Tencent Tsinghua, yeni altyapı alanındaki en son başarıları yayınladı: veri merkezi pil ekipmanı AI teşhis hizmetleri
Kısa süre önce, Tencent Veri Merkezi ve Tsinghua Üniversitesi Otomasyon Bölümü Zhinet Merkezi ekibinden bir öğretmen olan Jia Qingshan, 21. IFAC Uluslararası Otomatik Kontrol Dünya Konferansına kabul edildi. Otomatik kontrol alanındaki en önemli üç konferanstan biri olan konferans bu yıl Temmuz ayında Almanya'nın Berlin kentinde düzenlenecek. Sürdürülebilir kaynaklar, yeşil enerji, dijitalleşme ve Endüstri 4.0 gibi konulara odaklanacak olan bu konferans, yapay zeka, kontrol ve bilgisayar biliminin giderek önem kazanan entegrasyonu da konferansın odak noktası olacak.
Tencent ortak ekibi tarafından sunulan belgenin tam adı, UPS'teki VRLA Pillerinin Güvenilir Veri Merkezlerine Yönelik Kestirimci Bakımıdır (Çince adı: Güvenilir Veri Merkezlerine yönelik UPS'teki VRLA Pillerinin Öngörücü Bakımı).
Raporlara göre, belgede önerilen batarya arıza tespit yöntemi, endüstrinin UPS (Kesintisiz Güç Sistemi) bataryalarının veriye dayalı kestirimci bakımındaki önceki araştırma boşluklarını dolduruyor.Uzman deneyimine ve eşik kurallarına vb. Dayalı mevcut yargılarla karşılaştırıldığında. Algılama yöntemi daha yüksek doğruluğa sahiptir ve aynı zamanda pilin sağlığını önceden uyarabilir ve veri merkezinin akıllı yönetim düzeyini etkin bir şekilde iyileştirebilir.Veri merkezinde yapay zeka teknolojisi uygulamasının canlı bir örneğidir.
Araştırma sonuçlarının, Tencent'in kendi geliştirdiği veri merkezi akıllı işletim ve bakım platformu Tencent Zhiwei'ye monte edilen ve Tencent Shenshan Veri Merkezi için pil sağlığı yönetimi hizmetlerinin sağlanmasını başarıyla destekleyen pil AI teşhis hizmetlerine de entegre edildiği anlaşılıyor. Tencent'in kendi oluşturduğu veri merkezindeki on binlerce pil artık kapsanmıştır. Gelecekte, Tencent'in veri merkezindeki yüzbinlerce pili tamamen kapsayacak ve geniş bir endüstri ortakları yelpazesine açacaktır.
Yapay zeka aracılığıyla veri merkezi pillerinin kestirimci bakımı
UPS güç kaynağı sistemi, veri merkezinin güç kaynağı kalitesinin karşılanmasının temel parçasıdır ve akü, UPS sistemindeki en önemli bileşenlerden biridir ve tüm güç kaynağı sisteminin "son engeli" dir. UPS sisteminin arızalanmasında akü ile ilgili nedenler % 30'dan fazlası hesaplandı. Akü arızası UPS sisteminin çökmesine neden olursa ve ana iş kesintiye uğrarsa, büyük ekonomik kayıplar meydana gelecektir. Sektör araştırması ajansları, finans sektöründeki veri merkezinin kesinti saatinde 1,495,134 ABD doları ve iletişim sektöründeki veri merkezinin kesinti saati başına 2066245 ABD doları kaybettiğini göstermektedir. Bu nedenle, bilimsel işletim ve bakım yönetimi, pil sisteminin izlenmesi ve bakımı, potansiyel arızaların zamanında tespiti ve zamanında bakım ve değiştirme yoluyla, veri merkezinin sürekli çalışmasının güvenilirliğini büyük ölçüde artıracaktır.
Kesintisiz güç kaynağı sistemlerinde kullanılan piller
Bir veri merkezindeki binlerce pil karşısında, yapay zeka otomasyonu yoluyla test ve bakım, verimliliği büyük ölçüde artırabilir. Ancak gerçekte, AI'nın pil arızası tahmininde uygulanması kolay değildir. Her şeyden önce, UPS günlük durumunda kullanılan pil genellikle dalgalı şarj durumunda çalıştığı için, izleme verilerindeki bilgi miktarı deşarj testinde toplanan verilerden çok daha azdır. İkincisi, tek tip bir akü değiştirme standardı yoktur ve mevcut bakım stratejileri uzman bilgisine dayanır. Üçüncüsü, pil arızasıyla ilgili yetersiz miktarda veri, yüksek kaliteli modeller bulma görevini zorlaştırır.
