人工智能由来已久，其持续发展以其提升性能和降低成本的品质颠覆了不同的行业和领域。另一方面，我们正在见证数据科学的兴起，它能够获取、处理、分析和理解大量数据。不久前，还无法解释非结构化数据，而现在借助大数据技术，组织正在从实施海量数据收集和分析中看到巨大的好处。这意味着将部署大型数据中心来存储和处理所有这些数据。然而，这也需要他们雇用大量合格的人员来监控和维护数据中心，这既昂贵又复杂。人工智能带来了许多可以简化事情的新可能性，所以让我们讨论在数据中心利用它的原因。1、可以节约能源。数据中心需要大量能量才能正常运行，而这些能量中有很大一部分用于冷却系统。如果我们牢记它们为整个互联网提供动力，那么就很清楚为什么它们排放的二氧化碳与航空业一样多。例如，典型的Google搜索使用的能量大约是点亮60W灯泡17秒所需的能量，从而产生0.2克的二氧化碳。如果这听起来不多，想象一下一天有多少次搜索。不用说，随着数据流量的增长，能源消耗预计将翻一番。谷歌通过引入人工智能来合理有效地优化其数据中心的能源使用来解决这个问题。借助这项智能技术，谷歌设法将其数据中心冷却系统的能耗降低了40%。人工智能能够学习和分析温度、测试流量和评估冷却设备。可以部署不同的智能传感器来发现能源效率低下的根源并自主优化它们。最后，冷却系统的优化将防止设备磨损。二、它会减少停机时间数据中心有时会遇到停电，这会导致停机。这些事件在经济上和用户体验方面都可能代价高昂——全球25%的企业服务器每小时停机损失300,000至400,000美元。为了防止这种情况发生，组织聘请了许多专业人员来监控和预测中断。然而，这是一项复杂的任务，需要员工分析和解释不同的问题，以便能够确定问题的根本原因并预测中断。另一方面，人工智能可以跟踪许多参数，包括服务器性能、网络拥塞或磁盘利用率，并预测中断。除此之外，人工智能驱动的预测引擎还可以识别可能导致系统崩溃的故障区域。值得一提的是这项技术的自主性，因为人工智能不仅可以用于预测中断，还可以预测可能受到中断影响的用户，并提出从中断中恢复的策略。3.工作负载分配将得到优化预测分析将支持工作负载分配。过去，IT专家负责优化公司服务器的性能，确保工作负载得到适当分配。最大化优化可确保降低成本和更好地分配资源，这两个因素对组织的数字化运营至关重要。但是，IT团队经常受到人手不足或资源不足的限制，无法全天候24小时监控这个复杂的流程。人工智能使用能够同时执行大量计算、优化存储和实时确定负载平衡的强大算法。4.带来无人自动化自动化是人工智能最重要的部分之一，最近的发展让组织可以试验所谓的“熄灯”数据中心。简而言之，这些数据中心不必由人来监控和监督。无人值守的自动化将使传统数据中心过时，这些数据中心允许高效计算并减少数据消耗，这些数据中心由技术人员监督。目标是通过降低氧气含量、更高效的冷却设计来降低火灾风险，通过增加货架高度并使机器人可以接近它们来增加存储容量等，从而提高效率和自主性。未来，DCMI软件将用于远程监控AI驱动的数据中心，由于无人值守的自动化，人为错误的发生率将降至最低。5.将提高安全性数据中心容易受到各种网络威胁已经不是什么秘密了，黑客总是四处寻觅，寻找新的方法来窃取敏感数据。问题在于，当他们设法闯入组织的网络时，他们可以获得对数百万用户的个人和机密信息的访问权。预防网络威胁的关键是预测和早期检测。这就是为什么每个组织都聘请数据安全专家来防止这些事件的原因。然而，分析网络攻击是一项艰巨且耗时的工作，这就是为什么人工智能及其强大的分析能力能够让从事这项工作的人惊叹不已。即，AI将学习正常的在线行为，这意味着它将能够注意到任何偏离行为。这种偏差通??常是不同安全威胁的结果。人工智能还将使数据中心能够检测恶意软件和安全漏洞。显然，数据中心的未来在很大程度上取决于利用人工智能技术。这五个原因是最重要的，但它们只是冰山一角，因为人工智能及其子技术（如机器学习和神经网络）对于获得竞争优势和跟上最新趋势是必不可少的。
