調(diào)研機(jī)構(gòu)Infosys公司最近的一項(xiàng)研究表明，76%的IT決策者認(rèn)為人工智能是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的長期戰(zhàn)略重點(diǎn)。因此，全球在認(rèn)知和人工智能系統(tǒng)方面的支出預(yù)計(jì)將在2021年達(dá)到576億美元，或者說，這項(xiàng)技術(shù)在全球范圍內(nèi)受到媒體和人們的青睞。

盡管如此，引入像人工智能這樣的技術(shù)并不簡單，并且不會一蹴而就。數(shù)據(jù)中心對于存儲為人工智能所需的數(shù)據(jù)至關(guān)重要，因此人工智能的增長將會為數(shù)據(jù)中心帶來更多問題，特別是那些已經(jīng)在高容量工作的數(shù)據(jù)中心設(shè)施。這迫使數(shù)據(jù)中心添加更多的服務(wù)器和硬件，這些服務(wù)器和硬件的管理變得越來越復(fù)雜，更不用說已經(jīng)很高的運(yùn)營成本。

與許多為業(yè)務(wù)捉摸支持的技術(shù)一樣，許多數(shù)據(jù)中心都采用效率低下的傳統(tǒng)技術(shù)，因?yàn)槠髽I(yè)傾向于擴(kuò)展現(xiàn)有系統(tǒng)，而不是優(yōu)化現(xiàn)有系統(tǒng)。所有這些要求都為數(shù)據(jù)中心帶來了額外的壓力，并加劇了其長期存在的問題。因此，為了跟上時代的步伐，數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營需要更大的發(fā)展。而人工智能可能就是提供更多支持的一種技術(shù)。

監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中心環(huán)境

可以說，數(shù)據(jù)中心面臨的問題中最緊迫的是能源消耗，因?yàn)槿驍?shù)據(jù)中心的總耗電量目前占全球用電量的6%。這是企業(yè)運(yùn)營成本的一個重要考慮因素，因此，企業(yè)因環(huán)境問題承擔(dān)責(zé)任的壓力越來越大。像綠色和平組織這樣的組織一直呼吁科技公司需要更加關(guān)注能源，現(xiàn)在很多公司正在致力于消減數(shù)據(jù)中心的碳足跡。

越來越多的數(shù)據(jù)中心正在采用可再生能源，盡管這對許多數(shù)據(jù)中心來說是不可行的，特別是規(guī)模較小的數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商來說。

采用可再生能源只能解決一部分問題，并且隨著對計(jì)算能力的需求持續(xù)增長，所有的選項(xiàng)都應(yīng)該被探索。

人工智能通過使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)和實(shí)時監(jiān)控為數(shù)據(jù)中心提供了提高效率和降低能耗的機(jī)會。通過人工智能，工作負(fù)載可以在服務(wù)器合理分布，以最大限度地提高生產(chǎn)力，并解決網(wǎng)絡(luò)擁塞問題。

人工智能還可用于實(shí)時控制數(shù)據(jù)中心環(huán)境，如冷卻系統(tǒng)，以降低能耗。谷歌公司已經(jīng)在實(shí)施人工智能來監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中心環(huán)境，報告表明DeepMind AI將谷歌公司的數(shù)據(jù)中心冷卻費(fèi)用減少40%。

減少人為干預(yù)

現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心的另一個重要領(lǐng)域是安全。在網(wǎng)絡(luò)安全的斗爭中，數(shù)據(jù)中心面臨的風(fēng)險特別高。它們是高度復(fù)雜的基礎(chǔ)設(shè)施，并且具有廣泛的加密級別，因此要防止在不斷變化的IT環(huán)境中發(fā)生數(shù)據(jù)泄露，需要時刻保持警惕。

其解決方案可能是人工智能。實(shí)施人工智能系統(tǒng)可以為數(shù)據(jù)安全提供更加靈活和先進(jìn)的解決方案，并可減少對人為干預(yù)的依賴。人工智能的特性使其能夠比人類更快地進(jìn)行適應(yīng)，減少了全天候監(jiān)控面臨的問題，并降低了人為錯誤的風(fēng)險。

隨著人工智能解鎖這些數(shù)據(jù)中心的機(jī)會，無人數(shù)據(jù)中心的概念比許多人想象得更接近。像Litbit這樣的公司已經(jīng)在試用人工智能驅(qū)動機(jī)器人來協(xié)助數(shù)據(jù)中心管理和硬件維護(hù)，從而進(jìn)一步鞏固人工智能與數(shù)據(jù)中心之間的聯(lián)系。這一切都可以讓工作人員更加專注于新的創(chuàng)新領(lǐng)域。

迎接挑戰(zhàn)

隨著越來越多的企業(yè)致力于數(shù)字化轉(zhuǎn)型，人工智能和數(shù)據(jù)中心之間的關(guān)系從未如此復(fù)雜和重要。很顯然，人工智能和數(shù)據(jù)中心的未來本質(zhì)上是聯(lián)系在一起的。隨著人工智能 和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)需求的增加，需要更多的物理空間存儲運(yùn)行它們所需的大量數(shù)據(jù)，導(dǎo)致對數(shù)據(jù)中心的需求增加。數(shù)據(jù)是人工智能系統(tǒng)的命脈，數(shù)據(jù)管理將繼續(xù)成為企業(yè)未來面臨的最大挑戰(zhàn)之一。

隨著服務(wù)器處理數(shù)據(jù)，他們從中學(xué)習(xí)，并創(chuàng)建一個循環(huán)，無休止地改善人工智能和數(shù)據(jù)中心生態(tài)系統(tǒng)。這一切都始于一個靈活的，未來定義的和人工智能優(yōu)化的數(shù)據(jù)中心。正確的基礎(chǔ)設(shè)施與有效的人工智能系統(tǒng)保持平衡，將使企業(yè)在競爭中脫穎而出。