Home / Internet Of Things / 为什么自动化流程是智能数据中心的前进方向?

为什么自动化流程是智能数据中心的前进方向?

插图:©IoT for All

当许多人想到机器人时,他们会想象一种金属人形机器人,或者也许是在电视节目中竞争的那些智能机器之一。

在谈论机器人自动化过程(RPA)时,我们也可能在谈论“ 机器人软件”,在其他系统上执行操作的可编程或自学习系统。

本文研究了RPA在称为“智能数据中心”的未来数据中心中的作用。我们探讨了为什么需要更新数据中心,提供哪些类型的APR,如何将APR集成到数据中心中以及这样做的好处。

为什么我们需要一个智能数据中心?

那么,为什么我们需要一个智能数据中心?换句话说,现有数据中心技术有什么问题?

解决方案在于业务计算的趋势。无论是小型区域数据中心,繁忙的主机托管还是大型数据中心的全球网络,企业都是大多数数据中心的客户基础。支持公共云提供商的数据。

为了实现云的功能和效率,他们成立了DevOps团队和微服务,这些团队和微服务需要实时处理,弹性可伸缩性,大数据存储容量等等。可靠性达到99.99%或更高。为了在保持竞争成本的同时满足这些业务模型的新要求,数据中心需要减少开销,同时提高可靠性和性能。一个难题!

随着基础结构变得更加复杂和分散,机器人辅助技术也有了新的争论。人们根本无法监视和处理进入数据中心的多种信息流,而不会犯错误或降低速度和性能。网络的停机时间非常严重,但是现在由于数据泄露导致记录罚款,错误可能威胁到数据中心的生存。

根据计算机咨询小组洛杉矶 DCG Inc.提供的数据量,该数据将进入和离开您现有的网络,因此必须考虑到每一位。

由于人为错误仍然是导致网络问题的最常见原因,因此机器人可以提供安全的保护。 ,至少在以下复杂的重复过程方面:

但是,机器人是否不过度依赖人类主人来适应系统状态的变化?为了回答这个问题,我们需要仔细研究RPA的工作方式以及现有软件机器人的不同类型。

RPA的两种类型

RPA是一个广阔的领域,但通常由控制器,一组开发工具和一个机器人软件组成。机器人可以分为两种主要类型:可编程机器人和智能机器人。

带有可编程机器人的RPA是一个密集的过程,因为必须分解过程的每个步骤,并且对机器人进行编程以执行基于参数的步骤。这适用于简单且重复的任务,这种类型的APR在制造业中很常见。

具有智能机器人的APR使用机器学习技术(ML)。这些机器人监视正在进行的过程并分析大量历史和当前数据,以学习如何对其进行优化。然后,可以将它们配置为基于高级策略和系统状态知识执行各种操作。他们可以决定应执行哪些任务以及何时执行。

对于现代数据中心的复杂环境,后一种类型的软件机器人越来越多,其参数不断变化,并且拥有大量的非结构化数据。 [19659003] RPA技术正在迅速发展,可以将其集成到数据中心中,而对中断的影响最小,可产生可靠的结果并加速关键过程。

但是,如果计划将RPA用作数据中心,则不必着急进行。实际上,分散的方法通常是可取的,因为与大多数新技术一样,如果没有深思熟虑的方法性方法,就无法充分利用其优势。

从手动控制切换到全自动

全自动实现数据中心仍然是未来的目标,许多人仍然怀疑机器人可以安全地处理涉及的许多流程与自动驾驶汽车一样,独立的数据中心必须经过许多测试步骤和中间步骤,然后才能交给自己使用。

RPA在治疗中心的集成可以看作是一个四步骤的手动过程。在大多数数据中心中已经实现了辅助操作的完全自动化:

辅助手动操作

在这里,机器人被用来使简单的任务自动化,从而减少了#的数量。操作员必须执行的39个步骤。操作员将始终必须触发初始操作,例如执行备份或将数据从近线系统移至在线系统,但是机器人将按照脚本执行必要的子步骤以执行以下操作:任务的执行。

