Lennukid juba sisuliselt lendavad ise ning me oleme jõudnud väga lähedale isesõitvatele autodele. See kõik muutub reaalsuseks tänu masinõppe ja tehisintellekti laialdasemale rakendamisele. Kas sama saatus tabab ka meie e-ühiskondade vundamendiks olevaid andmekeskuseid? Kas meie digitaristu hakkab ise mõtlema ja saab n-ö iseseisvaks?

Veidi provokatiivselt võib öelda jah: tehisintellektist, mida nimetatakse ka ingliskeelse lühendiga AI, on juba saanud oluline mängumuutja.

Optimeerimine üle inimvõimete

Tänapäeva AI võimaldab tehnilistel süsteemidel oma keskkonda tajuda, infot töödelda ja ülesandeid lahendada. Arvuti kogub sensorite toel andmeid, töötleb neid ja reageerib neile. Oma varasema tegevuse mõju analüüsides ja iseseisvalt töötades suudavad arukad süsteemid oma käitumist kohandada ja areneda. See tähendab õppimisvõimet. Vaieldamatult on tehisintellekt digipöörde keskmes, sest võimaldab välgukiirusel hoomata, hallata ja reageerida oluliselt suurematele ja keerukamatele infohulkadele kui inimene. 

Andmekeskused, milles lihtsustades öeldes internet füüsiliselt “elab”, on oma olemuselt keerukad ja mitmekihilised tehniliste seadmete süsteemid. Seda arvestades kõlab AI rakendamine väga loogiliselt, sest optimeerimisruumi on kuhjaga. Loomulikult peab seda antud juhul tegema töökindluses grammigi järele andmata. 

Ka suured otsivad oma andmekeskustes kohta AI-le

“Suured andmekeskuste haldajad, nagu näiteks Meta või Google, on juba pikemat aega otsinud ja leidnud võimalusi, kuidas andmekeskusi autonoomsemaks muuta. Ühest küljest on selle taga soov võtta kasutusele uusi tehnoloogiaid ning teisest küljest tagada senisest suurema arvutusvõimsuse laitmatu töö ning tehnika pikem eluiga,” ütleb Toomas Kell, kes vastutab Eesti moodsaima andmekeskuse, Greenergy Data Centersi igapäevase toimimise eest. Seega on AI rakendamise näol tegemist märksa laiema trendiga. 

“Andmekeskustes suudab AI näiteks jälgida ja ennustada elektritarbimist, prognoosida jahutusvajadust serveriruumide erinevates punktidest ja korrigeerida jaheda õhu voolusid või kontrollida vedelikjahutusega seadmetelt soojuse eemaldamist, ennustada seadmete eluiga sõltuvalt nende kasutusest ja seda loetelu võib jätkata,” selgitab Kell. Nutikate masinate töö tulemus on lõpuks mõõdetav energiaefektiivsuses ja töötundides ehk rahas. 

AI parendab nii seadmete eluiga kui turvalisust

Detailsemaks minnes korjab AI tagasisidet andmekeskuse ruumidest ja seadmetelt ning reguleerib selle põhjal andmekeskuse tööd. “Näiteks on meil seetõttu töötajad serveriruumide keskkonnanäitajate regulaarsest kontrollimisest ja ümberseadistamisest vabastatud,” selgitab Kell. Juhtimiskeskuseski ei pea pidevalt igal üksikul näitajal silma peal hoidma.

AI pikendab optimaalse töörütmi tagamisega seadmete eluiga ning need vajavad väljavahetamist hiljem, mis omakorda säästab raha. Lisaks optimeerib AI hooldustsükleid. “Näiteks kui muidu on seadmele ette nähtud iga-aastane hooldus, siis AI arvutab seadme koormuse ning töö käigus ette tulnud alarmide, vigade ja muu sellise analüüsi põhjal, millal oleks kõige optimaalsem töid teha. Võib-olla on reaalselt hooldusvajadus aasta asemel alles kolme aasta pärast,” selgitab Kell.

Abiks turvamisel

Kasu ilmneb ka turvalisuse tagamisel. Andmekeskuse hoones ringi liikudes peab läbima erinevad lüüse, millesse pääseb biomeetria või ligipääsukaartide abil. Lüüsi sisenemisel jälgib AI video kaudu, kas see, mitu inimest ennast sisse registreeris, klapib inimeste arvuga, kes ruumis ka reaalselt viibivad. Kui ei, siis edasi ei pääse ja juhtimiskeskus saab kahtlase liikumise kohta signaali. Samuti aitab nutikas masin silma peal hoida andmekeskuse sadadel turvakaameratel ja märgata ohte momentaalselt. Siin võib mõelda, mitut inimest läheks vaja, et jälgida näiteks 200 või 400 videopilti paralleelselt. 

