人工智能和机器学习逐渐承担日常和高级任务。经理和员工会被横扫吗？
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，他们并不理解。
人工智能在数据中心。
没有IT领导者或IT专家团队可以对数据中心的关键任务应用精确（甚至更精细）的控制。——每秒都是准确的。人类（具有较高的教育和培训，即使是那些）通常是由个人喜好，偏见和误解蒙蔽，而不能形成未来的规划等重要职责的清晰的视野。
人工智能（AI）没有这样的缺点。正因为如此，即使在数据中心的运营商困扰的混合环境中，物联网和其他挑战的互联网，应该考虑人工智能的一个大集团的关键业务和服务的数据中心的影响。

以下是所有IT领导者应该了解的有关人工智能如何将数据中心转变为更强大，更高效的安装的七件事。

1.许多不同类型的数据中心都可以从人工智能中受益
乔Merces，技术供应商的配套企业和灾难恢复的云爸爸和纽约市的法系的前任CIO的执行董事，他说，所有类型的数据中心可以从人工智能受益但他们是最受益的中心通常是大型设施，如大型企业数据中心，数据中心，公有云，数据中心托管主机和外包数据中心。
汤姆考夫林，研究员电气和电子工程师协会（IEEE）的研究所和分析公司的数据存储Coughlin Associates的总裁认为，所有的数据中心可以使用人工智能和机器学习，以更好地管理资源的方法内部和预测下一个硬件。而数据需求。他说：“人工智能正在成为最重要的应用（数据中心）之一”。
保罗Mercina，创新维修服务提供商的数据中心公园广场科技主管解释说，学习是不断变化的基本模式和传统算法深度学习的更复杂的领域的自动识别。他说：“机器学习的一个重要贡献是，你可以使用迭代方法来发现数据结构，无需人为证明任何理论或假设。”深度学习使用人工神经网络，以提供多层高精度的任务，如目标检测和分类，语音识别和语言翻译。人工智能有助于数据中心提高能源效率。
近年来，人工智能工具在减少能源消耗和数据中心浪费方面发挥着越来越重要的作用。 Mercina表示：“这些应用有助于降低能耗，报告低冷却效率，并分析任务关键型系统的状态，以提高效率并节省能源。”
荷兰数据中心协会常务董事Stijn Grove表示：“数据中心的环境在不断变化。”他相信人工智能可以监控当前的室内和室外温度并预测未来的天气，使数据中心能够优化冷却资源并节省能源。
服务器是所有数据中心中最大的能源消费者。 Grove表示：“如果您希望在需要时自动扩展或缩小云服务器的大小，可以利用每个服务器的潜力并禁用未使用的容量，从而节省更多。”
人工智能还可以显着降低存储能耗。虽然人工智能的监控和分析用于预测多个用户的活动，但数据中心可以快速将使用频率较低的数据传输到能耗较低的存储源，并传输与之相关的数据。频率更好的表现。存储源。 “此外，还可以使用人工智能来最大限度地减少处理过程中来回移动的数据量，”考夫林说。他解释说：“使用中的数据可以智能分布，使数据更接近数据处理的位置，从而减少数据过度移动所消耗的能量。”

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