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¿Cómo puedo desarrollar capacidades de inteligencia artificial para el centro de datos?

Tratar de administrar un centro de datos complejo y extenso a través de la entrada de datos manual y el monitoreo puede aumentar la probabilidad de errores en la entrada de datos y puede hacer que los administradores de TI pierdan incidentes. Pero la tecnología de inteligencia artificial puede ayudar a los administradores a rastrear todos los componentes de su centro de datos y automatizar la recopilación de datos.

Desde un punto de vista operativo, la automatización de operaciones mediante IA puede reducir los costos generales y simplificar la instalación de software y hardware. Aún así, las organizaciones deben asegurarse de implementar las capacidades correctas y tener expectativas realistas de las capacidades de IA.

En lugar de intentar instalar inmediatamente funciones que intentan replicar el cerebro humano, las organizaciones deberían centrarse en utilizar el aprendizaje automático y big data para la IA. El aprendizaje automático permite a los administradores comenzar a desarrollar la automatización en una escala mucho más pequeña con funciones individuales en lugar de requerir una costosa actualización de hardware y software.

El aprendizaje automático es el enfoque más común para desarrollar un marco de IA porque el software de aprendizaje automático recopila datos que son importantes para su uso futuro, los integra en la función y mejora la forma en que la máquina responde a las tareas. La automatización simplemente completa la tarea y pasa a la siguiente tarea sin ningún análisis de datos.

Con rutinas de software de aprendizaje automático, grupos de datos y algoritmos, los administradores pueden capacitar al centro de datos para que realice ciertas tareas automáticamente, como filtrar solicitudes de spam o marcar ataques de ransomware. Los diferentes tipos de algoritmos incluyen programación lógica, aprendizaje del árbol de decisiones, aprendizaje por refuerzo y redes bayesianas que desarrollan capacidades de IA a lo largo del tiempo.

Invertir en aprendizaje automático

Un programa de aprendizaje automático necesita suficiente inteligencia para identificar y tomar medidas de manera precisa y consistente sobre eventos actuales en el centro de datos, como denegación de servicio distribuida y ataques de brecha de fuerza bruta. Poder automatizar y analizar datos de eventos es una forma efectiva de integrar capacidades similares a la IA en el centro de datos.

A medida que las capacidades de IA continúen avanzando, el software se volverá más humano.

El software de aprendizaje automático debe poder identificar dónde se agotarán los recursos físicos y adquirir y proporcionar nuevos recursos a tiempo, así como cambiar las cargas de trabajo según sea necesario.

Una herramienta de aprendizaje automático también debe informar sobre los incidentes pasados ​​y aprender de los patrones para optimizarse mejor para lidiar con los eventos diarios y futuros a medida que pasa el tiempo para minimizar la necesidad de la intervención manual del administrador. Los administradores utilizan este tipo de capacidades en software de gestión de eventos e información de seguridad, pero este es solo un componente del centro de datos, y los administradores pueden querer rastrear los datos en toda la configuración o automatizar otros productos de software.

Avanzando en las capacidades de la IA

A medida que las capacidades de IA continúen avanzando, el software se volverá más humano. El cerebro humano tiende a trabajar con probabilidades de que sucedan cosas, pero los administradores tienden a agregar su propia perspectiva y experiencia.

En última instancia, la IA debería poder aplicar automáticamente factores de probabilidad y eliminar la necesidad de que los administradores sopesen múltiples opciones. En 2018, los sistemas que hacen esto, como Watson de IBM – son demasiado costosos de implementar en un centro de datos promedio, y pocos administradores de centros de datos confiarían en cualquier sistema que pueda anular su experiencia profesional.

Los administradores deben esperar ver sistemas de empresas como Electric Cloud, CA Technologies y HashiCorp que funcionan en conjunto con los humanos, y que también sientan las bases para una IA totalmente automatizada.

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