部分自动化

通过部分自动化,RPA和ML结合起来可以分析趋势并向操作员推荐操作。动态资源调度(DRS)是一个示例,其中机器人可以根据负载平衡规则建议移动工作负载。

条件自动化

条件自动化允许机器人监视系统状态,然后支持某些条件。被满足。这些可以是专门定义的条件(例如一天中的某个时间),也可以是参数产生的条件。例如,如果机器人检测到数据中心部分区域中的温度超出定义范围,则它可以执行各种操作来降低损坏风险,采取纠正措施并向控制器发出警告。数据中心。

全自动

未来的全自动智能数据中心将使用ML进行自学习,并使用当前和历史数据以及建模方案进行提前计划。它将随着时间的推移而发展,根据经验调整设置并改善容量管理,资源分配和能源效率。未来的数据中心机器人还将能够主动监视数据中心的运行状况,并采取纠正措施,例如订购,更换和配置硬件组件。

自治数据中心的好处

机器人技术已经对制造业产生了积极的影响。正如洛杉矶的DCG IT服务所解释的那样,制造商将从较低的总体成本,更高的准确性,不安全操作中的安全性以及更高的可靠性中受益。 “

,而Google收购了机器人公司,并与RPA专家(例如UiPath)合作,开发了一系列自动化选项。

数据中心可以期待的好处[RPG]在执行重复任务时采用RPA的效率比人类高。)
  • 随着员工被释放去执行创造性和战略性任务(例如, ,DevOps,业务计划)
  • 减少了人为错误的风险
  • 更好的容量管理
  • 更好的资源计划
  • 能源效率的提高
  • 5月主动维护
  • 连续监控和自动修复g)
  • 机器人逐渐将自己定位在数据中心中,并且RPA的复杂性不足以使我们进入自动化数据中心的边缘。

    数据中心所有者和使用它们的公司的性能提高和潜在的成本节省令人感到乐观。

    由首席执行官Brent Whitfield撰写, DCG Technical Solutions Inc.

    About admin

    Check Also

    物联网与未来汽车竞赛

    插图:©IoT for All 当我们考虑未来的汽车时,我们通常会想到某种本身可以驱动(甚至偷走!)的东西,但却是行业创新汽车不仅限于自治。 据Gartner称,到2020年底,将有超过2.5亿辆联网汽车在街上流通。“ 联网汽车”并不意味着“自动驾驶”。通过与其他设备进行通信来改善我们在旅途中的生活。 从防抱死制动系统到后视镜,赛车运动在许多领域都处于先驱地位,现在被认为是我们每天驾驶的车辆中的标准车辆。寻找比现代一级方程式赛车更紧密连接的车辆 在比赛周末,一级方程式车队将为每辆赛车利用大约2 TB的数据。全套传感器收集有关力,温度,位移和压力的信息,使工程师和驾驶员能够更全面地了解汽车的性能,并帮助他们消除这些第二逃犯。另外。在100%电动系列中,有150个传感器在测试过程中监视每辆汽车的生命统计数据,但在比赛中只能使用其中的一小部分。 像梅赛德斯AMG马石油车队,红牛车队和法拉利车队使用数据时。如果将它们组装起来以使汽车在赛道上更快地行驶,则公路车已经获得了第二个好处,并且它们只会在未来有所改善。 预测性维护技术不会告诉您如何转弯以使您的路线更快地工作,而是使用传感器在零件可能发生故障时向车主发出警报。例如,通过实时监控电池状态,基于云的算法可以评估故障风险并通过智能手机提前警告驾驶员。 这种技术依赖汽车和服务器之间的数据传输,一级方程式车队也是其中的先驱。只有在赛车进入维修站时,才能将收集到的大部分信息转移出去,但是就像在任何赛车运动中一样,时间已不多了。自2017年以来,团队已使用两种无线标准来传输数据。汽车在进入维修区后即开始启动,但是当距离车库不到四米时,它将切换为每秒1.9吉比特的更快下载速度,这意味着一千兆字节的数据可以在不到五秒钟的时间内传输。 随着越来越多的公路车被连接,实时传输大量数据对于事物的平稳运行至关重要,特别是如果人类驾驶员被排除在方程之外。 5G技术的推出对于实现这一目标至关重要,与当今4G网络的功能相比,其范围,延迟和速度都将提高。 V2X …

    Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *