Datacenters staan onder toenemende druk: de vraag naar opslagcapaciteit groeit exponentieel, klanten eisen minimale downtime, en energie-efficiëntie wordt steeds belangrijker. Om al deze uitdagingen het hoofd te bieden, kijken steeds meer IT-dienstverleners en datacenterbeheerders naar AI (en machine learning).
Grote winst valt te behalen bij de combinatie van AI met en de manier waarop monitoring en onderhoud worden aangepakt. Traditionele monitoringtools verzamelen al jaren data over temperatuur, stroomverbruik en netwerkactiviteit, maar ze zijn vaak reactief. Pas als een probleem zich voordoet – bijvoorbeeld een temperatuurstijging in een serverrack – wordt er actie ondernomen. AI en ML kunnen dit veranderen door te voorspellen wanneer onderhoud plaats moet vinden.
Door sensordata te analyseren kunnen AI-modellen patronen herkennen die wijzen op mogelijke storingen. Daarbij kun je denken aan een ventilator die minder efficiënt begint te draaien of een voedings-eenheid die tekenen van slijtage vertoont. Door deze signalen vroegtijdig te detecteren, kun je de problemen oplossen voordat ze tot uitval leiden. Dit bespaart niet alleen kosten, maar voorkomt ook dat klanten worden geconfronteerd met downtime – een kritieke factor voor bedrijven in het mkb.
Het is bekend dat Google zijn datacenters heeft uitgerust met AI-tools die voortdurend temperatuur- en luchtvochtigheidsgegevens monitoren. Deze systemen moeten automatisch de koelingsinstellingen optimaliseren, wat op papier leidt tot een aanzienlijke energiebesparing. Dit biedt een blauwdruk voor hoe AI kan worden ingezet om ook kleinere datacenters efficiënter te beheren.
Optimalisatie van energieverbruik
Het is duidelijk dat energie een van de grootste kostenposten voor datacenters is. Het koelen van servers, het voeden van hardware en het onderhouden van netwerken verbruikt enorme hoeveelheden stroom. Het is mogelijk om aanzienlijke besparingen te realiseren met behulp van AI. Door historische en real-time data te combineren kunnen AI-systemen voorspellen wanneer de energievraag piekt en welke processen efficiënter kunnen worden uitgevoerd.
Een concreet voorbeeld hiervan is het dynamisch toewijzen van workloads. AI kan analyseren welke servers het meest efficiënt draaien en nieuwe taken daar naartoe sturen. Dit kan overbelasting van bepaalde hardware voorkomen en zorgt ervoor dat servers die niet nodig zijn in een energiezuinige stand-by modus kunnen worden gezet. Deze ‘workload balancing’ is vooral interessant voor IT-dienstverleners die datacenters beheren voor meerdere mkb-klanten. Je kunt eventueel zelfs de kostenbesparing die je realiseert met het verhogen van de energie-efficiëntie door te berekenen aan je klanten. Daarmee heb je een duidelijk voordeel op je concurrentie.
Daarnaast speelt AI een belangrijke rol in het optimaliseren van koelingssystemen. Traditionele airconditioningsystemen draaien vaak op vaste instellingen, ongeacht de werkelijke warmteproductie van de servers. AI-gestuurde koelingsoplossingen kunnen real-time gegevens gebruiken om het systeem dynamisch aan te passen. Dit voorkomt verspilling van energie en draagt bij aan een duurzamer datacenter.
Verbetering van beveiliging
Een ander terrein waar AI het verschil kan maken is de beveiliging van datacenters. Cyberaanvallen worden steeds geavanceerder, en handmatige methoden om bedreigingen op te sporen schieten vaak tekort. AI kan hier uitkomst bieden door afwijkingen in netwerkverkeer of verdachte activiteiten sneller en nauwkeuriger te identificeren dan traditionele tools.
Machine learning-modellen worden getraind op basis van enorme hoeveelheden historische gegevens over cyberaanvallen. Hierdoor kunnen deze modellen nieuwe bedreigingen herkennen, zelfs als deze nog niet eerder zijn waargenomen. Daarbij gaat het om ongebruikelijke inlogpogingen, verdachte dataoverdracht of onbekende apparaten die verbinding maken met het netwerk. Zodra een dreiging wordt gedetecteerd, neemt AI het over en kan direct maatregelen nemen, zoals het isoleren van een geïnfecteerd systeem of het blokkeren van verdachte IP-adressen.
Schaalbaarheid en flexibiliteit
Een ander belangrijk onderwerp als het gaat om datacenters is schaalbaarheid. Ook daarin kan AI een sleutelrol spelen. Naarmate mkb-klanten groeien of hun vraag naar digitale diensten toeneemt, moet de infrastructuur in staat zijn om snel mee te schalen. Traditionele schaalmethoden vereisen vaak handmatige interventie en planning, wat tijd en geld kost. AI daarentegen kan de capaciteit automatisch aanpassen op basis van de werkelijke vraag.
Bijvoorbeeld wanneer een e-commerceklant tijdens een piekperiode zoals Black Friday extra rekenkracht nodig heeft, kan een AI-systeem auto-matisch meer servers activeren of de bandbreedte verhogen. Zodra de vraag weer daalt, worden de extra resources afgebouwd. Dit voorkomt onnodige kosten en garandeert dat klanten altijd toegang hebben tot de capaciteit die ze nodig hebben.
Daarnaast kan AI het makkelijker maken om datacenterinfrastructuur flexibel te beheren. Je kunt bijvoorbeeld gebruikmaken van AI-gestuurde orkestratietools om workloads te verplaatsen tussen verschillende datacenters of cloud-omgevingen. Dit zorgt niet alleen voor een betere benutting van resources, maar verhoogt ook de veerkracht van de infrastructuur.
Niet alleen maar hosanna
Hoewel AI en ML veelbelovende oplossingen kunnen bieden, is het niet allemaal hosanna in de datacenterwereld. Zo vormt de implementatie van AI-systemen een belangrijke drempel. Die vereist niet alleen gespecialiseerde kennis, maar ook toegang tot kwalitatief hoogwaardige datasets. Daarnaast is het belangrijk om AI-systemen regelmatig te trainen en bij te werken, omdat de technologie anders achterhaald kan raken.
Een andere uitdaging is de complexiteit van integratie. Veel IT-dienstverleners werken met een combinatie van verouderde en moderne systemen, wat het lastig kan maken om AI-oplossingen volledig te integreren. Aan de andere kant: slaag je als IT-dienstverlener erin om AI effectief in te zetten, dan kun je jezelf onderscheiden door efficiëntere, veiligere en goedkopere oplossingen aan te bieden.
Hoe dan ook, de toekomst van het datacenter is onlosmakelijk verbonden met AI. Hoe eerder je als IT-dienstverlener deze technologie omarmt, hoe beter je bent voorbereid op de mogelijkheden, uitdagingen en kansen van AI in datacenterbeheer. ◾