====== Использование IT-устройств как сенсоров и роль AI в управлении ЦОД ======
<WRAP box round>
Раздел рассматривает применение вычислительных устройств в роли сенсоров для мониторинга инфраструктуры и внедрение технологий искусственного интеллекта (AI) для автоматизации и оптимизации управления центрами обработки данных.
</WRAP>

<WRAP group gap>

<WRAP box round half column>
**Анализ и возможности**
  * [[topics:36:current_state|Текущее состояние систем управления]]
  * [[topics:36:devices_as_sensors|Возможности IT-устройств как сенсоров]]
</WRAP>

<WRAP box round half column>
**AI и сценарии применения**
  * [[topics:36:ai_integration|Внедрение и развитие технологий искусственного интеллекта]]
  * [[topics:36:use_cases|Типовые сценарии применения]]
  * [[topics:36:perspectives|Ключевые выводы и перспективы]]
</WRAP>

</WRAP>

<WRAP box round>
**Схема интеграции сенсоров и AI**

<mermaid>
flowchart LR
  classDef node font-size:22px,stroke-width:1px,corner-radius:4px,padding:4px;

  A["IT-устройства"]:::node --> B["Телеметрия"]
  B --> C["Агрегация<br/>(DCIM/MMT)"]
  C --> D["AI-анализ"]
  D --> E["Автодействия"]
  E --> F["Оптимизация"]

  %% вторая линия (контекст)
  A --- A2["Серверы / СХД / Сеть"]:::node
  B --- B2["Температура / Нагрузка / Мощность"]:::node
  D --- D2["Аномалии / Прогнозы"]:::node
</mermaid>

</WRAP>


<WRAP box round>
**Таблица: использование IT-устройств как сенсоров**

^ Источник данных ^ Параметры ^ Преимущества ^ Ограничения ^
| Серверы | Температура CPU/GPU, загрузка, энергопотребление | Высокая детализация, встроенные сенсоры | Зависимость от прошивок/драйверов |
| Системы хранения (СХД) | Температура дисков, вибрации, энергопрофиль | Раннее выявление отказов накопителей | Разные API, ограниченная глубина |
| Коммутаторы | Температура портов, нагрузка линков | Видимость сетевой активности | Требуется корреляция с ИТ-нагрузкой |
| PDU и UPS | Ток, мощность, КПД | Точное измерение энергопотребления | Нужна интеграция с DCIM |
| ПО-агенты | Телеметрия ОС и приложений | Глубокий анализ поведения сервисов | Возможное влияние на производительность |
</WRAP>

<WRAP box round>
**Примеры применения AI**
  * **Анализ аномалий** — классы отклонений в нагрузке и температуре.  
  * **Прогноз отказов** (predictive maintenance) — предотвращение простоев.  
  * **Оптимизация охлаждения** — динамика уставок и работы вентиляторов.  
  * **Балансировка нагрузки** — перераспределение сервисов по стойкам/кластерам.  
  * **Цифровые двойники ЦОД** — моделирование будущих состояний и сценариев.  
</WRAP>

<WRAP box round>
**Ключевые факторы эффективности**
  * Полнота телеметрии от ИТ-оборудования.  
  * Интеграция AI с DCIM / MMT / BMS.  
  * Возможность автоматического управления (closed loop).  
  * Масштабируемость для edge и гиперскейлов.  
  * Кибербезопасность телеметрических данных.  
</WRAP>

<WRAP box round>
**Контрольные вопросы**
  - Используются ли встроенные сенсоры ИТ-устройств?  
  - Есть ли анализ аномалий и предиктивное обслуживание?  
  - AI интегрирован с DCIM/BMS/MMT или работает обособленно?  
  - Обеспечена ли защита телеметрии и каналов обмена?  
  - Подготовлена ли стратегия масштабирования AI-модулей?  
</WRAP>