GenAI ve otomasyon: veri merkezinin geleceğini hızlandırmak

yetkili Otomasyon ve üretici yapay zeka (GenAI) çağında, "veri merkezinin" gerçekte ne anlama geldiğini yeniden düşünmenin zamanı geldi. Genel buluta yoğun bir şekilde yatırım yapanlar için, otomasyon ve GenAI söz konusu olduğunda aklınıza gelen ilk yer veri merkezi olmayabilir, ancak bu teknolojiler tüm ortamlarda mümkün olanı hızla değiştiriyor.

On ya da on beş yıl önce, işletmeler kredi kartlarını kullanarak ve geliştiricileri bulut kaynaklarında serbest bırakarak BT'yi atlamaya başladığında, genel bulut kesinlikle doğru hareketti. Çoğu büyük kuruluşta, dahili müşteriler genellikle göz ardı ediliyor veya ihtiyaçları tam olarak karşılanmıyordu. Esneklik istiyorlardı, ölçeklenebilirliğe can atıyorlardı ve kuluçka projelerinin gelişmesine izin vermek için düşük bir ön maliyete ihtiyaçları vardı.

Zaman dursaydı, belki de veri merkezinin sonunun korkunç tahmincileri haklı olabilirdi. Çitin diğer tarafı hakkında daha fazla şey öğrenmeden önce ben de oldukça bulut müjdecisiydim. Peki bu yok olma düzeyindeki olay neden gerçekleşmedi? Çünkü veri merkezi adapte oldu. Elbette, artık şirket içinde kullanılabilen "aaS" ve abonelik modelleri var; ancak asıl dengeleyici güç otomasyon olmuştur.

Bu da bizi günün hikayesine getiriyor: GenAI ve veri merkezindeki otomasyonu, genel bulutla neredeyse eşit bir deneyim olacak şekilde nasıl artırabileceği. Oraya varmadan önce, veri merkezinde otomasyon ve betik oluşturmanın oynadığı role bakmamız gerekiyor. Bazı temel noktaları açıklayarak başlayacağız, ardından otomasyon ve GenAI'nin şirket içinde mümkün olanı neden değiştirdiğini açıklayacağız.

Kod olarak bulut işletim modeli ve altyapısı

Temel bilgilerle başlayalım: Bulutun temeli, kod olarak altyapı ve BT'yi Hizmet olarak kullanma fikriydi. Geliştiricileriniz, bir ortamı hızla oluşturmak ve işe başlamak için hiçbir zaman bir depolama yöneticisi, BT operasyonları sorumlusu veya ağ ekibiyle konuşmak zorunda kalmadı. Bu, 2023'te masa bahisleri olmalı ve iyi haber, bunu kendiniz inşa etmek tamamen mümkün. Bu operasyonel modeli benimsemek, BT'nin çevredeki sürtüşmeleri ortadan kaldırmak için otomasyonun yanı sıra politika ve süreçlerden yararlandığı anlamına gelir.

Bir bulut işletim modelini otomatikleştirdiğinizde son deneyimin görsel temsili

Otomasyon araç setleri ve telemetri verileri

Bugün, veri merkezlerine yönelik benzersiz kontrol ve içgörüler sağlayan birçok otomasyon, yönetim ve telemetri/AIOps ürünü mevcuttur. Veriler, yapay zekanın ve bir veri merkezini etkili bir şekilde yönetmenin temelidir. Hiper ölçekleyiciler bu departmanda da harika bir iş çıkarsa da, artık veri merkezlerindeki kontrol ve görünürlük, genellikle genel bulutta elde edilebileceklerin bir üst kümesidir. Bulutun çok kiracılı doğası göz önüne alındığında, bulut sağlayıcılarının her müşteriyi güvende tutmak için bazı operasyonel bilgileri gizlemesi gerekir. Bu, bazı izleme sistemlerinin nasıl konuşlandırılabileceğini ve hangi verilerin toplanabileceğini sınırlayan mimari kararlarla sonuçlanır. Odak noktalarından biri, bu çözümleri yoğun bir şekilde entegre ettiğinizden, otomasyon ve altyapıyı kod olarak benimsediğinizden, her şeyi ölçtüğünüzden/izlediğinizden ve tüm rolleriniz için tutarlı bir iş akışı kullandığınızdan emin olmaktır.

