Accelerare la ricerca e l'innovazione
Come NCHC utilizza AIOps per migliorare i servizi di rete pubblica e prevenire proattivamente le interruzioni
In una sala conferenze, un ingegnere capo presenta a un comitato di scienziati il nuovo approccio rivoluzionario per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale e delle reti neurali. Una TV a muro mostra i loro successi.

La velocità della ricerca è importante. Durante la pandemia da COVID-19, è stato il fattore che ha fatto la differenza tra la vita e la morte per milioni di persone.

A Taiwan, dove la risposta alla pandemia è stata eccezionalmente efficace nel limitare focolai e morti, il National Center for High Performance Computing (NCHC) aiuta ad accelerare la ricerca e l'innovazione a livello nazionale fornendo l'accesso a supercomputer e analytics e mettendo a disposizione reti nazionali per la condivisione e la collaborazione dei dati.

Sebbene l'NCHC sostenga la ricerca in tutte le discipline, l'urgenza della pandemia ha ispirato il lancio dei successivi programmi "Tech v Virus", che invitano le università, le organizzazioni di ricerca, le imprese e le start-up a trovare nuovi modi per combattere la diffusione del coronavirus SARS-CoV-2. Una scoperta di alto profilo è stata uno stetoscopio che mostra visivamente la respirazione del paziente, aiutando medici e infermieri a ridurre il contatto ravvicinato con pazienti potenzialmente infetti, riducendo così il rischio di trasmissione. Un'altra è stata una mappa dell'evoluzione del gene del COVID-19, che aiuta a prevedere i percorsi di diffusione.

Per sostenere sforzi come questi e centinaia di altri in tutti i campi, l'NCHC vuole garantire che la ricerca progredisca il più velocemente possibile. Ecco perché continua ad evolvere la sua serie di supercomputer di Taiwan, che comprende una delle 50 macchine più potenti del mondo, e perché fornisce servizi di AI, inclusi strumenti basati su IBM Cloud Pak for Data. Per questo motivo, NCHC ha recentemente collaborato con IBM Garage per implementare la soluzione IBM Cloud Pak for Watson AIOps, applicando l'automazione basata sull'AI per massimizzare la resilienza e le prestazioni.

MTTD ridotto

 

Tempo medio di rilevamento (MTTD) ridotto del 55% per problemi che influiscono sul servizio

Prevedibilità

 

Identifica le potenziali interruzioni 25 ore prima

Inserendo dati strutturati e non nel componente AI Manager della soluzione, NCHC e il team di IBM Garage sono stati in grado di addestrare modelli AI per gestire automaticamente e in modo proattivo problemi e incidenti.
Ridurre la complessità delle operazioni IT

Taiwan dispone di varie reti informatiche pubbliche importanti che attraversano il paese e consentono ai ricercatori di condividere informazioni e collaborare. Alcune di queste sono specializzate per il mondo accademico, altre per il governo e altre per l’industria. Ma sempre più spesso, soprattutto in risposta alla pandemia di COVID-19, le iniziative di ricerca hanno richiesto sforzi interdisciplinari e collaborazione tra le reti. La condivisione rapida delle informazioni tra le reti pubbliche è fondamentale.

Quindi NCHC ha avviato una nuova iniziativa: costruire una rete di scambio centralizzata. Tuttavia, l'unione di queste reti ha presentato un nuovo livello di sfide. Le reti erano dotate di una gamma di strumenti di monitoraggio, di fonti e di formati di log di dati eterogenei. La gestione complicata di questa complessità impediva a NCHC di filtrare rapidamente gli allarmi per rilevare problemi significativi e prevenire le interruzioni le quali, a loro volta, impedivano la condivisione dei dati e la collaborazione tra le reti.

Per realizzare lo scopo dello scambio centrale (accelerare la collaborazione di ricerca a livello nazionale) il CNCH aveva bisogno di un modo per ridurre la complessità della gestione delle operazioni IT. Per questo si è rivolto ad AIOps.

Manutenzione predittiva con AIOps

Nell'ambito della ricerca di una soluzione, NCHC ha collaborato con IBM Garage per eseguire un proof of concept (POC) basato sul software IBM Cloud Pak for Watson AIOps.

L'obiettivo del POC era quello di valutare l'impatto reale della potenziale soluzione. NCHC ha fornito dati operativi e dati di registro della rete provenienti da scenari di vita reale, ad esempio in cui alcune attrezzature di rete si rompono e potrebbero creare interruzioni.

I team NCHC e IBM hanno quindi utilizzato IBM Cloud Pak for Watson AIOps come integratore centrale della vasta gamma di strumenti di gestione operativa IT dello scambio di rete, producendo una visione olistica sull'intera infrastruttura. E inserendo dati strutturati e non nel componente AI Manager della soluzione, NCHC e il team di IBM Garage sono stati in grado di addestrare modelli AI per gestire automaticamente e in modo proattivo problemi e incidenti.

I risultati sono stati eccellenti. I team hanno ottenuto un tempo medio di rilevamento (MTTD) più breve del 55% per i problemi che avrebbero influenzato il servizio.

Visto il successo del team POC, NCHC e IBM Customer Success Manager hanno implementato IBM Cloud Pak for Watson AIOps nell'ambiente di produzione del centro di scambio. NCHC ora utilizza i seguenti componenti di IBM Cloud Pak for Watson AIOps:

  • AI Manager: per inserire dati strutturati e non e addestrare modelli di AI per gestire proattivamente problemi e incidenti. Tutti gli avvisi generati da AI Manager vengono pubblicati come storia in un'interfaccia ChatOps che il personale NCHC utilizza come singola fonte affidabile per il monitoraggio del centro di scambio.
  • Event Manager: per importare tutti i log dei dispositivi di rete tramite un programma di batch predefinito e per ridurre il rumore della rete con il raggruppamento degli eventi, riducendo in modo significativo i costi operativi.
  • Metric Manager: per acquisire tutti i dati delle metriche dei dispositivi di rete, come CPU, memoria e utilizzo del disco, e fornire una visione olistica dello stato dei dispositivi.

 

 

Promuovere una scoperta e un'innovazione continua

La riduzione dell'MTTD significa che NCHC può rilevare potenziali interruzioni 25 ore prima, aiutando NCHC a individuarle e risolverle prima che si verifichino.

Finora, questi risultati impressionanti sono arrivati in risposta a problemi comuni e noti. NCHC è consapevole che si presenteranno problemi unici e inaspettati in futuro che metteranno alla prova la soluzione, ma l'organizzazione si aspetta risultati simili. In definitiva, NCHC prevede che l’adozione di AIOps aiuterà a mantenere aperti i canali di informazione, in modo che i progetti di ricerca in tutta Taiwan dispongano dei dati critici di cui hanno bisogno per continuare a fare progressi verso la scoperta e l’innovazione.

Logo NCHC
Informazioni sul National Center for High-performance Computing (NCHC)

Con la missione di promuovere le scoperte scientifiche e l'innovazione tecnologica, NCHC di Taiwan Link esterno (link esterno a ibm.com) fornisce alle agenzie governative del paese, agli istituti di istruzione superiore e alle industrie servizi di supercomputing, network di alta qualità, storage ad alta efficienza, analisi di big data e simulazioni di ingegneria scientifica. La sede centrale di NCHC si trova a HSinchu City.

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Prodotto negli Stati Uniti d'America, marzo 2022.

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