QQ在线
企业（yè）微（wēi）信
资讯
460这就是AI对数据中心（xīn）的影（yǐng）响，去年Gartner预测（cè），到2020年（nián），超过30％的无法实（shí）施AI和机器学习的（de）数据中心将在运营和经济上不再可行。Google公布（bù）了（le）有关（guān）在数（shù）据中心中使用AI来提高其数据（jù）中心（xīn）的能效的研究，从而突出显示了（le）AI在数据中心中的（de）潜在（zài）潜力的第一个实例（lì）。在短短18个月的时间里，Google使用其AI驱动的GoogleDeepMind系统将冷却所需的能源（yuán）减少了40％，相（xiàng）当于将整体（tǐ）PUE开销减少（shǎo）了15％。从那时起（qǐ），许多公司纷纷效仿，探索AI的变（biàn）革潜力。
如果可以适当地利用AI，则可以带来很多（duō）好（hǎo）处。其（qí）中一些（xiē）包括：
1.高效（xiào）处理（lǐ）工作负载：AI可以帮（bāng）助组（zǔ）织以最有效的方（fāng）式自动化工作负（fù）载管理。通过使用AI和机（jī）器学习，可以检测到模（mó）式以从过去的数据中学习，并更有效地在高峰时（shí）段分配工作负载。它们（men）还可用（yòng）于更好地优化磁盘利用（yòng）率，服务器容量（liàng）和网络带宽。去（qù）年，麻省理工（gōng）学（xué）院的一组研究人员证明了（le）这一点。由麻省（shěng）理工学院的（de）研究人（rén）员开发的基于AI的（de）系统自动“学习”了如何在数千（qiān）台服务器上调度数据处理操作——这项（xiàng）任务传（chuán）统上是留给不精确的、人为设计（jì）的算法（fǎ）完成（chéng）的（de）。麻省理工学院的研究（jiū）人员说（shuō），这样做可以帮助当今（jīn）耗电的数（shù）据中心更加高效（xiào）地运（yùn）行（háng）。研究人员说，与最好的手写调（diào）度算法相比，研（yán）究人员（yuán）的系统（tǒng）完成工作的速度（dù）提（tí）高了大约20％到30％，而在交通（tōng）繁忙的时候完成速度快了两倍。此外，该系统还将（jiāng）学习如何（hé）有效压缩工（gōng）作（zuò）负载以（yǐ）减少浪费。结果表（biǎo）明，该系统（tǒng）可以（yǐ）使数据中（zhōng）心使（shǐ）用更少的资源以更（gèng）高的速（sù）度处理相同的工作负载。
2.人员配置：在数字时代（dài），雇用（yòng）具（jù）有正确技能的人是一（yī）项巨大的挑战（zhàn）。例如，Gartner预测（cè），到（dào）2020年，由于I＆O技能的不足（从2016年的（de）不到（dào）20％增长），有75％的组织将（jiāng）经历（lì）明显的业务中（zhōng）断。人工智（zhì）能（néng）可以在自动化当今人类代（dài）理（lǐ）执行的（de）许（xǔ）多任务中（zhōng）发挥重要作用。
3.能源效率：从Google的例子中可以看出，基于AI的系（xì）统在更（gèng）好地优（yōu）化供暖（nuǎn）和制冷系统方面可以发挥巨大作用，进而可以帮助降低电费。最佳利用资源，例如执行某些类型任务（wù）的最有效时（shí）间。AI还可以用于帮（bāng）助（zhù）创建更高效的数据中心的设计，以及（jí）检测很少（shǎo）使（shǐ）用的（de）应（yīng）用（yòng）程序或服务器。它还可以用于（yú）检测耗电的应用程序或服务器，并建议（yì）将（jiāng）特（tè）定工作负载转移到更高（gāo）效的工（gōng）作负载的方法（fǎ）。
4.安全性：AI可以在数（shù）据中心的（de）安全运营中心中广泛使（shǐ）用（yòng）。通过分析来自多个系统的事件和输入，并设（shè）计适当的事件响应系统，人工智能可（kě）以补充（chōng）当前的（de）安全事件（jiàn）和事件管理（SIEM）系统。基于AI的系统可以改善安全运营中心的监控，并可（kě）以减少（shǎo）基本（běn）的L1作业。例如，当每秒记录超过20,000个（gè）事件（jiàn）时，人类将很难监视这些事件。基于（yú）AI的系统可以帮助从误报中识别恶意流量，并帮助数据中（zhōng）心管理员更有效地处理网络安全（quán）威（wēi）胁。
5.主动管理硬件：人工智能系统可以帮（bāng）助组织主（zhǔ）动管（guǎn）理其IT基（jī）础架构（例如存储，服（fú）务器或网络设备）的运行状况。例如，通过（guò）汇总（zǒng）不同（tóng）设备的（de）日志，AI可以发（fā）掘出故（gù）障的根本原因，还可以主（zhǔ）动识别设（shè）备（bèi）退化的（de）前兆。在设（shè）备出（chū）现故障之（zhī）前，可以报告异常（如（rú）果有）以（yǐ）解（jiě）决可能（néng）的故（gù）障原（yuán）因。
如果看一（yī）下上述好处，那就很清楚了，数据中心的未来肯定会更（gèng）多地支持人工智能，并具（jù）有提高生产率（lǜ）和效率的（de）巨大潜力。