Ortak bir otomasyon/yönetim yığınının görsel temsili

GenAI ile bir sonraki BT otomasyonu dalgası

Bu bizi, GenAI içeren veri merkezinin bir sonraki evrimine getiriyor. Müşterinin pazarlama danışmanına fiziksel ve sanal altyapı için bir HCI dağıtım uygulamalı laboratuvarı kurmasını sağladığı ve ardından yardımcı olması için herhangi bir konu uzmanı sağlamadığı geçmiş bir rolle ilgili eğlenceli bir hikaye paylaşayım. Açık değilse, o pazarlama danışmanı bendim ve muhtemelen üzerinde çalıştığım en zorlu projelerden biriydi. Böyle bir görevin nasıl yapılacağının temeline inmek için kod parçacıklarını ve YouTube eğitimlerini kullandım. Her bir yapboz parçasının nasıl bir araya geldiğini anlamak için yapbozu bir araya getirmek için haftalar harcadım. Kodlama hakkında pek bir şey bilmememe rağmen, bir mucize eseri aslında doğru anlamayı başardım. Her neyse, işte harikalar duvarı… Demek istediğim, bunu GenAI yapıyor.

GenAI, aradığımız Arama Motoru ve kod birleştirme makinesidir.

Şimdi dikkat edin, uygulamalı laboratuvarımda, Windows Server'ı kurmaktan çok daha fazlasını yapıyordum, ancak ondan bu sürecin geri kalanını sağlamasını isteseydim, aklımda hiç şüphe yok ki, sağlayabilirdi. Bu kadar önemli olan şey, kod olarak altyapı zihniyetiyle ve geliştiricilerin bu tür çağrılara veya runbook'lara aşina olmayabilecekleri yeni ortamlarda, GenAI'nin gerçekten yardımcı olabilecek yeni bir müttefik olmasıdır. Pek çok kişi, ortak altyapı betiklerine erişimin yaygın olduğunun ve çoğu zaman teknoloji şirketlerinin kendileri tarafından yazıldığının farkında değil. Hem donanım hem de yazılım satıcılarının büyük runbook havuzları vardır, bazen bunları bulmak sadece bir meseledir: GenAI'ye girin. Bir diğer önemli husus da altyapının kendisinin akıllı ve güvenli olmasıdır. Bu komutlar, uzaktan yönetim amacıyla binlerce sunucuya gönderilebilir. Bu, ortamınızı yönetme konusundaki çıtayı büyük ölçüde düşürür.

GenAI ve süreç oluşturma

En sevdiğim müşteri bağlılığı hikayelerimden biri kulağa biraz uzun gelebilir - akıllı telefonlarla büyümüş olanlar için anlaşılmaz olan kaybolma veya birine ulaşamama hikayeleri gibi. Kapsayıcılar hakkında bir ton konuşma duyuyoruz, ancak bu konuyu bir müşterime açtığımda, "VMware yöneticilerimi bile tutamıyorum, kapsayıcılar yapabileceğimi sana düşündüren nedir?" Bu, üzerinde çok düşündüğüm bir şey ve muhtemelen teknolojiyle ilgili en büyük zorluk: Beceri setine sahip değilsem, onu nasıl benimseyebilirim? GenAI'nin bir sonraki inanılmaz sürtünme azaltıcısına girin: belge yazmak veya bulmak.

Sadece iki istemde, belgelenmiş ve kullanıma hazır rutin ve oldukça değerli bir sürecimiz var.

Uzun zamandır inanılmaz miktarda bilgiye erişimimiz var, ancak daha önce hepsini ayrıştırma yeteneğimiz yoktu. Tüm bunlar GenAI ile değişir. Şimdi, aramada gezinmek ve kod havuzlarını elemek yerine, basit bir doğal dil sorgusu veya bilgi istemi tam olarak gereken belgeleri verir. Cevapları saatlerce aramak yerine, kapsamlı belgeler dakikalar içinde parmaklarınızın ucunda. Bu, teknolojiyi benimsemenin önündeki tüm engelleri tamamen ortadan kaldırır. Sahtekarlık sendromu, beceri boşlukları ve değiştirme maliyetleri: Dikkatiniz yerinde.

