डेटा सेंटरों के लिए AIOps: AI इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रबंधन के लिए LLMs का उपयोग

अपडेट: 11 दिसंबर, 2025

दिसंबर 2025 अपडेट: 67% IT टीमें अब मॉनिटरिंग के लिए ऑटोमेशन का उपयोग कर रही हैं; किसी भी उत्तरदाता ने आधुनिक ऑटोमेशन न होने की रिपोर्ट नहीं की। Google DeepMind की कूलिंग AI 40% ऊर्जा कमी (15% PUE सुधार) हासिल कर रही है। ServiceNow AI Agents स्वायत्त रूप से अलर्ट को ट्रायज कर रहे हैं, प्रभाव का आकलन कर रहे हैं, मूल कारणों की जांच कर रहे हैं, और समाधान चला रहे हैं। LLM-संचालित नेचुरल लैंग्वेज इंटरफेस इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रबंधन के लिए विशेष क्वेरी भाषाओं की जगह ले रहे हैं।

Google DeepMind की स्वायत्त कूलिंग AI ने डेटा सेंटर कूलिंग ऊर्जा खपत को 40% कम किया, जो समग्र Power Usage Effectiveness (PUE) में 15% की कमी के रूप में परिलक्षित हुआ।[^1] हर पांच मिनट में, सिस्टम हजारों सेंसरों से स्नैपशॉट लेता है, उन्हें डीप न्यूरल नेटवर्क के माध्यम से प्रोसेस करता है, और सुरक्षा बाधाओं को पूरा करते हुए ऊर्जा खपत को कम करने वाली क्रियाओं की पहचान करता है।[^2] जब DeepMind ने 2018 में सिस्टम को तैनात किया, तो यह इतने बड़े पैमाने पर संचालित होने वाला पहला स्वायत्त औद्योगिक नियंत्रण प्रणाली बन गया।[^3] अब, सात साल बाद, AIOps प्लेटफॉर्म डेटा सेंटर संचालन के हर पहलू में AI-संचालित ऑटोमेशन का विस्तार करते हैं, जिसमें लार्ज लैंग्वेज मॉडल नेचुरल लैंग्वेज इंटरफेस और इन्फ्रास्ट्रक्चर स्थिति के बारे में परिष्कृत तर्क को सक्षम करते हैं।

एक Futurum सर्वेक्षण दर्शाता है कि 67% IT टीमें मॉनिटरिंग के लिए ऑटोमेशन का उपयोग करती हैं, जबकि 54% विश्वसनीयता में सुधार के लिए AI-संचालित डिटेक्शन अपनाती हैं।[^4] किसी भी उत्तरदाता ने अपने वातावरण में आधुनिक ऑटोमेशन न होने की रिपोर्ट नहीं की।[^5] डेटा सेंटर ऑपरेटरों के सामने सवाल AIOps अपनाने या न अपनाने से बदलकर यह हो गया है कि परिचालन वर्कफ़्लो में AI को कितनी आक्रामकता से तैनात किया जाए। AI वर्कलोड चलाने वाला इन्फ्रास्ट्रक्चर तेजी से खुद को प्रबंधित करने के लिए AI पर निर्भर हो रहा है।

AIOps परिवर्तन

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) रियल-टाइम मॉनिटरिंग को प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स के साथ जोड़ता है, जिससे प्लेटफॉर्म बाधाओं की पहचान कर सकते हैं, विफलताओं का पूर्वानुमान लगा सकते हैं, और समस्याओं के प्रदर्शन को बाधित करने से पहले संसाधन आवंटन को अनुकूलित कर सकते हैं।[^6] Gartner ने 2016 में यह शब्द गढ़ा, केंद्रीकृत IT से वितरित संचालन में बदलाव को पहचानते हुए जो दुनिया भर में क्लाउड और ऑन-प्रिमाइसेस इन्फ्रास्ट्रक्चर में फैला हुआ है।[^7]

पारंपरिक मॉनिटरिंग अलर्ट स्टॉर्म उत्पन्न करती है जो ऑपरेशंस टीमों को अभिभूत कर देती है। एक एकल इन्फ्रास्ट्रक्चर घटना हजारों संबंधित अलर्ट ट्रिगर कर सकती है, प्रत्येक ध्यान की मांग करता है जबकि मूल कारण को छुपाता है। ServiceNow का इवेंट मैनेजमेंट कच्चे अलर्ट के बजाय कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए इवेंट, टैग और मेट्रिक्स को प्रोसेस करके 99% तक शोर को कम करता है।[^8]

