Axis Communications'da Global Enterprise Segment Marketing Manager görevini sürdüren Sienna Cacan, veri merkezlerini daha akıllı, daha güvenli ve daha verimli hale getirmek için en son teknolojinin potansiyelini araştırıyor.
Dijital altyapı sektörü hızla büyümeye hazırlanıyor. Elektronik hizmetlere olan talebin önümüzdeki on yıl içinde iki katına çıkması ve dünya çapındaki veri merkezi sektörünün bu artan ihtiyacı karşılamak için aynı dönemde üç katına çıkması bekleniyor. Bu altyapının büyük bir kısmı dünyanın güvenmeye başladığı günlük hizmetlere güç veriyor, ancak talepteki büyümenin büyük bir kısmı yeni nesil hizmet sağlanmasından kaynaklanıyor: Yapay Zeka dünyası.
Yapay zeka son yıllarda önemli ölçüde değişti. Üretken Yapay Zekanın birçok manşeti hızlı evriminden kaynaklandı ve metin, görüntü ve hatta video üretiminin ana akım araçlara dönüştüğünü gördük. Ancak veri üretmek için değil, verileri analiz etmek ve bunlardan sonuçlar çıkarmak için tasarlanan öngörücü Yapay Zeka, kamuoyundan daha sönük bir tepki aldı. Bu, yalnızca insanlarla asla ulaşamayacağımız ses, görüntü ve en önemlisi video gibi kaynaklardan değerli bilgiler elde etme potansiyeline sahip olmasına rağmen böyle.
Video verilerini ve Yapay Zekayı birleştirme
Yapay Zeka sadece bir büyüme itici gücü değil, aynı zamanda bir büyüme sağlayıcısıdır. Veri merkezlerinin boyutu büyüdükçe ve daha karmaşık hale geldikçe ve konumları dünya genelindeki talebi karşılamak için yayıldıkça, Yapay Zeka veri merkezi sitelerinin yerel ve uzaktan yönetimini basitleştirmede hayati bir rol oynayacaktır. Enerji çekişleri arttıkça - sadece üretken Yapay Zekanın 2028 yılına kadar ek 38 GW'a ihtiyaç duyması bekleniyor - Yapay Zeka yeni verimlilikler bulmaya ve atık kaynaklarını keşfetmeye yardımcı olacaktır. Veri merkezleri kritik varlık dönemine girdikçe, Yapay Zeka tesislerin temel güvenlik ve emniyet işlevini destekleyecektir.
Video verileri artık Yapay Zeka analizi için zengin bir kaynaktır. Bir kamera, potansiyel olarak bir işletmenin kullanabileceği en güçlü sensördür ve her saniye birden çok kez milyonlarca veri noktası üretir. Her piksel izole edilebilir ve analiz edilebilir, tek bir kamera görüntüsü çok sayıda ilgi noktasına bölünerek tek bir kameranın aynı anda birden fazla işi yapmasına olanak tanır. Nesne tabanlı analitik, bir sahnedeki öğeleri algılayabilir, izleyebilir ve sınıflandırabilir ve kolayca tanımlanan kurallara dayalı otomatik süreçleri tetikleyebilir. Kameralar çok yönlüdür ve uygulamaları neredeyse sınırsızdır.
Mevcut teknoloji, yeni fırsatlar
Bir kamera bir şeyi görebiliyorsa, Yapay Zeka da ona göre hareket edebilir. Derin öğrenme sayesinde, eski sorunlara yeni çözümler sunan veya yeni sorunları harekete geçmek için çok geç olmadan tespit eden özel reaktif uygulamalar geliştirmek mümkündür. Ve veri merkezlerinin hızlı büyümesini destekleyen ağır Yapay Zeka iş yüklerinin aksine, uygun şekilde eğitilmiş Yapay Zeka modelleri, bu tür analitik uygulamaların doğrudan ağ ucunda, dayandıkları kamera donanımı içinde çalışmasına olanak tanır.
Bu, güvenlik için halihazırda kullanılmakta olan bir kameranın, hassas alanlardaki yetkisiz personeli tespit etmek ve otomatik olarak alarmı çalmak için yapay zeka analitiği kullanarak veya operatörleri başıboş dolaşma veya hırsızlık gibi şüpheli faaliyetleri tespit edip uyararak yeteneklerini geliştirebileceği anlamına gelir. Ancak bu aynı kameranın daha fazlasını yapabileceği anlamına da gelir - arka arkaya geçişleri tespit etmek için bir erişim kontrol sistemiyle entegre olabilir veya operatörlere herhangi bir sıcak noktanın canlı görüntüsünü sunmak ve hatta otomatik olarak ek soğutmayı tetiklemek için bir termal kamera ile birlikte çalışabilir.
Sürekli yenilik için yaratıcı olanaklar
Yapay zekanın yaratıcı potansiyeli, analitik uygulamaların veri merkezi ortamının benzersiz ihtiyaçlarına uyacak şekilde şekillendirilebileceği anlamına gelir. Örneğin nesne algılama, su şişeleri gibi yasaklı öğeleri arayacak şekilde ayarlanabilir. Kameralar, sunucu arızası veya bozulmasına ilişkin görsel veya mikrofonları aracılığıyla sesli işaretleri tespit edecek şekilde yapılandırılabilir. Analitikler, sızıntılar gibi çevresel tehlikeleri izlemek ve ekipmanın ömrünü uzatmak için bakım ve onarımın yeterli olmasını sağlamak üzere eğitilebilir.
Veri merkezi müşteri sayısı arttıkça, video analitiği ortak yerleşim müşterilerine fiziksel sunucularının kesin durumunun görsel olarak doğrulanmasını sağlayabilir veya algılanan doluluk durumuna göre otomatik aydınlatma ve soğutma sistemleri aracılığıyla enerji kullanımının optimize edilmesine yardımcı olabilir. Felaket kurtarma bile yapay zeka analitiğinden faydalanabilir - dumanı algılayan bir kamera otomatik olarak hoparlör uyarılarını tetikleyebilirken, kameralar, dahili telefonlar ve okuyucular tahliye prosedürlerini kolaylaştırmak için personelin kesin sayılarını ve konumlarını kataloglayabilir.
Veri merkezlerinin geleceğini desteklemek
Veri merkezleri yarının teknolojisinin temel taşıdır, ancak kimse dijital altyapının hızla genişlemesinin kolay olacağını söylemiyor. İşletmeciler, para tasarrufu, enerji tasarrufu veya sadece tesisleri mümkün olduğunca temiz, verimli ve güvenli bir şekilde çalıştırmak için elde edebilecekleri her türlü avantaja ihtiyaç duyarlar. Yapay zeka analitiği, analitik kullanılsa da kullanılmasa da güvenlik işlevi için gerekli olacak donanımın bir uzantısı olarak tüm bu avantajları ve daha fazlasını sunar.
Dünya akıllandıkça dijital altyapı da akıllanmalıdır. Yapay zekanın faydalarından en iyi şekilde yararlanmaya yönelik yeni konumlar veya yükseltmeler planlamak, hem operatörler hem müşterileri hem de hayati önem taşıyan verileri için daha akıllı ve daha güvenli bir dünyaya giden yoldur.