Pil ömrünü tahmin etmek için verileri kullanma konusunda önceki endüstri araştırması, elektrikli araç aküleri gibi geri dönüştürülebilir akülere de odaklanmıştır.UPS ve normalde yüzer durumda olan diğer pillerin sağlık yönetimi konusunda daha önce hiçbir çalışma yapılmamıştır.
Bu sorunlara yanıt olarak, Tencent-Tsinghua ortak ekibi, UPS'teki VRLA akülerinin kestirimci bakımı için yeni bir veri odaklı teknolojiyi incelemek için Tencent'in Zhiwei platformu tarafından sağlanan devasa veri merkezi operasyon verilerine güvendi. Raporlara göre, veri toplama ve etiketlemenin verimliliğini artırmak için ekip ilk olarak, pilin iç direncine ve voltaj aykırı değer derecesine göre sırasıyla hem doğal pil yaşlanması hem de hızlı dahili bozulma için pilin bozulma zaman noktasını otomatik olarak işaretleyebilen bir algoritma önerdi. Otomatik etiketleme, veri etiketleme sürecinde tekrarları ve ağır el işçiliğini önler. Ardından, büyük miktarda pil izleme verisi ve düşük veri boyutu göz önüne alındığında, veri boyutunu genişletmek için özellik mühendisliği teknolojisi uygulanır. Özellik mühendisliğini tamamladıktan sonra, araştırmacılar pilin arızalı olup olmadığını tahmin etmek için sırasıyla lojistik regresyon, rastgele orman, gradyan artırıcı karar ağacı ve yapay sinir ağı modellerini eğitti. Deneysel sonuçlar, yapay zeka modelinin hatalı piller için tahmin doğruluk oranının% 98 olduğunu gösteriyor. Mevcut eşik temelli değerlendirme kurallarıyla karşılaştırıldığında, AI modeli pil arızalarını ortalama 15 gün önceden tahmin edebilir.
Şu anda, yukarıdaki araştırma sonuçları, batarya AI teşhis hizmetleri oluşturmak için araştırma ekibi tarafından entegre edildi ve Tencent'in kendi geliştirdiği veri merkezindeki on binlerce bataryayı kapsayan Tencent'in kendi geliştirdiği veri merkezi altyapı yönetimi yazılımı platformu Tencent Zhiwei platformunda yayınlandı. . Bu hizmet, mevcut pil yönetimi hizmetlerine kolayca entegre edilebilir ve toplanan pil voltajını, dahili direnci ve sıcaklık verilerini otomatik olarak analiz edip tahmin edebilir.
Yerinde uzman mühendisler, yapay zeka arıza teşhisinin etkisine ilişkin sürekli takip doğrulaması gerçekleştirmiştir. Doğrulama sonuçları, orijinal batarya bakım stratejisine kıyasla, yapay zeka teşhis hizmetinin bataryanın arıza durumunu önceden daha doğru bir şekilde tahmin edebildiğini ve ayrıca Uzman bilgisinin kapsamı dışındaki potansiyel pil arızalarını tespit etmek, veri merkezi operasyon ve bakım mühendislerinin daha hedefli pil bakımı ve değişimini planlamasına, pilin çalıştırma ve bakım verimliliğini etkin bir şekilde iyileştirmesine ve veri merkezi güvenilirliğinin daha da sağlanmasına olanak tanır. Tencent Tianjin Veri Merkezi'nin 3. binasındaki 6880 pilin yerinde doğrulaması, pil sağlığı yönetimi hizmetinin% 96,2'lik bir alarm doğruluk oranına ulaşabildiğini ve alarm süresinin, gelenekselden çok daha iyi olan gerçek arızadan 5-30 gün önce olduğunu buldu. Ampirik kurallara dayalı analiz şeması.
Şu anda Tencent ekibi, iniş kapsamını kademeli olarak genişletiyor ve gelecekte, Zhiwei platformu aracılığıyla Tencent'in yüz binlerce pilinin iş kapsamını gerçekleştirecek.