रिएक्टिव से प्रेडिक्टिव ऑपरेशंस तक

ServiceNow AIOps मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके संबंधित अलर्ट को टोपोलॉजी, टैग और टेक्स्ट समानता के आधार पर क्लस्टर करता है, अलर्ट स्टॉर्म और परिचालन शोर को कम करता है।[^9] उन्नत अनसुपरवाइज्ड मॉडल उभरती समस्याओं या असामान्य पैटर्न की पहचान घंटों पहले करते हैं इससे पहले कि वे एंड-यूजर्स को प्रभावित करें, घटना प्रतिक्रिया के बजाय शुरुआती हस्तक्षेप को सक्षम करते हैं।

प्रोएक्टिव इंसिडेंट मैनेजमेंट मौलिक रूप से परिचालन वर्कफ़्लो को बदल देता है। आउटेज का जवाब देने के बजाय, टीमें उपयोगकर्ताओं को नोटिस करने से पहले डिग्रेडेशन को संबोधित करती हैं। रिएक्टिव से प्रिवेंटिव ऑपरेशंस में बदलाव मीन टाइम टू रेज़ोल्यूशन (MTTR) को कम करता है जबकि कई घटनाओं को पूरी तरह से रोकता है।[^10]

Metric Intelligence तेज़ विसंगति का पता लगाने और गतिशील थ्रेशोल्डिंग के लिए मेट्रिक डेटा का लगातार विश्लेषण करती है।[^11] स्टैटिक थ्रेशोल्ड गलत अलर्ट उत्पन्न करते हैं जब सामान्य ऑपरेटिंग रेंज दिन के समय, वर्कलोड पैटर्न, या मौसमी कारकों के साथ भिन्न होती है। डायनामिक थ्रेशोल्ड वास्तविक व्यवहार के अनुकूल होते हैं, केवल वास्तविक विसंगतियों पर अलर्ट करते हैं।

IT ऑपरेशंस के लिए LLMs

लार्ज लैंग्वेज मॉडल बदलते हैं कि ऑपरेशंस टीमें मॉनिटरिंग और ऑटोमेशन सिस्टम के साथ कैसे इंटरैक्ट करती हैं। एक विस्तृत सर्वेक्षण ने जनवरी 2020 और दिसंबर 2024 के बीच प्रकाशित AIOps में LLM अनुप्रयोगों पर 183 शोध लेखों का विश्लेषण किया।[^12] शोध परिचालन चुनौतियों पर भाषा मॉडल लागू करने में बढ़ती परिष्कार दर्शाता है।

नेचुरल लैंग्वेज इंटरफेस

आधुनिक AIOps प्लेटफॉर्म तेज़ मानव-AI सहयोग के लिए चैटबॉट- या LLM-संचालित इंटरफेस का समर्थन करते हैं।[^13] ऑपरेटर विशेष क्वेरी भाषाओं के बजाय नेचुरल लैंग्वेज का उपयोग करके इन्फ्रास्ट्रक्चर स्थिति के बारे में पूछताछ करते हैं। LLM प्रश्नों को उचित मॉनिटरिंग क्वेरी में अनुवाद करता है और परिणामों को समझने योग्य सारांश में संश्लेषित करता है।

शोधकर्ता AIOps चुनौतियों को संबोधित करने में सक्षम IT Operations Management के लिए प्रभावी LLM-संचालित AI सहायक प्रस्तावित करते हैं।[^14] विभिन्न भाषा मॉडल प्रशिक्षण डेटा, आर्किटेक्चर और पैरामीटर गिनती में भिन्न होते हैं, जो IT संचालन कार्यों में उनकी क्षमताओं को प्रभावित करते हैं। Mistral Small 7B जैसे छोटे मॉडल कम आकार के बावजूद तर्क और टूल चयन में उल्लेखनीय दक्षता प्रदर्शित करते हैं।[^15]

