蓝盟IT小贴士，来喽！
目前，人工智能(AI )在捕获、处理和分析数据方面发挥着重要的作用，其速度比以往任何时候都要快。 使用人工智能技术整合数据和管理数据中心也变得更加高效和有用。
随着数据成为支持大多数组织业务以获得洞察力和业务成果的先决条件，数据中心成为这一数字化转型的关键。 容纳这些计算机和设备的物理设施为现代经济的信息需求提供动力。 数据中心提供无缝的数据备份和恢复设施，同时支持云存储应用程序和事务处理。 除了促进经济发展外，数据中心的生态系统吸引了更多科技公司的进入。 此外，数据中心的建设和运营可以确保当地社区有良好的投资环境和就业机会。
数据中心在带来数字革命中起着重要的作用，但并不是没有面临问题和挑战。 调查机构Gartner公司分析师Dave Cappuccio表示，到2025年，全球80%的组织将关闭内部部署数据中心。 考虑到传统数据中心面临的许多问题，如升级准备不足、基础架构难题和环境问题，关闭和处置这些数据中心是很合适的。 解决这些问题的方法是利用人工智能增强数据中心基础架构的功能。
根据2020年发布的调查报告，2020年初，人工智能对数据中心的管理、生产力和基础设施产生了巨大的影响。 同时，人工智能技术继续提供数据中心的潜在解决方案，以改善长期运营。 作为回报，由人工智能加速计算能力支持的数据中心将能够更有效地处理人工智能的工作负载。
由于已知数据中心会消耗大量能源，因此培训人工智能系统以提高数据中心的能源使用效率(PUE )是一个重要的目标。 PUE是衡量数据中心效率的重要指标。谷歌公司2014年通过在一个数据中心设施中部署Deepmind AI，将制冷设施的能耗降低了40%。 这相当于在考虑电力损失和其他非冷却设施损失的基础上，将整个PUE的成本降低15%。 它还生成了数据中心历史上最低的PUE值。 为了提高运营效率和降低功耗，Deepmind分析了数据中心中的100多个不同变量。
数据中心也容易受到各种网络的威胁。 网络攻击者总是在寻找从数据中心获取数据和进行数据泄漏攻击的新方法。 通过学习正常的网络行为，根据其行为偏差检测网络威胁，人工智能再次证明了其能力，通过分析多个系统的事件和输入，设计了合适的事件响应系统，人工算法实现了当前的安全事件和事件管理(包括在数据中心运行期间，频繁地从部署或机架中删除IT设备会产生大量无法监控或管理、容易浪费的碎片资源。 人工智能使用智能硬件和物联网传感器，帮助高效的数据中心基础架构管理软件监控数据中心，并通过自动化技术减少重复工作。 在这里，数据中心管理员可以自动进行温度管理、设备状态监视、地板安全、火灾风险缓解、通风、冷却系统管理等活动。 与预测分析相结合，自动化技术还有助于数据中心的预测维护。
此外，基于人工智能的预测分析有助于数据中心将工作负载分布在组织的许多服务器上。 这样可以更有效地预测和管理数据中心的负载。 它还可以优化服务器存储系统，确定系统可能存在的故障点，缩短处理时间，并加快风险的降低。
麻省理工学院的研究人员最近开发了一种人工智能系统，自动学习如何在数千台服务器上调度数据处理操作。 据观察，在完成关键数据中心任务的高通信量期间，处理速度将是原来的两倍。 研究人员表示，该人工智能系统可以帮助数据中心更快地处理相同的工作负载，并使用更少的资源。
文/上海蓝盟 IT外包专家
中文
电话咨询
微信咨询
公众号
