ser coletados. Uma área de foco importante é garantir que você esteja integrando fortemente essas soluções, adotando automação e infraestrutura como código, medindo/monitorando tudo e usando um fluxo de trabalho coeso para todas as suas funções.

Representação visual de uma pilha comum de automação/gerenciamento

A próxima onda de automação de TI com GenAI

Isso nos leva à próxima evolução do datacenter incorporando GenAI. Deixe-me compartilhar uma história divertida sobre uma função anterior em que o cliente fez o consultor de marketing criar um laboratório prático de implantação de HCI para infraestrutura física e virtual e, em seguida, não forneceu nenhum especialista no assunto para ajudar. Se não estiver claro, aquele consultor de marketing era eu e provavelmente foi um dos projetos mais desafiadores em que já trabalhei. Usei trechos de código e tutoriais do YouTube para chegar à base de como realizar essa tarefa. Passei semanas montando o quebra-cabeça, descobrindo como cada peça do quebra-cabeça se encaixava. Por algum milagre, consegui acertar, embora não soubesse muito sobre codificação. De qualquer forma, aqui está o Wonderwall... Quero dizer, aqui está o GenAI fazendo isso.

GenAI é o Search Engine e a máquina de montagem de códigos que procurávamos

Agora, lembre-se, em meu laboratório prático, eu estava fazendo muito mais do que apenas instalar o Windows Server, mas não tenho dúvidas de que se eu pedisse para fornecer o restante do processo, ele poderia. O que é tão importante é que, com a mentalidade de infraestrutura como código e em novos ambientes onde os desenvolvedores podem não estar familiarizados com esses tipos de chamadas ou runbooks, o GenAI é um novo aliado que pode realmente ajudar. Muitas pessoas não percebem que o acesso a scripts de infraestrutura comuns é predominante – e muitas vezes é escrito pelas próprias empresas de tecnologia. Os fornecedores de hardware e software têm grandes repositórios de runbook, às vezes é apenas uma questão de encontrá-los: digite GenAI. Outra consideração importante é que a própria infraestrutura é inteligente e segura. Esses comandos podem ser enviados para milhares de servidores para fins de gerenciamento remoto. Isso reduz muito o nível de gerenciamento de seu ambiente.

GenAI e construção de processos

Uma das minhas histórias favoritas de engajamento do cliente pode soar um pouco longa – um pouco como aquelas histórias de estar perdido ou incapaz de alcançar alguém que são incompreensíveis para aqueles que cresceram com smartphones. Ouvimos falar muito sobre contêineres, mas quando abordei esse assunto com um cliente, ele disse: “Não consigo nem manter meus administradores do VMware, o que o faz pensar que eu poderia fazer contêineres?” Isso é algo em que pensei muito e é provavelmente o maior desafio com a tecnologia: se eu não tiver o conjunto de habilidades, como poderia incorporá-lo? Entre no próximo redutor de fricção incrível do GenAI: escrever ou encontrar documentação.

Em apenas dois prompts temos um processo rotineiro e altamente valioso documentado e pronto para uso

Há muito tempo temos acesso a uma quantidade incrível de informações, mas antes não havia como analisar tudo. Tudo isso muda com GenAI. Agora, em vez de navegar pela pesquisa e vasculhar os repositórios de código, uma simples consulta ou prompt de linguagem natural produz exatamente a documentação necessária. Em vez de horas procurando respostas, uma extensa documentação está ao seu alcance em minutos. Isso destrói completamente quaisquer barreiras para abraçar a tecnologia. Síndrome do impostor, lacunas de habilidades e custos de troca: você está em alerta.

Milhares de possibilidades, mas o AI Ops é o próximo

Quero reconhecer a riqueza de maneiras pelas quais essa tecnologia pode nos ajudar a administrar um datacenter. Provavelmente, o próximo a agregar valor significativo é o AI Ops. Esses ricos dados de telemetria podem nos dizer muito, mas também tendem a ter um problema de relação sinal-ruído. Estamos simplesmente gerando muitos dados para os seres humanos analisarem e compreenderem tudo. Ao enviar esses dados para o GenAI e usar a linguagem natural como uma interface, estenderemos os insights a um público mais amplo e possibilitaremos fazer perguntas nas quais talvez nunca tenhamos pensado ao analisar gráficos e dados brutos. O tempo médio de resolução cairá quando usarmos esse tipo de dados. Mas há uma grande desvantagem, que nos leva ao nosso ponto final.

GenAI e automação mudam o que é possível, mas devemos usá-lo com cuidado

Dois dos principais desafios com GenAI devem ser abordados. São eles: Vazamento de Propriedade Intelectual (PI) e sua capacidade de “alucinar” ou inventar coisas. Vamos descompactar cada um e determinar como adotar a tecnologia sem tropeçar durante a implementação.

Primeiro, vamos discutir o vazamento de IP. Em qualquer cenário em que os dados estejam sendo enviados para modelos GenAI que são entregues como um serviço, corremos o risco de vazar IP. Muito parecido com os primeiros dias de nuvem pública e baldes S3 abertos, os primeiros experimentadores em seu uso indevido ou mal-entendido, risco criado para suas empresas. A melhor maneira de combater isso é ter uma estratégia de TI centralizada, inseri-los em seus fluxos de trabalho comuns ou pipeline de desenvolvimento e, por último, priorizar a criação de seu próprio GenAI local para dados altamente confidenciais que não podem ir para um AIaaS que está constantemente aprendendo com seu dados.

O outro benefício de trazer um modelo de linguagem grande (LLM) para casa é que você também pode torná-lo mais preciso e colocar proteções nele. Isso torna as respostas geradas mais precisas e no contexto do seu próprio negócio. As grades de proteção também podem impedir algumas das “alucinações”, ou seja, quando o GenAI é compelido a responder, mas fornece informações imprecisas e/ou inventadas para atender à solicitação. Este é um problema comum com GenAI. A realidade é que essas ferramentas ainda estão na infância. Assim como a maioria trabalharia testando em seu pipeline de lançamento, essa também é uma área em que mais rigor deve ser colocado antes de enviar para a produção. Sou um grande defensor do human in the loop, ou aprendizado de máquina assistido por humanos, como uma forma de reduzir erros com IA.

O futuro é automatizado

O datacenter veio para ficar, mas pode ser radicalmente transformado com GenAI e automação. Essas ferramentas podem aumentar nossos fluxos de trabalho e ajudar as operações de TI e os desenvolvedores a obter recursos sobre-humanos, mas não substituem diretamente as pessoas. Ao implantar suas estratégias de IA e automação, é importante pensar sobre o que você está tentando realizar e em que nível de automação com a qual sua organização se sente confortável. O futuro é brilhante e a capacidade de inovar em qualquer lugar é agora uma realidade.

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Trazido a você pela Dell Technologies.

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