Binlerce olasılık ama sırada AI Ops var

Bu teknolojinin bir veri merkezini yönetmemize yardımcı olabileceği zenginliği kabul etmek istiyorum. Muhtemelen kayda değer bir değer katacak sonraki kişi AI Ops'tur. Bu zengin telemetri verileri bize çok şey anlatabilir, ancak aynı zamanda bir sinyal-gürültü oranı sorununa da sahip olma eğilimindedir. İnsanların hepsini analiz etmesi ve anlaması için çok fazla veri üretiyoruz. Bu verileri GenAI'ye aktararak ve bir arayüz olarak doğal dili kullanarak, içgörüleri daha geniş bir kitleye ulaştıracağız ve grafiklere ve ham verilere bakarken belki de hiç düşünmediğimiz soruları sormayı mümkün kılacağız. Bu tür verileri kullandığımızda ortalama çözüm süresi düşecektir. Ancak bizi son noktamıza getiren çok büyük bir dezavantaj var.

GenAI ve otomasyon mümkün olanı değiştiriyor, ancak onu dikkatli kullanmalıyız

GenAI ile ilgili en büyük zorluklardan ikisi ele alınmalıdır. Bunlar: Fikri Mülkiyet (IP) sızıntısı ve "gördüğünü sanmak” veya bir şeyler uydurun. Her birini açalım ve uygulama sırasında tökezlemeden teknolojiyi nasıl benimseyeceğimizi belirleyelim.

İlk olarak, IP sızıntısını tartışalım. Verilerin hizmet olarak sunulan GenAI modellerine gönderildiği herhangi bir senaryoda, IP sızıntısı riskiyle karşı karşıyayız. Genel bulutun ve açık S3 gruplarının ilk günlerine çok benzer şekilde, ilk deneyciler kötüye kullanım veya yanlış anlama konusunda, yaratılan risk şirketleri için. Buna karşı koymanın en iyi yolu, merkezi bir BT stratejisine sahip olmak, bunları ortak iş akışlarınıza veya geliştirme boru hattınıza eklemek ve son olarak, sürekli olarak sizden öğrenen bir AIaaS'ye gidemeyen yüksek düzeyde hassas veriler için şirket içinde kendi GenAI'nizi oluşturmaya öncelik vermektir. veri.

Büyük bir dil modelini (LLM) şirkete getirmenin diğer bir yararı da, onu daha kesin hale getirip korkuluklar koyabilmenizdir. Bu, ürettiği yanıtları daha kesin ve kendi işiniz bağlamında yapar. Korkuluklar aynı zamanda bazı “halüsinasyonları” da durdurabilir, yani GenAI yanıt vermek zorunda kaldığında ancak talebe uymak için yanlış ve/veya uydurma bilgiler sağladığında. Bu, GenAI'de yaygın bir sorundur. Gerçek şu ki, bu araçların hepsi hala emekleme aşamasında. Birçoğunun serbest bırakma boru hattında test çalışması yapacağı gibi, bu da üretime geçmeden önce daha fazla titizlik gösterilmesi gereken bir alandır. AI ile hataları azaltmanın bir yolu olarak döngüdeki insanın veya insan destekli makine öğreniminin büyük bir savunucusuyum.

Gelecek otomatikleştirildi

Veri merkezi kalıcıdır, ancak GenAI ve otomasyon ile kökten dönüştürülebilir. Bu araçlar, iş akışlarımızı artırabilir ve BT Operasyonlarının ve geliştiricilerin insanüstü yetenekler elde etmesine yardımcı olabilir, ancak bunlar doğrudan insanların yerine geçmez. Yapay zeka ve otomasyon stratejilerinizi uygulamaya koyarken, neyi başarmaya çalıştığınızı ve hangi düzeyde kuruluşunuzun rahat olduğu otomasyon. Gelecek parlak ve her yerde yenilik yapma yeteneği artık bir gerçek.

Bizim nasıl olduğunu öğrenin Dell APEX portföyü kuruluşların her yerde tutarlı bir bulut deneyimini benimsemesine yardımcı olur, böylece AI gibi teknolojileri benimseyin ve inovasyonu hızlandırın.

Size Dell Technologies tarafından getirildi.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/06/23/generative_ai_and_automation_accelerating/