La crescente diffusione dell’intelligenza artificiale sta incidendo in modo sempre più profondo su aspetti strutturali delle operations nei data center, ridefinendo non solo i modelli operativi, ma anche ruoli e responsabilità del personale. Come? In che modo l’AI sta trasformando il lavoro nei data center e quali opportunità si aprano per il settore? Vediamo i principali aspetti.
Indice degli argomenti
Efficienza guidata dai dati
L’AI opera in “modo continuo”, raccogliendo e analizzando grandi volumi di dati legati al funzionamento del data center. Le informazioni elaborate forniscono insight utili a supportare i processi decisionali, contribuendo alla definizione di strategie operative più efficaci e a una loro esecuzione più mirata.
Gestione dinamica dei server
Le piattaforme di gestione AI-powered consentono di bilanciare in modo dinamico risorse di calcolo, storage e networking. Questo si traduce in una migliore utilizzazione dei server, nella scalabilità automatica delle risorse e nella riduzione della latenza di rete.
Grazie alla capacità di ottimizzare la distribuzione dei carichi di lavoro in base ai pattern di utilizzo e alle variazioni della domanda in tempo reale, l’AI migliora l’efficienza operativa dell’intera infrastruttura del data center.
Controllo dei consumi energetici
I sistemi di energy management basati su AI aiutano i data center a mantenere condizioni operative ottimali riducendo al contempo i consumi energetici. L’integrazione dell’AI consente un monitoraggio costante di parametri ambientali come temperatura e umidità e permette di regolare automaticamente le impostazioni in funzione delle specifiche delle apparecchiature, migliorando l’efficienza complessiva.
Data management più efficiente
Grazie alla sua capacità di elaborazione, l’AI è in grado di individuare nuove opportunità per rendere più efficiente la gestione dello storage e dei carichi di lavoro, accelerando l’elaborazione dei dati e garantendo tempi di risposta più rapidi. Allo stesso tempo, l’AI è in grado di segnalare incongruenze, ridondanze e problemi di qualità dei dati, riducendo il rischio di errori umani.
Sicurezza e protezione dei dati potenziate dall’AI
L’adozione rapida di nuove tecnologie amplia inevitabilmente la superficie di attacco. L’AI rappresenta un alleato chiave per aiutare i data center a restare un passo avanti rispetto a minacce sempre più sofisticate.
L’AI si distingue nelle attività di anomaly detection, monitorando in modo continuo l’ambiente per individuare comportamenti anomali, pattern di utilizzo fuori standard o eventi non riconducibili a scenari noti. I sistemi di AI threat detection sono inoltre in grado di identificare minacce e vulnerabilità conosciute, segnalando tempestivamente il problema e suggerendo azioni operative per contenerlo.
Molte attività di cybersecurity possono essere automatizzate, garantendo la protezione del perimetro di sicurezza fino all’intervento umano. L’AI, ad esempio, aiuta nel filtrare i falsi positivi e può modificare specifiche configurazioni per isolare dispositivi potenzialmente compromessi. Questo approccio consente ai team di sicurezza di concentrarsi su ambiti più complessi, come compliance e governance.
Una gestione dell’infrastruttura più proattiva
Configurazione e manutenzione dell’infrastruttura restano attività complesse e ad alta intensità di risorse. I data center richiedono attenzione costante e anche un singolo guasto può causare downtime imprevisti.
Tradizionalmente, la gestione dell’infrastruttura è stata di tipo reattivo: il problema emerge, viene individuata la causa e si interviene. L’AI consente invece un cambio di paradigma verso un approccio proattivo.
Gli strumenti di monitoraggio basati su machine learning analizzano in autonomia lo stato dei dispositivi e prevedono quando sarà necessario intervenire con attività di manutenzione. Gli algoritmi vengono addestrati su dati storici e log operativi per definire una baseline di performance di hardware e software. I modelli predittivi stimano il momento ottimale per la manutenzione sulla base di eventi, metriche di performance e dati di stato.
A seconda della criticità, l’AI può risolvere autonomamente il problema o fornire indicazioni operative agli amministratori. Questo riduce la necessità di interventi manuali, previene downtime inattesi e consente di mantenere sistemi sempre operativi, ben manutenuti e ottimizzati in modo continuativo.
Liberare competenze per attività a maggior valore
Le tecnologie di AI non sono progettate per sostituire le persone, ma per supportarne e amplificarne le capacità. Automatizzando attività ripetitive e a basso valore aggiunto, l’AI permette al personale dei data center di concentrarsi su compiti più strategici.
Mentre l’AI gestisce problematiche di basso livello e manutenzione ordinaria, gli operatori umani possono dedicarsi alla gestione delle situazioni più complesse. La maggiore visibilità offerta dai sistemi di AI migliora inoltre la comprensione del funzionamento e delle prestazioni dell’infrastruttura, facilitando diagnosi più accurate e interventi più mirati.
È naturale che l’integrazione dell’AI sollevi interrogativi sul futuro delle professioni nei data center. Se da un lato diminuisce il bisogno di attività manuali ripetitive, dall’altro emergono nuove opportunità professionali in ambiti come AI engineering e data science.
A livello strategico, l’AI consente di destinare più tempo e risorse ad attività di crescita, come l’espansione della capacità per rispondere alla domanda e l’evoluzione delle infrastrutture per mantenere un vantaggio competitivo. Questo include anche la ricerca e l’adozione di soluzioni più sostenibili, in grado di ridurre l’impatto ambientale e di generare efficienze prima difficili da individuare.
L’AI favorisce infine percorsi di upskilling, che possono riguardare l’adozione di nuove applicazioni, il rafforzamento delle politiche di data privacy, l’ottimizzazione operativa, la protezione del perimetro di sicurezza e la gestione delle complessità di integrazione e interoperabilità.
