這就是AI對數(shù)據(jù)中心的影響，去年Gartner預測，到2020年，超過30％的無法實施AI和機器學習的數(shù)據(jù)中心將在運營和經(jīng)濟上不再可行。Google公布了有關在數(shù)據(jù)中心中使用AI來提高其數(shù)據(jù)中心的能效的研究，從而突出顯示了AI在數(shù)據(jù)中心中的潛在潛力的第一個實例。在短短18個月的時間里，Google使用其AI驅動的GoogleDeepMind系統(tǒng)將冷卻所需的能源減少了40％，相當于將整體PUE開銷減少了15％。從那時起，許多公司紛紛效仿，探索AI的變革潛力。
人工智能在數(shù)據(jù)中心中的作用越來越大
如果可以適當?shù)乩肁I，則可以帶來很多好處。其中一些包括：
1.高效處理工作負載：AI可以幫助組織以最有效的方式自動化工作負載管理。通過使用AI和機器學習，可以檢測到模式以從過去的數(shù)據(jù)中學習，并更有效地在高峰時段分配工作負載。它們還可用于更好地優(yōu)化磁盤利用率，服務器容量和網(wǎng)絡帶寬。去年，麻省理工學院的一組研究人員證明了這一點。由麻省理工學院的研究人員開發(fā)的基于AI的系統(tǒng)自動“學習”了如何在數(shù)千臺服務器上調(diào)度數(shù)據(jù)處理操作——這項任務傳統(tǒng)上是留給不精確的、人為設計的算法完成的。麻省理工學院的研究人員說，這樣做可以幫助當今耗電的數(shù)據(jù)中心更加高效地運行。研究人員說，與最好的手寫調(diào)度算法相比，研究人員的系統(tǒng)完成工作的速度提高了大約20％到30％，而在交通繁忙的時候完成速度快了兩倍。此外，該系統(tǒng)還將學習如何有效壓縮工作負載以減少浪費。結果表明，該系統(tǒng)可以使數(shù)據(jù)中心使用更少的資源以更高的速度處理相同的工作負載。
2.人員配置：在數(shù)字時代，雇用具有正確技能的人是一項巨大的挑戰(zhàn)。例如，Gartner預測，到2020年，由于I＆O技能的不足（從2016年的不到20％增長），有75％的組織將經(jīng)歷明顯的業(yè)務中斷。人工智能可以在自動化當今人類代理執(zhí)行的許多任務中發(fā)揮重要作用。
3.能源效率：從Google的例子中可以看出，基于AI的系統(tǒng)在更好地優(yōu)化供暖和制冷系統(tǒng)方面可以發(fā)揮巨大作用，進而可以幫助降低電費。最佳利用資源，例如執(zhí)行某些類型任務的最有效時間。AI還可以用于幫助創(chuàng)建更高效的數(shù)據(jù)中心的設計，以及檢測很少使用的應用程序或服務器。它還可以用于檢測耗電的應用程序或服務器，并建議將特定工作負載轉移到更高效的工作負載的方法。
4.安全性：AI可以在數(shù)據(jù)中心的安全運營中心中廣泛使用。通過分析來自多個系統(tǒng)的事件和輸入，并設計適當?shù)氖录憫到y(tǒng)，人工智能可以補充當前的安全事件和事件管理（SIEM）系統(tǒng)。基于AI的系統(tǒng)可以改善安全運營中心的監(jiān)控，并可以減少基本的L1作業(yè)。例如，當每秒記錄超過20,000個事件時，人類將很難監(jiān)視這些事件?；贏I的系統(tǒng)可以幫助從誤報中識別惡意流量，并幫助數(shù)據(jù)中心管理員更有效地處理網(wǎng)絡安全威脅。
5.主動管理硬件：人工智能系統(tǒng)可以幫助組織主動管理其IT基礎架構（例如存儲，服務器或網(wǎng)絡設備）的運行狀況。例如，通過匯總不同設備的日志，AI可以發(fā)掘出故障的根本原因，還可以主動識別設備退化的前兆。在設備出現(xiàn)故障之前，可以報告異常（如果有）以解決可能的故障原因。
如果看一下上述好處，那就很清楚了，數(shù)據(jù)中心的未來肯定會更多地支持人工智能，并具有提高生產(chǎn)率和效率的巨大潛力。
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