随着数据中心成为一个国家经济的驱动力，采用人工智能可以带来更高的收益今天，人工智能（AI）在捕获，处理和分析数据方面发挥着举足轻重的作用！合并数据元素和管理数据中心也变得更加高效和有用。数据中心是这种数字化转型的关键，因为数据成为维持几乎所有业务运营以获得洞察力和业务成果的先决条件。这些容纳计算机和设备的物理设施满足了现代经济的信息需求。数据中心提供无缝的数据备份和恢复能力，同时支持云存储应用和交易。除了促进经济发展，数据中心生态系统也吸引了众多国际高科技企业的参与。此外，数据中心的存在确保了当地社区良好的投资环境和就业机会。尽管它们在带来数字革命方面发挥了关键作用，但它们并非没有问题。据Gartner分析师DaveCappuccio预测，到2025年，80%的企业将关闭其传统数据中心。考虑到传统数据中心面临的许多问题，例如升级准备不足、基础设施挑战、环境问题等，这些数字是合适的。解决这个问题的方法是使用人工智能来增强数据中心的能力和基础设施。根据《福布斯见解》（ForbesInsights）报告，到2020年初，人工智能有望对数据中心管理、生产力和基础设施产生巨大影响。与此同时，其技术继续为数据中心提供潜在的解决方案，以长期改善运营。作为回报，由AI加速计算能力支持的数据中心将能够更有效地处理AI工作负载。数据中心消耗大量能源，因此训练AI网络以提高电源使用效率(PUE)是一个关键目标。PUE是衡量数据中心效率的重要指标。2014年，通过在其一家工厂部署DeepMindAI，谷歌能够持续将冷却能耗降低40%，这相当于在考虑到功率损耗和其他非冷却效率低下后，整体PUE支出减少了15%。它还为该站点产生了有史以来最低的PUE。DeepMind分析数据中心内的100多个不同变量，以提高效率并降低功耗。数据中心也容易受到各种网络威胁。网络犯罪分子一直在寻找新方法从数据中心获取数据或发起下一次数据泄露攻击。通过学习正常的网络行为并根据与该行为的偏差来检测网络威胁，AI再次证明了其独创性！人工算法可以通过分析来自多个系统的事件和输入并设计适当的事件响应系统来补充当前系统安全事件和事件管理(SIEM)系统。在数据中心中，IT设备通常部署在机架上或从机架上移除，这带来了很多分散的资源，例如U空间，这些资源无法监控和管理，很容易被浪费。通过使用智能硬件和物联网传感器，人工智能可以实现有效的数据中心基础设施管理，密切关注数据中心并通过自动化减少重复工作。在这里，数据中心经理可以将温度管理、设备状态监控、地板安全、火灾隐患缓解、通风和冷却系统管理等活动自动化。结合预测分析，自动化还有助于数据中心的预测性维护。此外，这种基于AI的预测分析可以帮助数据中心在公司的许多服务器之间分配工作负载。因此，可以更轻松地预测和更有效地管理数据中心负载。它还将有助于优化服务器存储系统，找到系统中可能的故障点，减少处理时间并更快地降低风险因素。最近，麻省理工学院的研究人员开发了一种人工智能系统，可以自动学习如何在数千台服务器上安排数据处理操作。据观察，该系统在完成关键数据中心任务时速度提高了约20%至30%，在高流量期间速度提高了三倍。研究人员断言，这种人工智能系统可以让数据中心使用更少的资源以更高的速度处理相同的工作负载。此外，借助深度学习(DL)应用程序，人工智能可以提前预测故障和中断。例如。HPEAI预测引擎有助于识别和解决数据中心瓶颈。一项针对200家公司的调查显示，停机造成的损失超过265亿美元，网络中断每分钟的损失约为7,900美元。通过监控服务器性能、网络拥塞和磁盘利用率，人工智能可以检测和预测数据中断。此外，它还可以实施缓解策略，帮助数据中心从数据中断中恢复，提高客户满意度并减少中断期间的损失。