Lisaks võib AI aidata välja arvutada näiteks selle, millal on mõne kliendi IT-seadmete koormuse kasvust tulenevalt vaja lisada elektrivõimsust või kuhu on mõistlik uus klient majas paigutada. Siit tekib omakorda sisend andmekeskuse võimekuse kõige efektiivsemaks rakendamiseks ning ehitus- või arendustööde tegemiseks. 

“See kõik ei tähenda aga, et inimesed ei pea enam tööle tulema. Kaugel sellest. AI-l peab silma peal hoidma, et veenduda tema otsuste õigsuses. Inimesed jälgivad aga siiski pigem suuremat pilti, mitte pidevalt suurt hulka väiksemaid andmeid,” märgib Kell. Seega ei kehti ütlemine, et AI võtab inimestelt töö ära, küll aga võtab AI-d kasutav inimene töö ära AI mittekasutajalt.

Neli riski

Kõigel heal on aga ka oma varjukülg. Nii tuleb ka tehisintellekti kasutamisel riske maandada. 

Esimene risk peitub õiges seadistamises. Inimesel peab kindlasti olema võimalus kontrollida algandmeid ja algoritme, mille põhjal AI otsuseid langetab. “Selle maandamiseks saab iga organisatsioon sisse seada oma protsessid, kuidas ja millal neid otsuseid üle vaadatakse,” toob Kell lahenduse. 

Teiseks tuleb määrata, kui palju on AI-l otsustusõigust. “Siin tuleb mängu selge kasu ja võimaliku kahju kõrvutamine. AI võib pakkuda inimesele ka lihtsalt erinevaid variante, mille vahel valida. Kindlasti peab alles jääma võimalus tehisintellekti tegevus katkestada,” lisab ta.

Kolmandaks ei tohi AI kasutamine kaasa tuua õpitud abitust. Igas organisatsioonis peab säilima võimekus protsesse ja nende seoseid mõista ning analüüsida ka väljaspool arvutit. “Tehisintellekti kasutamine ei tähenda, et nutikad ja kõrgepalgalised inimesed võib koondada. Pigem peaks AI neid võimestama,” kommenteerib Kell. 

Neljandaks tuleb väga täpselt paika panna nutikate tarkvarade omavaheline suhtlemine. Kuna AI-d kasutatakse väga erinevate ülesannete jaoks, võib juhtuda, et ühekorraga on koos mitme erineva toimimispõhimõttega süsteemid. Näiteks töötavad eri tootjate lahendused erinevalt ning nende ühendamine võib olla väljakutse. Üheks võimaluseks on eelistada sama tootja süsteeme. 

“Greenergy Data Centersis valisime selleks välja Siemensi,” ütleb Kell. “Olulist rolli mängis sealjuures tõsiasi, et ettevõttel on Eestis olemas pidev tehnilise toe võimalus, mis on süsteemi opereerimise juures olulisemaid komponente.”

Tulevik sarnaneb üha enam ulmefilmiga

Kui vaadata väga suuri tegijaid, nagu Google, Facebook ja mõningad veel, siis neis minnakse kohati üle peaaegu täisautomaatsetele autonoomsetele andmekeskustele.

Siin peab aga arvestama, et sellised andmekeskused teenindavad vaid ühte ettevõtet, mis avab tee ulatuslikuks standardiseerimiseks. Mitmeid kliente teenindav asutus peab arvestama erinevate huvide ja vajadustega ning seal ei pruugi kasu riske üles kaaluda. 

AI andmekeskuses tähendab ennekõike efektiivsust

Kokkuvõttes on AI oma koha andmekeskustes juba leidnud. Selle läbimõeldud rakendamise tulemuseks on: 

• kõrgem energiaefektiivsus, millega hoitakse kokku elektrit ja raha. Ühtlasi aitab see vastata karmistuvatele keskkonnanõuetele;
• vähem lihttööd, millega motiveeritakse töötajaid õppima ja panustama kõrgemal tasemel;
• süsteemide kitsaskohtade ennustamine enne probleemiks muutumist, millega kasvatatakse töökindlust;
• suurem turvalisus, sest masinad suudavad ühes ajahetkes oluliselt rohkem;
• seadmete tööea pikendamine läbi vajaduspõhise hoolduse, millega jäetakse ära põhjendamata kulutused ja tarbimine.

Seega on AI rakendamine pigem kasvav trend, mis aitab IT-maailma jalajälge nii keskkonnale kui rahakotile tasakaalustada.