Machine learning helpt datacenterbeheerders de efficiëntie te verhogen
Machine learning helpt zowel tijd als geld te besparen en kan daarnaast de affiniteit onder klanten (zowel intern als extern) vergroten. Steeds meer bedrijven passen daarom machine learning toe in hun datacenter, ondermeer om de efficiëntie te verhogen. Tijdens AFCOM Leaders Lab: Big Data/Machine Learning hebben datacenterbeheerders gebrainstormd over uitdagingen die hierbij ontstaan en vereisten waaraan moet worden gedaan om machine learning effectief in te zetten.
Machine learning en voorspellende analytics worden in datacenters niet alleen ingezet om de energie-efficiëntie en beschikbaarheid van hun datacenter te vergroten, maar ook om de systeemprestaties te optimaliseren. Hiermee helpt machine learning het datacenter te optimaliseren om aa zowel de hedendaagse als toekomstige vraag vanuit de business te kunnen voldoen.
Uitdagingen
Een van de grootste uitdagingen waar datacenterbeheerders hierbij te maken hebben is de data zelf. Zo wijzen de aanwezigen bij AFCOM Leaders Lab: Big Data/Machine Learning erop dat er vaak misverstanden ontstaan over de wijze waarop data wordt verzameld en opgeslagen, evenals de houdbaarheid van data. Ook hebben datacenterbeheerders te maken met data die is opgeslagen in silo's en wordt data gebruikt voor de business, maar niet voor het optimaliseren van bijvoorbeeld de efficiëntie van het datacenter. Een andere belangrijke uitdaging is een gebrek aan kennis. Zo zijn datacenterbeheerders vaak niet opgeleid in datawetenschappen.
Ook concluderen de datacenterbeheerders aanwezig bij het AFCOM Leader Lab: Big Data/Machine Learning dat datacenterbeheerders concrete manieren nodig hebben om de return on investment voor machine learning te meten. Proof of concepts kunnen beheerders helpen beter te onderbouwen waarom zij bepaalde hardware, software en services nodig hebben om machine learning te ondersteunen. Dit kan helpen steun te creëren onder het management, wat nodig is om voldoende budget te krijgen voor deze hardware, software en services.
Whitepaper
Alle resultaten van de AFCOM Leader Lab: Big Data/Machine Learning worden begin maart gepubliceerd in een whitepaper.
Dossiers
Meer over
Lees ook
Motie Grinwis c.s. over datacenters en hyperscalers legt zwakte bloot
De Tweede Kamer heeft dinsdag een groot aantal moties aangenomen en in ieder geval twee daarvan hebben betrekking op datacenters en hyperscalers. De motie Grinwis c.s., ingediend op 12 februari, is de meest in het oog springende.
Free ICT Europe: Circulaire IT levert kostenvoordeel en vraagt om steviger EU-beleid
Een recente position paper van Free ICT Europe stelt dat circulaire strategieën in zakelijke IT aantoonbare kostenbesparingen opleveren. De auteurs baseren hun analyse op resultaten uit het Interreg North West Europe-project Circular Economy for the Data Centre Industry.
Britse startup Callosum wil afrekenen met GPU-monocultuur in datacenters
In veel AI-datacenters is de situatie overzichtelijk: één dominant type GPU, één bijbehorende set aan vermogens- en koelingsspecificaties, één architectuur die de standaard bepaalt. Die uniformiteit heeft voordelen. Maar volgens de Britse startup Callosum kan juist die uniformiteit in de nabije toekomst een beperking blijken.