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494這就是AI對(duì)數(shù)據(jù)中心的影響，去年Gartner預(yù)測(cè)，到2020年，超過(guò)30％的無(wú)法實(shí)施AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)中心將在運(yùn)營(yíng)和經(jīng)濟(jì)上不再可行。Google公布了有關(guān)在數(shù)據(jù)中心中使用AI來(lái)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(gè)實(shí)例。在短短18個(gè)月的時(shí)間里，Google使用其AI驅(qū)動(dòng)的GoogleDeepMind系統(tǒng)將冷卻所需的能源減少了40％，相當(dāng)于將整體PUE開(kāi)銷減少了15％。從那時(shí)起，許多公司紛紛效仿，探索AI的變革潛力。
如果可以適當(dāng)?shù)乩肁I，則可以帶來(lái)很多好處。其中一些包括：
1.高效處理工作負(fù)載：AI可以幫助組織以最有效的方式自動(dòng)化工作負(fù)載管理。通過(guò)使用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)，可以檢測(cè)到模式以從過(guò)去的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并更有效地在高峰時(shí)段分配工作負(fù)載。它們還可用于更好地優(yōu)化磁盤(pán)利用率，服務(wù)器容量和網(wǎng)絡(luò)帶寬。去年，麻省理工學(xué)院的一組研究人員證明了這一點(diǎn)。由麻省理工學(xué)院的研究人員開(kāi)發(fā)的基于AI的系統(tǒng)自動(dòng)“學(xué)習(xí)”了如何在數(shù)千臺(tái)服務(wù)器上調(diào)度數(shù)據(jù)處理操作——這項(xiàng)任務(wù)傳統(tǒng)上是留給不精確的、人為設(shè)計(jì)的算法完成的。麻省理工學(xué)院的研究人員說(shuō)，這樣做可以幫助當(dāng)今耗電的數(shù)據(jù)中心更加高效地運(yùn)行。研究人員說(shuō)，與最好的手寫(xiě)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(shí)候完成速度快了兩倍。此外，該系統(tǒng)還將學(xué)習(xí)如何有效壓縮工作負(fù)載以減少浪費(fèi)。結(jié)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(fù)載。
2.人員配置：在數(shù)字時(shí)代，雇用具有正確技能的人是一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn)。例如，Gartner預(yù)測(cè)，到2020年，由于I＆O技能的不足（從2016年的不到20％增長(zhǎng)），有75％的組織將經(jīng)歷明顯的業(yè)務(wù)中斷。人工智能可以在自動(dòng)化當(dāng)今人類代理執(zhí)行的許多任務(wù)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(jìn)而可以幫助降低電費(fèi)。最佳利用資源，例如執(zhí)行某些類型任務(wù)的最有效時(shí)間。AI還可以用于幫助創(chuàng)建更高效的數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)，以及檢測(cè)很少使用的應(yīng)用程序或服務(wù)器。它還可以用于檢測(cè)耗電的應(yīng)用程序或服務(wù)器，并建議將特定工作負(fù)載轉(zhuǎn)移到更高效的工作負(fù)載的方法。
4.安全性：AI可以在數(shù)據(jù)中心的安全運(yùn)營(yíng)中心中廣泛使用。通過(guò)分析來(lái)自多個(gè)系統(tǒng)的事件和輸入，并設(shè)計(jì)適當(dāng)?shù)氖录憫?yīng)系統(tǒng)，人工智能可以補(bǔ)充當(dāng)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(yùn)營(yíng)中心的監(jiān)控，并可以減少基本的L1作業(yè)。例如，當(dāng)每秒記錄超過(guò)20,000個(gè)事件時(shí)，人類將很難監(jiān)視這些事件。基于AI的系統(tǒng)可以幫助從誤報(bào)中識(shí)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(luò)安全威脅。
5.主動(dòng)管理硬件：人工智能系統(tǒng)可以幫助組織主動(dòng)管理其IT基礎(chǔ)架構(gòu)（例如存儲(chǔ)，服務(wù)器或網(wǎng)絡(luò)設(shè)備）的運(yùn)行狀況。例如，通過(guò)匯總不同設(shè)備的日志，AI可以發(fā)掘出故障的根本原因，還可以主動(dòng)識(shí)別設(shè)備退化的前兆。在設(shè)備出現(xiàn)故障之前，可以報(bào)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(lái)肯定會(huì)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。
