TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
แนวโน้มของการนำ Machine Learning มาใช้ภายในการบริหารจัดการ Data Center นั้นเติบโตขึ้นอย่างต่อเนื่อง และในครั้งนี้ก็เป็น Vertiv อดีต Emerson Network Power ที่ได้ออกมาเปิดตัวระบบ Machine Learning สำหรับบริหารจัดการ Data Center Cooling System โดยอัตโนมัตินั่นเอง
โดยทั่วไปแล้ววิศวกรผู้ดูแลระบบ Data Center นั้นจะต้องมีหน้าที่ในการปรับแต่งอุปกรณ์ต่างๆ ภายในระบบ Cooling System แต่ละชิ้นเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของระบบระบายความร้อนอย่างต่อเนื่อง และความซับซ้อนก็จะสูงขึ้นเรื่อยๆ สำหรับ Data Center ขนาดใหญ่ที่การปรับแต่งอุปกรณ์ใดๆ เพียงเล็กน้อยก็อาจส่งผลกระทบเป็นอย่างมากกับระบบระบายความร้อนทั้งหมดของ Data Center ได้ทันที ทำให้งานนี้กลายเป็นงานที่ถือว่ายากมากงานหนึ่งก็คงไม่ผิดนัก
ด้วยเหตุนี้ Vertiv จึงได้ทำการพัฒนาระบบ iCom Autotuning ขึ้นมา โดยใช้การทำ Machine Learning เข้าไปทำการเรียนรู้และควบคุมทุกอุปกรณ์ภายในระบบ Cooling System ของ Data Center และทำการปรับแต่งโดยอัตโนมัติเพื่อให้ Data Center แต่ละแห่งที่มีสภาพแวดล้อมและการใช้งานที่แตกต่างกันนั้น มีประสิทธิภาพสูงสุดอยู่เสมอ และรองรับการเปลี่ยนแปลงหรือการเพิ่มขยายของ Data Center ได้อย่างต่อเนื่อง
ตัวอย่างที่อาจทำให้เห็นภาพได้มากขึ้นนั้นก็คือการปรับแต่งให้ระบบ Compressor, พัดลม และ Condensor สามารถทำงานร่วมกันได้เพื่อกำจัดการเกิด Short Cycling ที่อากาศเย็นอาจย้อนกลับไปยังระบบสร้างอากาศเย็นโดยที่ยังไม่ทันได้ไประบายความร้อนให้กับ Server เลย ซึ่ง Machine Learning นั้นก็จะเข้ามาเรียนรู้ Pattern ของการถ่ายเทความร้อนภายใน Data Center ภายใน Configuration ต่างๆ และทำการปรับแต่งให้ผลลัพธ์ออกมาดีที่สุดโดยอัตโนมัตินั่นเอง
ความสามารถนี้เป็นส่วนหนึ่งของระบบควบคุมอุณหภูมิจาก Vertiv Liebert iCOM-S และเริ่มมีการติดตั้งใช้งานภายในภูมิภาคอเมริกาเหนือแล้ว ส่วนผู้ผลิตรายอื่นที่มีการนำ Machine Learning มาใช้ปรับปรุง Data Center นั้นก็มี Google, Salesforce และรายอื่นๆ ที่กำลังเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง
ก็ถือเป็นอีกเทคโนโลยีที่เหล่าธุรกิจ Data Center ควรเริ่มจับตามองและให้ความสำคัญครับ