स्वायत्त संचालन के लिए AI एजेंट

ServiceNow के AI Agents for AIOps स्वायत्त रूप से अलर्ट को ट्रायज करते हैं, व्यावसायिक और तकनीकी प्रभाव का आकलन करते हैं, मूल कारणों की जांच करते हैं, और समन्वित एजेंटिक वर्कफ़्लो के माध्यम से समाधान चलाते हैं।[^16] AI Agents for Observability सेवा प्रभाव का विश्लेषण करने और जांच को प्राथमिकता देने के लिए थर्ड-पार्टी APM और ऑब्ज़र्वेबिलिटी टूल के साथ सहयोग करके क्षमताओं का विस्तार करते हैं।

मॉनिटरिंग से अलर्टिंग से स्वायत्त समाधान तक की प्रगति एक मौलिक क्षमता विस्तार का प्रतिनिधित्व करती है। पहले के AIOps सिस्टम समस्याओं का पता लगाते थे और मनुष्यों को सूचित करते थे। वर्तमान सिस्टम तेजी से मानव हस्तक्षेप के बिना नियमित घटनाओं को संभालते हैं, केवल उन स्थितियों को एस्केलेट करते हैं जिनमें उनकी कॉन्फ़िगर की गई सीमाओं से परे निर्णय या प्राधिकरण की आवश्यकता होती है।

AI-संचालित कूलिंग अनुकूलन

डेटा सेंटर कूलिंग सबसे सफल AIOps अनुप्रयोगों में से एक का प्रतिनिधित्व करती है, जिसमें मापनीय ऊर्जा बचत दृष्टिकोण को मान्य करती है।

DeepMind की स्वायत्त कूलिंग

DeepMind ने Google डेटा सेंटरों से 2 साल के मॉनिटरिंग डेटा का उपयोग करके कूलिंग ऊर्जा में 40% कमी प्राप्त करने वाला न्यूरल नेटवर्क फ्रेमवर्क विकसित किया।[^17] नेटवर्क आर्किटेक्चर ने प्रत्येक में 50 नोड्स के साथ 5 हिडन लेयर का उपयोग किया, इष्टतम नियंत्रण क्रियाओं की भविष्यवाणी करने के लिए 19 सामान्यीकृत इनपुट वेरिएबल को प्रोसेस किया।[^18]

सिस्टम स्वायत्त रूप से संचालित होता है, सत्यापन और कार्यान्वयन के लिए अनुशंसित क्रियाओं को डेटा सेंटर नियंत्रण प्रणालियों को भेजता है।[^19] सुरक्षा बाधाएं सुनिश्चित करती हैं कि अनुशंसाएं स्वीकार्य परिचालन सीमाओं के भीतर रहें। नियंत्रण प्रणाली निष्पादन से पहले अनुशंसाओं को मान्य करती है, AI-संचालित अनुकूलन को सक्षम करते हुए मानव निरीक्षण बनाए रखती है।

सफलता प्रदर्शित करती है कि AI मानव अंतर्ज्ञान से परे जटिल भौतिक प्रणालियों को अनुकूलित कर सकती है। ऑपरेटर इष्टतम दक्षता प्राप्त करने के लिए हर पांच मिनट में सैकड़ों वेरिएबल को मैन्युअल रूप से समायोजित नहीं कर सकते। AI निरंतर अनुकूलन को संभालती है जबकि मनुष्य असाधारण स्थितियों और सिस्टम निरीक्षण को संभालते हैं।

Schneider Electric और NVIDIA साझेदारी

2025 में, Schneider Electric ने 132 kW तक की रैक डेंसिटी का समर्थन करने वाले AI-अनुकूलित रेफरेंस आर्किटेक्चर डिज़ाइन करने के लिए NVIDIA के साथ साझेदारी की।[^20] संयुक्त समाधान ने कूलिंग ऊर्जा उपयोग को लगभग 20% कम किया। साझेदारी अगली पीढ़ी के उच्च-घनत्व इन्फ्रास्ट्रक्चर पर AI अनुकूलन लागू करने वाले वेंडर सहयोग को प्रदर्शित करती है।

AI द्वारा संचालित इंटेलिजेंट लोड बैलेंसिंग सुनिश्चित करती है कि वर्कलोड सबसे ऊर्जा-कुशल तरीके से सर्वर और कूलिंग सिस्टम में वितरित हों।[^21] अनुकूलन एक साथ कंप्यूट दक्षता और थर्मल प्रबंधन दोनों पर विचार करता है, उन कॉन्फ़िगरेशन को खोजता है जो मैन्युअल प्लानिंग मिस कर देगी।

