ディエゴ・チセナ著 – ソフトウェアおよびモニタリング ハードウェア オファリング マネージャー Vertiv

私たちの職業生活や私生活がますますデータ主導型になっているのは事実であり、私たち全員がそれを当然のこととして受け入れています。しかし、多くの人が無視しているのは、データ フローの継続性が重要な電力および冷却インフラストラクチャの可用性に関係しており、その監視と関連管理がデータの保存とフローを保証するための基礎であるということです。 IT システムに何が起こるかを常に制御および管理せずにテクノロジー インフラストラクチャにのみ依存することは、運用の中断や非効率性を回避するのに十分ではなくなり、企業とエンド ユーザーの両方にとって致命的になる可能性があります。
重要なインフラストラクチャの監視と管理の重要性を過小評価することはできません。インフラストラクチャは、オンライン ショッピングや支払い、ATM、ビジネスや教育のビデオ通話など、私たち全員が依存している重要なシステムやサービスの機能と回復力を確保する上で重要な役割を果たしているからです。健康診断、ゲーム、映画ストリーミングなど。
重要な機器との継続的なデータ交換と、ビジネスやサービスの継続性に影響を与える可能性のある潜在的な脅威や異常を特定できる監視システムの導入です。大量のデータを収集する際のパターンと異常を検出すると、問題をより迅速かつ正確に特定、診断、解決することができます。重要な機器を監視すると、インフラストラクチャの継続性と可用性に重要な保護層が追加されます。
一部の監視システムは、高度なアルゴリズムを使用して、分析されたデータに基づいて機器の故障と関連するメンテナンス作業を予測できます。重要な機器によって提供される履歴パフォーマンス データとリアルタイム パラメータ値を分析することで、電源や冷却機器などの重要なインフラストラクチャ要素がいつ故障する可能性があるかを予測できるため、コストのかかる故障や長い復旧時間を回避するための予防的なメンテナンスが可能になります。
監視および管理システムは、未使用の容量を特定するなどして重要な機器の効率を高め、廃棄物やエネルギーコストを削減することにより、重要な機器の使用を最適化することにも役立ちます。これは、センサー、機器、その他のソースからの大量のデータを分析し、それをよりわかりやすく使いやすい形式で専門家や運用マネージャーに提示することによって実現されます。監視システムは、多くの意思決定プロセスを自動化することで、人的エラーの削減にも役立ちます。監視とリモート制御機能を組み合わせることで、現場スタッフの必要性を減らし、アクセスしにくいサイトや場所のインフラストラクチャを管理する能力を向上させることができます。
さらに、熱、湿度、結露などの環境要因は、ミッションクリティカルなインフラストラクチャに深刻な脅威をもたらしますが、監視システムと環境センサーを統合することで、これらのリスクを最小限に抑えることができます。
監視システムによって収集されたデータを使用して傾向を特定し、結果を予測する機能は、潜在的な異常を検出して通知を受けるために、接続された機器の従来の監視に追加された比較的新しい機能です。傾向を特定するこの機能は、重要なインフラストラクチャの監視と管理において最も興味深い点です。私たちの日常生活を特徴づけるデータ関連の活動が浸透しているため、これらのサービスの中断を避けることが非常に重要です。人工知能 (AI) の出現により、傾向の特定と予測がさらに拡張され、監視および管理ソリューションにさらに多くのインテリジェンスが追加されます。
その性質上、AI の開発と学習には大量のデータが必要です。接続された機器からデータが継続的に収集される場合、重要なインフラストラクチャの監視は、AI の進化を可能にするために AI を支えるアルゴリズムが動作するデータ レイクにデータを追加するのに役立ちます。アルゴリズムが改良されるにつれて、データ傾向予測の精度は継続的に向上します。
要約すると、重要なインフラストラクチャの監視および管理システムのタスクは、非常に革新的で将来を見据えたものです。重要な機器からのデータを使用して、IT データ、つまりラックに保管されているサーバーを保護し、これらのサーバーを使用するビジネスとサービスの継続性を保護します。同時に、データレイクに情報を提供することで、データレイクの進化に貢献し、単なる傾向検出から、重要なインフラストラクチャに影響を与える可能性のある潜在的な脅威や異常についてのより正確な予測へと移行します。
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