Tencent Zhiwei platformunun, Tencent'e hizmet veren Nebulas platformundan yükseltildiği anlaşılmaktadır.Tencent'in geliştirdiği, yaklaşık 20 yıllık veri merkezi işletme deneyimini akıllı ve bulut teknolojisi ile birleştiren bir veri merkezi altyapı yönetimi yazılım platformudur. Tencent Zhiwei platformu aracılığıyla, veri merkezi akıllı alarmları, akıllı denetimler, akıllı kapasite analizi ve şeffaf müşteri deneyimi gerçekleştirilebilir, bu da küresel kontrol, iyileştirilmiş yönetim ve işletme maliyetlerinin optimizasyonu için bir temel sağlar.Ayrıca gerçek zamanlı, Alarmların ve gözetimsiz veri merkezlerinin uzaktan işlenmesi olasılıklar yaratır. Müşterilerin veri merkezinin çalışma durumunu 360 ° kavramasına, operasyonun kalitesini ve verimliliğini sürekli olarak iyileştirmesine, maliyet girdisini azaltmasına ve veri merkezinin değerini en üst düzeye çıkarmasına yardımcı olabilir. Tencent Zhiwei platformu, veri merkezinin "beyni" gibidir ve Tencent veri merkezine gelişmiş algılama yetenekleri ve yinelemeli olarak hızlı bir şekilde gelişme yeteneği sağlar.
Şu anda, Tencent'in Zhiwei platformu, dünya çapında 12 ülke ve bölgeyi kapsayan, 1 milyondan fazla sunucuyu çalıştıran ve yöneten 80'den fazla büyük ölçekli Tencent veri merkezinde konuşlandırıldı ve ölçüm noktalarının sayısı 6 milyonu aştı. Aynı zamanda, Tencent Zhiwei, Chongqing Telecom ve Guangdong Telecom gibi operatörler ve bankalar ve menkul kıymetler gibi çeşitli sektörlerdeki müşterilerle işbirliğine dayalı ilişkilere de ulaştı. Tencentin Zhiwei platformunun devreye alınmasının ardından Chongqing Telecomun enerji tüketimi optimizasyonunun yaklaşık% 30 artarak her yıl elektrik faturalarında bir milyon yuanden fazla tasarruf sağladığı anlaşılıyor.
Tencent ve üniversiteler, yeni altyapı inşaatı alanında teknolojik yeniliği ve uygulama inişini teşvik etmek için el ele veriyor
2006 gibi erken bir tarihte Tencent, yetenek eğitimi, ortak araştırma ve akademik değişimin üç ana hattına odaklanan bir Tencent üniversite işbirliği projesi başlattı ve sırasıyla Tsinghua Üniversitesi, Harbin Teknoloji Enstitüsü, Bilgisayar Teknolojisi Enstitüsü, Çin Bilimler Akademisi, Pekin Üniversitesi, Huazhong Bilim ve Teknoloji Üniversitesi ve Çin Renmin Üniversitesi ile işbirliği yaptı. , Nanjing Üniversitesi, Xian Jiaotong Üniversitesi ve diğer birçok tanınmış üniversite ortak laboratuvarlar kurmuş ve birçok alanda uzmanlarla işbirliği yapmıştır.
2016 yılında, Tsinghua Üniversitesi Otomasyon Bölümü Akıllı Ağ Merkezi ekibinden Tencent IDC Platform Departmanı ve Öğretmenler Zhao Qianchuan, Jia Qingshan ve Xia Li, veri merkezi otomasyonu işletimi ve bakımı alanında bir üretim-üniversite-araştırma işbirliği kurdu. Araştırma çalışması, veri merkezi işletim kalitesini iyileştirme, işletim maliyetlerini düşürme ve işletim verimliliğini artırma üç hedefine dayanmaktadır.Her iki tarafın yıllarca sürekli sıkı çalışmasının ardından, 6 yüksek kaliteli akademik makale ve 7 buluş patenti yayınlanmıştır.