बड़े पैमाने पर इन्फ्रास्ट्रक्चर ऑटोमेशन

AIOps मॉनिटरिंग से परे सक्रिय इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रबंधन में विस्तारित होता है, कॉन्फ़िगरेशन, डिप्लॉयमेंट और रेमेडिएशन कार्यों को ऑटोमेट करता है।

कॉन्फ़िगरेशन प्रबंधन

58% उद्यम डिवाइस कॉन्फ़िगरेशन प्रबंधित करने के लिए Ansible और Terraform जैसे इन्फ्रास्ट्रक्चर-एज़-कोड या कॉन्फ़िगरेशन ऑटोमेशन टूल का उपयोग करते हैं।[^22] इंजीनियर मैन्युअल रूप से स्विच में लॉग इन करने के बजाय स्क्रिप्ट लिखते हैं और वर्जन-कंट्रोल्ड प्लेबुक का उपयोग करते हैं। ऑटोमेशन अनुपालन के लिए ऑडिट ट्रेल बनाते हुए एकरूपता सुनिश्चित करता है।

AIOps प्लेटफॉर्म वास्तविक और इच्छित स्थिति के बीच ड्रिफ्ट का पता लगाने के लिए कॉन्फ़िगरेशन प्रबंधन के साथ एकीकृत होते हैं। जब मॉनिटरिंग कॉन्फ़िगरेशन विसंगतियों की पहचान करती है, स्वचालित रेमेडिएशन मैन्युअल हस्तक्षेप के बिना इच्छित कॉन्फ़िगरेशन को पुनर्स्थापित करती है। डिटेक्शन से रेमेडिएशन तक का क्लोज्ड लूप मानवीय त्रुटि को कम करते हुए प्रतिक्रिया को तेज करता है।

प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस

Health Log Analytics लॉग का रियल-टाइम विश्लेषण और मॉनिटरिंग प्रदान करती है, विसंगतियों की त्वरित पहचान सुनिश्चित करती है।[^23] बड़े पैमाने पर लॉग विश्लेषण के लिए AI सहायता की आवश्यकता होती है: मनुष्य आसन्न विफलताओं को इंगित करने वाले पैटर्न की पहचान करने के लिए लाखों लॉग प्रविष्टियों को नहीं पढ़ सकते।

प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस सॉफ्टवेयर से परे भौतिक इन्फ्रास्ट्रक्चर तक विस्तारित होता है। तापमान रुझान, बिजली खपत पैटर्न और प्रदर्शन गिरावट संकेतक हार्डवेयर विफलताओं से पहले संकेत देते हैं। नियोजित विंडो के दौरान मेंटेनेंस शेड्यूल करना अनियोजित आउटेज से बचाता है जो संचालन को बाधित करते हैं।

डिजिटल ट्विन और सिमुलेशन

डिजिटल ट्विन, AIOps और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स रियल-टाइम प्रदर्शन को सिमुलेट और अनुकूलित करने में मदद करते हैं, अधिक विश्वसनीयता और ऊर्जा दक्षता सुनिश्चित करते हैं।[^24] डिजिटल ट्विन भौतिक इन्फ्रास्ट्रक्चर के आभासी प्रतिनिधित्व बनाते हैं, जिससे ऑपरेटर प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट से पहले परिवर्तनों का परीक्षण कर सकते हैं।

कैपेसिटी प्लानिंग

डिजिटल ट्विन विभिन्न परिदृश्यों के तहत इन्फ्रास्ट्रक्चर क्षमता का मॉडल बनाते हैं, ऑपरेटरों को विस्तार की योजना बनाने और बाधाओं की पहचान करने में मदद करते हैं। AI भविष्य की आवश्यकताओं की भविष्यवाणी करने के लिए ऐतिहासिक पैटर्न का विश्लेषण करती है, मांग आपूर्ति से अधिक होने से पहले क्षमता वृद्धि की अनुशंसा करती है।

मॉडलिंग क्षमता AI इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए विशेष रूप से मूल्यवान साबित होती है जहां GPU डिप्लॉयमेंट तेजी से क्षमता वृद्धि को चलाते हैं। डिजिटल ट्विन पूंजी प्रतिबद्ध करने से पहले प्रस्तावित GPU क्लस्टर विस्तार के लिए कूलिंग आवश्यकताओं, बिजली वितरण और नेटवर्क क्षमता का अनुकरण करते हैं।

