Nlyte Machine Learning
Prédire l'avenir avec notre premier moteur d'apprentissage automatique
Nlyte Machine Learning, optimisé par IBM Watson IoT, combine Nlyte Machine Learning (Apprentissage automatique de Nlyte), optimisé par IBM Watson IoT, combine la solution leader de l'industrie de Nlyte pour la gestion de l'infrastructure énergétique des centres de données avec le premier moteur d'apprentissage automatique d'IBM Watson IoT. Bien intégrés, ces deux éléments permettent aux entreprises de capturer, de normaliser et d’analyser rapidement de grandes quantités de données, afin d’optimiser les opérations de leur centre de données et de faire face aux éventuels problèmes et pannes avant qu’ils ne surviennent.
Pourquoi l'apprentissage automatique de Nlyte ?
Nlyte Machine Learning, optimisé par IBM Watson IoT, est un cadre spécialement conçu, développé par les deux leaders de l'IA et de la gestion des centres de données, IBM et Nlyte. Il répond aux exigences d'échelle, de complexité et d'optimisation des centres de données modernes. Nlyte Machine Learning est facile à adopter, exploitant les données déjà générées par les capteurs, les infrastructures critiques, les équipements informatiques et les applications. Il existe un cadre complet comprenant la collecte de données, les modèles de puissance prédictive et d’éléments thermiques, les actions de commande et de contrôle issues des rapports d'analyse, ainsi que les outils pour le développement de modèles personnalisés.
Avantages de Nlyte Machine Learning
- Prévention des risques
- Réduction des frais généraux
- Optimisation des performances
/li> - Amélioration des stratégies d'entretien
Cas d'utilisation clés
- Optimisation de la charge de travail/du calcul hybride
- Optimisation du placement
- Entretien multivarié et prévision des pannes
- Comprendre les modèles qui vous permettent d'élever et d'abaisser les températures du centre de données
- Planifier d'avance et avec précision les besoins futurs en matière d'énergie
- Améliorer la densité
- Installer des équipements basés sur des vecteurs thermiques, électriques, de communication et d'application
- Améliorez l'espace et l'efficacité énergétique
- Construire une infrastructure de calcul prête pour l'avenir
- Informations granulaires pour les détails des composants et l'historique des applications
- Améliorez les routines de maintenance préventive
- Affiner la prédiction d'échec
- Filtrer intelligemment les alarmes et alertes
- Prioriser les événements significatifs, autonomes ou en chaînes complexes
