É fato que o mercado dá sinais de que chegamos em um tempo em que uma abordagem tradicional para gerenciar o data center já não é mais eficaz. Hoje, para que um data center seja competitivo e sua infraestrutura seja utilizada ao máximo, os gerentes de data centers têm que transpor o desafio de tornar a operação cada vez mais eficiente, não somente na questão de economia de energia, mas também na maximização da sua capacidade de processamento, o que somente é possível por meio de uma tecnologia de ponta para coleta, processamento e análise de dados.
 
Dentro desse contexto, surge a Inteligência Artificial (IA) com a proposta de simplificar o gerenciamento, apresentando os seguintes ganhos: Eficiência Energética e Operacional, Maximização da Infraestrutura e da Capacidade de Processamento, Mitigação de Riscos e Capacidade de Análises Preditivas.
 
Segundo a Schneider Electric, Inteligência Artificial é sim uma tendência, que vem se consolidando no mercado. Tendência essa, impulsionada pelos dispositivos conectados ao data center pela Internet das Coisas, já que cada dispositivo conectado gera dados, que quando concentrados e processados, se transformam em informações relevantes para melhorias e maximização da operação do data center. Em entrevista exclusiva, Alan Satudi, gerente de Marketing de Produtos de ITD na Schneider Electric Brasil, fala sobre essa nova tendência que pode revolucionar o mercado de data center. Leia, a entrevista, a seguir. 
 
DatacenterDynamics: Inteligência Artificial é garantia de 100% de disponibilidade do data center?
 
Alan Satudi: Com a inteligência artificial poderemos chegar próximo a 100% de disponibilidade do data center, mas não há como afirmar e garantir os 100% de disponibilidade, mesmo com todas as tecnologias mais recentes de software e gestão do data center, e arquiteturas de infraestrutura para minimizar ao máximo os riscos de interrupção.
 
DCD: Inteligência Artificial aplicada em data center será uma tendência? Por quê?
 
A. S.: Sim, é uma tendência que já está se tornando realidade. Essa tendência é impulsionada pelos dispositivos conectados ao data center, pela IoT. Cada dispositivo conectado gera dados que quando concentrados e processados, se transformam em informações relevantes para melhorias e maximização da operação do data center.
 
DCD: Para utilizar Inteligência Artificial em data center faz-se necessário a adoção de ferramentas de Machine Learning?
 
A. S.: A adoção do Machine Learning é importante pois ele constitui a base para aplicação e tomada de decisões da Inteligência Artificial. Por exemplo, o módulo Cooling Optimize do EcoStruxure para data center da Schneider Eletric possui sensores de temperatura e umidade wireless, que coletam os dados dentro do data center. Esses dados são processados em um Edge Control, gerando informações relevantes sobre quais unidades de ar-condicionado de precisão devem aumentar seu fluxo de ar ou diminuir. Com isso, o Edge Control envia a informação para as unidades de ar-condicionado de precisão que realizam o aumento ou diminuição do fluxo. Os sensores medem novamente a temperatura e umidade, retornando os dados novamente para o Edge Control em um ciclo contínuo. Assim, o Edge Control “aprende” em quais zonas do data center cada unidade de ar-condicionado de precisão influencia e comanda cada uma delas conforme a demanda e necessidade, com a máxima eficiência possível.
 
DCD: Qual é o papel do Machine Learning dentro do data center?
 
A. S.: O Machine Learning busca entender, por meio de testes e simulações, o comportamento do data center, e quais as ações necessárias para que a operação se torne mais eficiente em todas as suas faculdades.
  
DCD: Gostaria que listasse os ganhos da aplicação de Inteligência Artificial em data centers?
 
A. S.: Os principais ganhos são:
 
- Eficiência energética
- Eficiência operacional
- Maximização da infraestrutura e da capacidade de processamento
- Mitigação de riscos
- Capacidade de análises preditivas
 
DCD: Quais são os desafios para aplicar Inteligência Artificial em data centers?
 
A. S.: Um dos principais desafios é demonstrar que é viável a aplicação da Inteligência Artificial em data centers de médio e grande porte, e em ambientes com diversas marcas de produtos e software. A integração entre sistemas de diversos fabricantes ainda é uma preocupação dos gestores, e isso gera certa resistência em confiar na IA.
 
DCD: Com a Inteligência Artificial aplicada em data centers, como fica o papel do DCIM?
 
A. S.: O DCIM continua com um papel importante dentro da arquitetura da Inteligência Artificial. É por meio do DCIM que a coleta e processamento de dados é possível para a camada superior de análise e tomada de decisão da Inteligência Artificial.
 
DCD: A Schneider Electric vem aplicando Inteligência Artificial em suas soluções? 
 
A. S.: Sim, a Inteligência Artificial é parte importante do EcoStruxure para data center da Schneider Electric. EcoStruxure é a plataforma e a arquitetura de sistemas aberta e interoperável de IoT da Schneider Electric. Dentro do data center, o EcoStruxure oferece uma solução de três níveis que começa com dispositivos conectados na camada física, o que inclui UPSs (No-breaks) e unidades de distribuição de energia (PDUs), além de equipamentos de comutação e ar-condicionado de precisão. Sensores onipresentes fazem com que muitos dados sejam produzidos por esses dispositivos e esse esforço de monitoramento é fundamental para otimizar as instalações, permitindo que elas sejam executadas em um estado totalmente autônomo.
 
A partir daí a próxima camada é o Edge Control. Ela é composta de soluções de software e monitoramento que acompanham todos os dispositivos conectados e o que está acontecendo no data center. O Edge Control está crescendo rapidamente, à medida que as empresas implementam abordagens híbridas cada vez mais complexas para resolver seus requisitos de data center. O Edge apresenta desafios únicos, pois as instalações costumam ser remotas e sem o suporte da equipe de TI local. Seu ciclo de vida é longo e elas precisam ser fáceis de gerenciar, proteger e implantar, além de serem resilientes.
 
A terceira e mais alta camada é o "Analytics", que permite resiliência e visibilidade por meio de dados de sensor, em tempo real, análises preditivas e alarmes inteligentes. À medida que mais e mais dados são coletados para criar uma grande base de dados, as análises podem fazer um trabalho muito melhor de entender como o equipamento se comporta em todos os tipos de condições operacionais e ambientais. Ao fazer isso, esses data centers terão acesso a informações essenciais para aumentar a confiabilidade e a eficiência das instalações.