ИССЛЕДОВАНИЕ · RESEARCH · #1703
Кристина Делимитру (MIT) использует машинное обучение для повышения эффективности дата‑центров
Кристина Делимитру, доцент MIT и участница CSAIL, руководит исследованиями по применению машинного обучения для повышения эффективности, надежности и безопасности крупных дата‑центров через переразработку облачных систем, управление общими аппаратными ресурсами и создание инструментов (например, Seer) для прогнозирования и предотвращения проблем в приложениях. Ее работа направлена на повышение загрузки существующих серверов, что позволяет обеспечить более предсказуемую работу сервисов и снизить необходимость строительства новых энергоемких дата‑центров.
КЛЮЧЕВЫЕ ТЕЗИСЫ
- Кристина Делимитру, доцент MIT и участница CSAIL, руководит исследованиями по применению машинного обучения для повышения эффективности, надежности и безопасности крупных дата‑центров через переразработку облачных систем, управление общими аппаратными ресурсами и создание инструментов (например, Seer) для прогнозирования и предотвращения проблем в приложениях.
- Ее работа направлена на повышение загрузки существующих серверов, что позволяет обеспечить более предсказуемую работу сервисов и снизить необходимость строительства новых энергоемких дата‑центров.
- Повышение загрузки дата‑центров с помощью МО может уменьшить нагрузку на электросети и зависимость от ископаемого топлива, извлекая больше вычислительной мощности из существующего оборудования и снижая потребность в новых объектах.
ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО
Повышение загрузки дата‑центров с помощью МО может уменьшить нагрузку на электросети и зависимость от ископаемого топлива, извлекая больше вычислительной мощности из существующего оборудования и снижая потребность в новых объектах.