随着資料中心成為一國經濟的推動力，采用人工智能可以帶來更高的收益！
如今，人工智能(AI)在捕獲，處理和分析資料方面起着舉足輕重的作用!合并資料元素和管理資料中心也變得越來越高效和有用。
随着資料成為維持幾乎所有業務營運以擷取洞察力和業務成果的先決條件，資料中心正處于這種數字化轉型的關鍵。這些容納計算機和裝置的實體設施滿足了現代經濟的資訊需求。資料中心提供無縫的資料備份和恢複功能，同時支援雲存儲應用程式和事務。除了促進經濟發展之外，資料中心生态系統還吸引了許多國際高科技公司參與。此外，資料中心的存在確定了當地社群的絕佳投資環境和就業機會。
盡管他們在帶來數字革命方面發揮了關鍵作用，但他們并非沒有問題。據Gartner分析師DaveCappuccio稱，到2025年，将有80%的企業關閉其傳統資料中心。考慮到傳統資料中心面臨的許多問題，如更新準備不足，基礎設施挑戰，環境問題等，這些資料是合适的。對此的解決方案是利用人工智能來增強資料中心的功能和基礎架構。
根據《福布斯見解》(ForbesInsights)報告，到2020年初，人工智能有望對資料中心管理，生産力和基礎架構産生巨大影響。同時，其技術繼續為資料中心提供潛在的解決方案，以長期改善營運。作為回報，通過AI的加速計算功能實作的資料中心将能夠更有效地處理AI工作負載。
資料中心消耗大量能源，是以教育訓練人工智能網絡以提高電源使用效率(PUE)是一個關鍵目标。PUE是衡量資料中心效率的重要名額。2014年，通過在其中一家工廠部署DeepMindAI，谷歌能夠持續減少40%的冷卻能耗，這相當于在計入電力損耗和其他非冷卻低效因素後，總體PUE開銷減少了15%。它還産生了該網站有史以來最低的PUE。DeepMind分析資料中心内的100多個不同變量，以提高效率并降低功耗。
資料中心也容易受到各種網絡威脅的影響。網絡犯罪分子一直在尋找從資料中心擷取資料或發起下一次資料洩露攻擊的新方法。通過學習正常的網絡行為并基于與該行為的偏差來檢測網絡威脅，人工智能再次證明是機智的!通過分析來自多個系統的事件和輸入，并設計适當的事件響應系統，人工算法可以補充目前的安全事件和事件管理(SIEM)系統。
在資料中心中，IT裝置通常被部署在架子上或從架子上拆除，這帶來了很多分散的資源，例如U空間，這些資源無法監控或管理，并且很容易浪費。通過使用智能硬體和IoT傳感器，人工智能可以實作有效的資料中心基礎架構管理，進而密切關注資料中心并通過自動化減少重複工作。在這裡，資料中心經理可以自動化諸如溫度管理，裝置狀态監控，地闆安全，減輕火災隐患，通風和冷卻系統管理之類的活動。結合預測分析，自動化還有助于資料中心的預測維護。
此外，這種基于AI的預測分析可以幫助資料中心在公司中的許多伺服器之間配置設定工作負載。是以，可以更輕松地更有效地預測和管理資料中心負載。它還将有助于優化伺服器存儲系統，查找系統中可能的故障點，縮短處理時間并更快地降低風險因素。
最近，麻省理工學院的研究人員開發了一種AI系統，該系統可以自動學習如何在數千台伺服器之間排程資料處理操作。在完成關鍵資料中心任務時，觀察到該系統的速度提高了約20%至30%，而在高流量期間則提高了兩倍。研究人員斷言，這種人工智能系統可以使資料中心使用更少的資源，以更高的速度處理相同的工作負載。
此外，通過深度學習(DL)應用程式，AI可以提前預測故障和中斷。例如。HPE人工智能預測引擎有助于識别和解決資料中心的瓶頸。一項對200家公司的調查強調，停機造成的損失超過265億美元，網絡中斷的每分鐘成本約為7,900美元。通過監視伺服器性能，網絡擁塞和磁盤使用率，AI可以檢測和預測資料中斷。此外，它可以實施緩解政策，以幫助資料中心從資料中斷中恢複，進而在中斷期間提高客戶滿意度并減少損失。
本文轉自51CTO，本文一切觀點和機器智能技術圈子無關。
原文連結 線上免費體驗百種AI能力：【點此跳轉】