Pusat data di seluruh dunia akan segera memiliki lebih banyak staf robot daripada yang mereka miliki saat ini, dan sebagai hasilnya akan jauh lebih efisien, menurut laporan baru dari Gartner.
Analis pasar mengatakan bahwa pada tahun 2025, setengah dari pusat data awan (terbuka di tab baru) akan menyebarkan bot dengan kemampuan AI dan ML dan akan 30% lebih efisien untuk itu.
Sementara janji efisiensi operasional mungkin menjadi kekuatan pendorong di balik tumbuhnya minat pada bot, itu sebenarnya adalah kesenjangan yang semakin besar antara pertumbuhan server dan penyimpanan. (terbuka di tab baru) volume di pusat data dan jumlah pekerjaan yang mampu untuk mengelola semuanya, yang memotivasi pusat data (terbuka di tab baru) operator paling banyak.
Kompleksitas
“Risiko tidak melakukan apa pun untuk mengatasi kekurangan ini sangat penting bagi perusahaan,” jelas VP penelitian Gartner, Sid Nag.
“Operasi pusat data hanya akan meningkat kompleksitasnya saat organisasi memindahkan beban kerja yang lebih beragam ke cloud, dan saat cloud menjadi platform untuk penggunaan kombinasi teknologi tambahan seperti edge dan 5G, untuk beberapa nama.”
Pusat data taman bermain “ideal”.
Gartner mengklaim bahwa sebagian besar pekerjaan yang dilakukan di pusat data “membosankan, kompleks, dan berulang” – yaitu tugas seperti perencanaan kapasitas, penyesuaian mesin virtual dan lingkungan kontainer, atau menjamin penggunaan sumber daya yang efisien untuk menghindari pemborosan cloud, dapatkah semuanya dikelola oleh bot bertenaga AI.
“Pusat data adalah sektor yang ideal untuk memasangkan robot dan AI untuk menghadirkan lingkungan yang lebih aman, akurat, dan efisien yang membutuhkan lebih sedikit campur tangan manusia,” kata Nag.
Peningkatan dan pemeliharaan server, pemantauan, keamanan pusat data, dan AL/ML dalam operasi cloud adalah empat area utama di mana bot dapat memberikan dampak terbesar, Gartner menyimpulkan.
Robot industri dapat menonaktifkan dan menghancurkan drive lebih cepat dan lebih efisien daripada manusia; probe sensor robot jauh lebih baik dalam mengumpulkan data tentang kemungkinan penyimpangan; keamanan dapat ditingkatkan dengan berbagai cara, sementara AI dan ML dalam operasi cloud memungkinkan pemantauan dan pengelolaan proses TI di pusat data (misalnya, teknisi keandalan situs dapat berinteraksi dengan platform melalui bahasa alami).
“Sementara robot telah dimanfaatkan di berbagai industri seperti otomotif dan manufaktur, peluang di pusat data telah diabaikan,” kata Nag. “Pemimpin TI dapat mengarahkan otomatisasi cerdas dari operasi dan proses pusat data cloud untuk menciptakan pembeda utama bagi perusahaan mereka, seperti peningkatan waktu kerja dan memenuhi SLA untuk penawaran cloud mereka, yang akan menjadi lebih nyata melalui penggunaan robot.”
