人工智能和機器學習在數(shù)據(jù)中心智能化方面的作用越來越大

隨著數(shù)據(jù)在當今企業(yè)中的重要性日益增加，數(shù)據(jù)管理對于管理和治理大型數(shù)據(jù)集以促進業(yè)務增長至關(guān)重要。公司正在利用先進的分析和自動化工具來處理大量數(shù)據(jù)。他們還利用裝備精良的數(shù)據(jù)中心進行更好的數(shù)據(jù)管理。數(shù)據(jù)中心提供無縫的數(shù)據(jù)備份和恢復設施，同時支持云存儲應用程序和交易。由于它們?yōu)闃I(yè)務數(shù)據(jù)存儲提供了獨特的功能，因此公司正在轉(zhuǎn)向人工智能和機器學習等新興技術(shù)來改進其數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設施。

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機器學習是人工智能的一個高級子集，可以檢查和發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中的模式。它有可能優(yōu)化數(shù)據(jù)中心運營的各個方面，包括規(guī)劃和設計、正常運行時間維護、管理IT工作負載和成本控制。人工智能和機器學習有望極大地提高數(shù)據(jù)中心的效率。據(jù)IDC稱，由于嵌入式AI功能，數(shù)據(jù)中心50%的IT資產(chǎn)將自動運行。

人工智能和機器學習為智能數(shù)據(jù)中心提供動力

數(shù)據(jù)中心已經(jīng)從一個存儲設施發(fā)展成為一個關(guān)鍵的業(yè)務IT基礎(chǔ)設施。由于數(shù)據(jù)中心被視為大型超級計算機，現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心使用多臺服務器來進一步優(yōu)化并提高其處理和計算能力。如今，幾乎每個組織都需要一個數(shù)據(jù)中心來每天處理大量信息。

人工智能和機器學習等技術(shù)開始進入不同的計算應用程序，徹底改變企業(yè)的數(shù)據(jù)中心管理。人工智能數(shù)據(jù)中心將幫助公司推動數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。它們還將幫助組織保持領(lǐng)先于不斷增長的數(shù)據(jù)存儲和處理需求。數(shù)據(jù)中心的人工智能可以顯著提高數(shù)據(jù)安全性，因為這些中心更容易受到網(wǎng)絡威脅。該技術(shù)識別網(wǎng)絡中的正常行為，并根據(jù)網(wǎng)絡中的異常和偏差檢測網(wǎng)絡風險。數(shù)據(jù)中心中的人工智能還可以簡化復雜計算的管理，并使數(shù)據(jù)處理中心能夠自主、更高效地運行。

使用機器學習驅(qū)動的系統(tǒng)可能有助于預測性和預防性維護。它們可以通過提高能源效率、控制溫度和調(diào)整冷卻系統(tǒng)來提供冷卻效率。優(yōu)化能源消耗一直是最受關(guān)注的問題，因為電力成本是數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設施的關(guān)鍵因素。

能源成本每年飆升約10%，導致每千瓦時的成本更高。僅在美國，數(shù)據(jù)中心一年就消耗超過900億千瓦時的電力。全球范圍內(nèi)的使用量更高，因為世界各地的數(shù)據(jù)中心使用大約416太瓦的電力。盡管如此，人工智能和機器學習可以為公司在數(shù)據(jù)中心的能源使用帶來諸多好處。例如，搜索引擎谷歌已在其數(shù)據(jù)中心應用人工智能來提高能源使用效率，從而將能源消耗降低了40%。

人工智能和機器學習還可用于監(jiān)控服務器性能、網(wǎng)絡擁塞和磁盤利用率，以幫助檢測和設想數(shù)據(jù)中斷。因此，人工智能和機器學習革命可以增強數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設施并促進更智能和自動化的數(shù)據(jù)管理。