Coolan zet crowdsourcing in om datacenterstoringen te voorspellen
Als het aan Coolan ligt gaan beheerders van grote datacenters informatie die zij verzamelen tijdens het optimaliseren van hun datacenter delen met andere datacenterbeheerders. Het bedrijf wil crowdsourcing in gaan zetten om datacentermanagement te verbeteren en problemen te voorspellen.
Coolan verwacht door grote hoeveelheden data verzameld in datacenters over de gehele wereld te verzamelen en combineren interessante inzichten te kunnen bieden voor datacenterbeheerders. Door de hierop machine learning los te laten stelt Coolan nauwkeurige voorspellingen te kunnen doen van mogelijke problemen in datacenters en downtime. Iets wat niet onbelangrijk is, gezien de hoge kosten die gemoeid gaan met downtime.
Basale informatie over servers verzamelen
Het platform van het bedrijf lijkt in eerste instantie op veel andere beheersystemen. De software implementeert code in de servers die worden beheerd, wat het mogelijk maakt relatief basale informatie over de status van de server te verzamelen.
De kracht van Coolan zit dan ook in het feit dat deze informatie vervolgens wordt vergelijken met informatie die is verzameld in een groot aantal andere datacenters. Afwijkingen vallen hierdoor direct op, waardoor Coolan storingen in datacenters kan voorspellen. Beheerders kunnen op basis van deze informatie direct ingrijpen om downtime te voorkomen.
Meer over
Lees ook
Europees project ontwikkelt open source datacenter management
Het monitoren en meten van de belangrijkste hardware-componenten binnen het datacenter zijn uitgegroeid tot de belangrijkste kenmerken van de Data Center Infrastructure Management (DCIM) tools die momenteel commercieel beschikbaar zijn. Er bestaat weliswaar geen eensluidende definitie van DCIM, maar veelal wordt hieronder verstaan: het geïntegreer1
Veilig vormgeven van digitale transformatie
Herken en minimaliseer de uitvalsrisico’s van een IT-infrastructuur Om economische redenen is het voor veel middelgrote bedrijven moeilijk de eigen IT-experts alleen in te zetten voor de monitoring van IT-systemen. De oplossing? Een slim monitoring-softwareprogramma dat de grotendeels geautomatiseerde infrastructuur rondom de computerruimte bewaak1
Machine learning versterkt DCIM
Nlyte maakt gebruik van het IBM Watson IoT-platform om een zogeheten cognitieve DCIM-oplossing op de markt te kunnen brengen. Hiermee kunnen de enorme hoeveelheden data die monitoring in een datacenter oplevert, worden geanalyseerd op patronen en onderlinge relaties. Het doel daarvan is het verder optimaliseren van de operatie van het datacenter.1