Quicklime DCIM
データセンター管理 (DCIM)
次世代の自律型データセンターオペレーション
現代のデータセンターの管理には、運用パフォーマンスに対する洞察が必要です。膨大な量のテレメトリの分析、厳格なセキュリティの維持、そして複雑なデータベースを現実と完全に同期させることが求められます。通常、DCIMやデジタルツインはデータ過多に陥りやすく、オペレーターが理解できる以上の情報であふれてしまうことがあります。AKCPのQuicklime DCIMは、5つのコアAI技術によってこれらの課題を自動的に解決します。
sensorCFD AI
ラックから電力および熱のライブデータを直接取り込み、ほぼリアルタイムで数値流体力学(CFD)モデルを生成します。オンプレミスのLLM(大規模言語モデル)がその出力を分析し、単にホットスポットやコールドスポットを特定するだけでなく、根本原因を診断して是正手順を提示します。
Capacity AI
ITプロビジョニングにおける推測作業を排除し、ユーザー定義のパラメータ(必要なUスペース、電力、冷却)に基づいてデジタルツイン全体をスキャンします。手動での監査や複雑なスプレッドシートを回避し、新規導入に最適なラック位置のトップ3を自動的に推奨することで、リソースの利用率を最大化し、未活用のキャパシティを防ぎます。
Video AI
この機能は、標準的な監視カメラを高度にカスタマイズ可能なインテリジェントな「仮想センサー」に変換します。完全なLLMを使用してコンテキストを理解することで、オペレーターは自然言語のプロンプト(例：「カメラフィード1を監視し、ケーブルに触れている人がいたら警告する」など)を入力し、アラート疲れを起こすことなく、特定のアクション、コンプライアンス違反、物理的なセキュリティの脅威を監視できます。
Configuration AI
学習曲線と複雑なメニューシステムを削減し、ユーザーが会話言語を使用してDCIMプラットフォームに指示を出せるようにします。オペレーターはソフトウェアに尋ねるだけで、履歴データの取得、仮想センサーの作成、カスタムダッシュボードの構築を数秒で行うことができ、管理ワークフローを劇的に加速させ、トレーニングの負担を軽減します。
Asset AI
Quicklimeデジタルツインが実態を反映しない「デジタル孤児」になるのを回避すべく、Asset AIはAI画像認識を活用した自動監査機能を備えています。、AIを活用した画像認識を使用して監査を自動化します。技術者が物理ラックの写真をアップロードすると、AIがそれをデジタルデータベースと比較し、不一致を特定し、「ビフォーアフター」の状態を比較して、インベントリを現実と同期させるための更新提案を生成します。
特徴
モニタリング
Quicklimeはバーチャルセンサー機能はSNMPに対応しており、サードパーティのデバイスを監視することができます。PDUやUPSシステムを統合し、サーバー負荷、アップタイムを監視し、PUEをリアルタイムに計測します。
キャパシティプランニング
データセンターの使用可能な容量がある場所を特定します。空いているラックスペース、利用可能な電源、十分な冷却、およびエネルギーを浪費している余剰電力を見つけ出します。
サーマルリスクの監視
ラック内のホットスポットを監視し、IT機器を高温から保護します。(データセンターの動作温度に関するASHRAE勧告に適合)
効率的なエネルギー使用
冷却を効率的に使用するために、データセンター内の冷却が過剰なエリアや不十分なエリアをチェックします。エネルギー効率を改善し、運用コストを削減します。
リアルタイム・インサイト
PUEなどのデータセンターのパフォーマンス指標をリアルタイムで把握することができます。2Dおよび3Dヒートマップ、∆Tおよび∆P、湿度、セキュリティ、電力、および資産。
データセンターの可視化
2Dおよび3Dのデータセンタービジュアライゼーション。ワールドビューから個々のサイト、ラック単位まで掘り下げてのマッピング。データセンターの概要マップから問題箇所をすばやく特定します。
Kubernetes Linux クラスタ
Kubernetesを採用することで、高い可用性と拡張性を確保しており、監視要件の増大に合わせてクラスターの増設が可能です。
仕様
| 型番 | Quicklime |
|---|---|
| メーカー | AKCP |
| タイプ | データセンター管理 (DCIM) |
