人工智能和机器学习正在逐渐接管日常和高级任务。经理和员工会被开除吗？大多数IT领导者认为他们可以完全控制数据中心的管理、运营和规划。事实上，他们并没有掌握它。没有任何一个IT领导或IT专家团队能够对数据中心的重要任务进行精确（甚至更精细）的控制——精确到秒。人类（即使是受过高等教育和训练有素的人）常常被个人偏好、偏见和误解所蒙蔽，阻碍他们对未来规划和其他重要责任形成清晰的认识。人工智能(AI)没有这样的缺点。这就是为什么即使数据中心运营商努力应对混合环境、物联网和其他挑战，他们也需要考虑人工智能将对广泛的关键数据中心运营和服务产生的影响。关于人工智能如何将数据中心转变为更强大、更高效的设施，以下是所有IT领导者都需要了解的七件事。1.许多不同类型的数据中心都可以从人工智能中获益JoeMerces（企业备份和灾难恢复技术提供商CloudDaddy的CEO，纽约市法律部前CIO）说所有类型的数据中心可以从人工智能中受益，但受益最大的数据中心往往是大型设施，例如大型企业数据中心、公共云数据中心、托管数据中心和外包数据中心。根据电气和电子工程师协会(IEEE)研究员兼数据存储分析公司CoughlinAssociates总裁TomCoughlin的说法，所有数据中心都可以使用机器学习等人工智能方法来更好地管理内部资源并预测即将推出的硬件。和数据要求。“人工智能正在成为最重要的（数据中心）应用之一，”他指出。数据中心维护服务提供商ParkPlaceTechnologies的创新主管PaulMercina解释说，机器学习正在从基本模式识别和传统算法转变。进入更复杂的深度学习领域。“机器学习的一个关键贡献是它能够使用迭代方法发现数据结构，而不需要人类从任何理论或假设开始进行测试，”他说。深度学习使用多层人工神经网络在对象检测和分类、语音识别和语言翻译等任务中带来极高的准确性。2、人工智能帮助数据中心提高能源效率在过去几年中，人工智能工具在降低数据中心的能源消耗和浪费方面发挥着越来越重要的作用。“这些应用程序有助于降低功耗、报告冷却效率低下情况并分析关键任务系统的健康状况，以提高效率并节省能源，”Mercina说。荷兰数据中心协会常务董事StijnGrove表示：数据中心环境在不断变化。并节省能源。服务器是任何数据中心中最大的电力消耗者。“当你想在需要时自动扩大或缩小云服务器的规模时，你可以通过简单地充分利用每台服务器的潜力来节省更多能源并关闭未使用的容量，”格罗夫说。显着降低存储功耗。只要利用人工智能的监控和分析来预测各种用户的活动，数据中心就可以快速地将不常用的数据转移到存储源降低能耗，将经常使用的数据转移到性能更好的存储源。存储源。”Additiona实际上，可以使用人工智能来最大程度地减少处理过程中来回移动的数据量，”考夫林说。“使用中的数据可以智能放置，这可以使数据和处理数据的地方更靠近，减少过度数据移动所消耗的能量，”他解释道。3.人工智能可以提高数据中心安全数据中心安全需求正在迅速变化。直到最近，对数据中心的最大威胁来自内部人员或来自外部的相对原始的暴力攻击。“今天，黑客正在创建基于人工智能的算法，试图找出数据中心的弱点，”卡内基梅隆大学泰珀商学院商业技术副教授ParamVirSingh说。他指出，人工智能是应对这一挑战的最佳技术。“人工智能应用程序使数据中心能够更快地适应不断变化的安全要求，同时为用户提供更安全的环境，而无需执行严格的规则，”Mercina说。AI解决方案还有助于检测恶意软件和垃圾邮件，分析正常和异常的活动模式以识别弱点并加强对潜在威胁的保护。密切甚至跟踪入侵者。4.人工智能可以优化数据中心性能只要不断监控和调整包括数据处理位置、网络和内存在内的资源，人工智能就可以使企业以最高效率运行数据中心。Merces指出：“AI可用于监控负载分配，使基础设施更具可扩展性，同时优化冷却和功耗方面的效率。”人工智能还可用于优化服务器配置和利用率。“例如，简单地移动负载并通过重启、循环和重新成像来尝试修复它，人工智能可以发现基础设施问题并自行修复。根据Coughlin的说法，人工智能在优化服务器使用方面特别有效。“这可能包括将适量的处理能力委托给特定应用程序的处理器，例如GPU和TPU，”他说。人工智能还可以优化数据中心软件性能。”他补充说，“例如，限制对数据库中相同数据的轮询或限制重复过程。5.人工智能将改善基础设施管理根据PonemonInstitute的一项研究，2016年各行业数据中心停机的平均成本约为每分钟8,850美元。“如果我们可以预测维护问题，我们就可以采取预防措施。“随着基础设施管理技术和智能传感器的不断改进，人们可以训练神经网络来分析现有基础设施的需求和容量，以便使用最合适的设备来满足需求，”塔克律师事务所的合伙人塔克塔克说。埃利斯。诺斯曼（专攻商业和公司法）说：“因为人工智能可以处理比一个人或一群人更多的信息，而且几乎是瞬间，人工智能主导的系统更有效、更可靠。”他指出，传感器还可以帮助数据中心经理预测或减轻灾难性故障。Mercina指出，如今，大多数数据中心都配备了经过培训的“显示硬件出现故障的指示灯）来管理、监控和维护。”人工智能和机器学习可以彻底改变这个过时的系统，只要它消除猜测并为整个生态系统赋能。范式。“人工智能有望对数据中心安排日常维护任务的方式产生重大影响。AI将很快能够预测特定设施何时需要服务、升级和更换，前提是所有相关数据中心资源都经过仔细审查。因此，Grove预测，定期维护计划将逐渐被AI生成的建议所取代。“这将提高正常运行时间并降低成本，”他报告说。6.AI正在成为强大的数据中心规划工具AI最令人兴奋的应用之一是数据中心规划。Northman说，仅通过从数据中心的传感器中提取大量信息并利用从以前的情况中学习的能力，人工智能就可以提供精细的预测，更重要的是，它可以解释修订假设的差异。造型。“系统运行的时间越长，可用的信息就越多，人工智能做出的预测也就越准确，”他说。Merces报告说：“这会在当下发生”，例如，AI用于规划和配置电力资源，以及预测冷却需求。“人工智能也被用于规划和管理网络和带宽的利用和优化，”他指出。7.Grove说，AI将管理越来越多的数据中心任务，而几乎不需要人工参与。完全抢占目前由人类处理的数据中心任务是很有可能的。“数字生态系统需要更直接的控制和操纵，而这只能通过人工智能和机器学习来实现。此外，对于边缘计算，你需要人工智能来正确地做这样的事情，”他说，从而能够管理大量无人值守的数据中心。”能够监控、诊断和自我修复的全自动化数据中心是人们梦寐以求的东西。大数据分析公司Guavus的首席科学家RogerBrooks表示：“这需要人工智能、机器人甚至增强现实技术——机器相互帮助。”乐观地看，至少从人的角度来看，人工智能仍然不靠谱。高效地执行高级推理和决策任务，即使可靠性较低。梅塞斯预测：“人工智能做的工作有大有小，它分为特定的功能，这些功能虽然非常高效，但最终不会获得智能。”Northman对此表示赞同，他说：“虽然管理者将越来越多地依赖人工智能来运营和管理数据中心，但我不认为人类会完全被排除在这个过程之外。尽管管理者将不再需要为某些方面承担那么多的责任数据中心……但人类将继续在防止故障方面发挥作用。”