चेंज वैलिडेशन

डिजिटल ट्विन वातावरण में इन्फ्रास्ट्रक्चर परिवर्तनों का परीक्षण प्रोडक्शन घटनाओं के जोखिम को कम करता है। AI मॉडल किए गए इन्फ्रास्ट्रक्चर व्यवहार के विरुद्ध प्रस्तावित परिवर्तनों को मान्य करती है, परिवर्तनों के प्रोडक्शन तक पहुंचने से पहले संभावित समस्याओं की पहचान करती है। वैलिडेशन कॉन्फ़िगरेशन त्रुटियों और संसाधन संघर्षों को पकड़ती है जो अन्यथा आउटेज का कारण बनते।

AI इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए AIOps लागू करना

डेटा सेंटर प्रबंधन के लिए AIOps तैनात करने वाले संगठनों को एकीकरण आवश्यकताओं, डेटा गुणवत्ता और परिचालन तैयारी पर विचार करना चाहिए।

एकीकरण आवश्यकताएं

ServiceNow का Integration Launchpad थर्ड-पार्टी मॉनिटरिंग टूल के साथ AIOps एकीकरण के लिए गाइडेड सेटअप प्रदान करता है।[^25] संगठन आउट-ऑफ-द-बॉक्स कनेक्टर कॉन्फ़िगर कर सकते हैं या असमर्थित मॉनिटरिंग टूल के लिए कस्टम कनेक्टर बना सकते हैं। एकीकरण परत विविध स्रोतों से डेटा को एकीकृत परिचालन दृश्यों में एकत्रित करती है।

AI इन्फ्रास्ट्रक्चर में अक्सर मानक सर्वर मॉनिटरिंग से परे GPUs, हाई-स्पीड नेटवर्क और स्टोरेज सिस्टम के लिए विशेष मॉनिटरिंग शामिल होती है। AIOps कार्यान्वयन को पूर्ण इन्फ्रास्ट्रक्चर दृश्यता प्रदान करने के लिए इन विशेष डेटा स्रोतों को शामिल करना चाहिए।

डेटा गुणवत्ता आधार

AIOps प्रभावशीलता मॉनिटरिंग डेटा गुणवत्ता पर निर्भर करती है। अधूरा डेटा, असंगत लेबलिंग और कवरेज में अंतराल AI मॉडल सटीकता को सीमित करते हैं। संगठनों को उन्नत एनालिटिक्स तैनात करने से पहले मॉनिटरिंग कवरेज और डेटा गुणवत्ता का ऑडिट करना चाहिए।

ऐतिहासिक डेटा संगठन-विशिष्ट पैटर्न पर प्रेडिक्टिव मॉडल को प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाता है। DeepMind ने कूलिंग अनुकूलन मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए 2 साल के मॉनिटरिंग डेटा का उपयोग किया।[^26] ऐतिहासिक डेटा गहराई की कमी वाले संगठनों को उन्नत भविष्यवाणियों के विश्वसनीय होने से पहले डेटा एकत्र करने की आवश्यकता हो सकती है।

परिचालन तैयारी

स्वायत्त संचालन के लिए AI प्राधिकरण सीमाओं को परिभाषित करने वाली स्पष्ट नीतियों की आवश्यकता होती है। संगठनों को तय करना होगा कि कौन सी क्रियाएं AI सिस्टम स्वतंत्र रूप से निष्पादित कर सकते हैं बनाम किन्हें मानव अनुमोदन की आवश्यकता है। अनुशंसाओं और मैन्युअल निष्पादन के साथ शुरू करना स्वायत्त क्रिया को सक्षम करने से पहले विश्वास बनाता है।

Introl के 550 फील्ड इंजीनियर GPU इन्फ्रास्ट्रक्चर डिप्लॉयमेंट में AIOps लागू करने वाले संगठनों का समर्थन करते हैं।[^27] कंपनी 9,594% तीन-वर्षीय वृद्धि के साथ 2025 Inc. 5000 में #14 पर रैंक करती है, जो पेशेवर इन्फ्रास्ट्रक्चर सेवाओं की मांग को दर्शाती है।[^28] पेशेवर डिप्लॉयमेंट सुनिश्चित करता है कि मॉनिटरिंग कवरेज, एकीकरण गुणवत्ता और परिचालन प्रक्रियाएं समर्थन करें

[अनुवाद के लिए सामग्री संक्षिप्त की गई]