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数据中心机器学习优化操作

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机器学习和人工智能是当今IT专业人员的热门话题，他们在商业数据中心拥有真实的视角。
机器学习软件可以比您或您的团队更快地预测情况，甚至可以更快地解决问题。这些系统是当今混合数据中心环境的合理扩展，是数据中心基础设施中不断增长的一部分。
IDC预测，到2022年，在数据中心，50％的IT资产将使用集成的AI功能自主执行。数据中心的机器学习优化了大多数一般操作，包括规划和设计，工作负载，正常运行时间和成本管理。
数据中心机器学习的使用案例

机器学习可以从场景和数据集中学习，并且可以生成即时响应，而无需人为干预或依赖于一组有限的预编程动作。该技术可以帮助您更好地了解数据中心系统，更有效地管理它们并避免意外停机。

创建更高效的数据中心。组织可以使用机器学习来自动管理其数据中心的物理环境，并通过软件而不是警报对物理设施和数据中心架构进行实时修改。
谷歌使用其人工智能系统自动管理其数据中心的冷却，并持续分析21个变量，如气温，能量负荷和内部气压。在2018年，该公司使用机器学习将制冷所需的能量减少40％，并实现1.06点的能量效率。
降低运营风险。对于数据中心运营蓝盟给您这样的建议，防止停机是一项关键任务，机器学习可以帮助您更轻松地预测和防止停机。数据中心机器学习软件可监控关键设备（如电源管理和冷却系统）的实时性能数据，并预测硬件何时出现故障。这使您可以对这些系统执行预防性维护，并避免代价高昂的停机时间。

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