Tencent'in veri merkezi ile üniversitelerdeki profesyonel araştırma ekipleri arasındaki işbirliğine dayalı araştırma yalnızca pil sağlığı yönetimi araştırmalarına odaklanmaz. Veri merkezi akıllı alarmları açısından, araştırma ekibi, veri merkezinin alarm verilerinin kök neden analizi ve korelasyon analizi yoluyla, ekipman durumu ve ekipman teknolojisini entegre eden, çoklu sensör füzyonu ve uzman bilgisi ve diğer yöntemleri benimseyen çok boyutlu bir alarm erken uyarı analiz programı önerdi, Veri merkezi alarm fırtınalarının yakınsaması, gereksiz alarm bilgilerini etkin bir şekilde azaltma, veri merkezi ekipmanı için doğru alarmları ve erken uyarıları gerçekleştirme ve büyük alarm senaryolarında alarmların kaynağını izleme ve temel nedenleri bulma, saha mühendislerinin arızaları hızlı ve etkili bir şekilde bulmalarına yardımcı olma Yerinde alarmların doğruluğunu ve yanıt verimliliğini artırın. Bu çözüm Tencent'in Zhiwei platformuna uygulandı ve yaklaşık 100 Tencent veri merkezinde pratik destek sağladı.
Veri merkezi enerji tasarrufu açısından araştırma ekibi, veri merkezi enerji verimliliğinin doğru tahminlerini elde etmek için bir veri merkezi enerji verimliliği tahmin modeli oluşturmak ve veri merkezi enerji verimliliği etki faktörleri için yorumlayıcı hizmetler sağlamak ve enerji verimliliği tahmin modeline göre otomatik olarak optimize etmek için AI teknolojisini kullandı. Akıllı analiz, çıktı enerji tasarrufu optimizasyon önerileri. Program, Tencent Tianjin Veri Merkezi Binası 4'teki iniş doğrulamasının ilk aşamasını tamamlayarak iyi enerji tasarrufu etkileri elde etti ve veri merkezi enerji tasarrufunda yapay zeka teknolojisinin uygulama değerini ve büyük potansiyelini kanıtladı.
İlgili araştırmaların sürekli derinleştirilmesiyle, Tencent ve Tsinghua, Tencent Zhiwei platformunda yayımlanan daha fazla araştırma sonucuna sahip olacak ve platformun otomasyondan zekaya kadar gelişimini teşvik edecek.
Günümüzde veri merkezi zekası, ana geliştirme yönü haline geldi.Tüm İnternet işletmelerinin temel taşı olan veri merkezleri, yapay zeka teknolojisi tarafından yönlendirilen operasyon ve bakım yönetiminde büyük değişiklikler geçiriyor. Dünyanın önde gelen internet şirketi olarak, aynı zamanda küresel IaaS pazarında en hızlı büyüyen bulut bilişim satıcılarından biridir.Tencent'in toplam sunucu ağı 1,1 milyonu aştı ve Çin'de bir milyon sunucuyu ve dünyada beşi aşan ilk şirkettir. Bir milyondan fazla sunucusu olan şirketlerden biri. Bu bağlamda Tencent Veri Merkezi, "maliyetleri düşürme ve verimliliği artırma" temel talebini merkeze alarak kendi geliştirdiği bir teknoloji sisteminin yapımını hızlandırmak için altyapı katmanında kendi kaynaklarını ve deneyimlerini entegre etmeye devam ediyor.
4 Mart 2020'de, CPC Merkez Komitesinin Politbüro Daimi Komitesi toplantısında karar vericiler, 5G ağları, büyük veri merkezleri ve yapay zeka dahil olmak üzere ulusal planda açıkça tanımlanmış büyük projelerin ve altyapı inşaatının ilerlemesini hızlandırma ihtiyacını vurguladılar. Altyapı inşaatı ilgi odağı haline geldi. Yeni endüstriyel dönüşüm turunun temel itici gücü olan yapay zeka, önceki teknolojik devrimlerde ve endüstriyel dönüşümlerde biriken devasa enerjiyi serbest bırakıyor ve yapay zeka teknolojisinin veri merkezlerinde uygulanmasını keşfetmeye devam ediyor. Veri merkezlerini güçlendirmek için yapay zekanın kullanılması verileri büyük ölçüde teşvik edecek Merkezin otomasyondan istihbarata gelişimi, veri merkezlerinin yeni akıllı hizmetlerin ihtiyaçlarına hızlı bir şekilde uyarlanmasını da teşvik edecek.
- Bitiş -
@Qubit · Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri izleme
Derinden etkilenen arkadaşlar, art arda üç kez anlaşmaya, takip etmeye ve paylaşmaya hoş geldiniz ' '
