當(dāng)人工智能在戰(zhàn)略上的部署與人為監(jiān)督相結(jié)合時，可以為下一代數(shù)據(jù)中心創(chuàng)造一系列新的效率。
無論是維護(hù)自己的內(nèi)部數(shù)據(jù)中心還是完全依賴異地數(shù)據(jù)中心，企業(yè)的IT專業(yè)人員都需要確保他們的服務(wù)器能夠應(yīng)對各種新興技術(shù)所帶來的增長需求，這些技術(shù)有望在未來幾年重塑企業(yè)的格局。那些未能將這些技術(shù)從云計算到大數(shù)據(jù)再到人工智能(AI)的革命性潛力融入數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的企業(yè)，可能很快就會發(fā)現(xiàn)自己遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于競爭對手。
實際上，調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司預(yù)測，到2020年，超過30%未能充分準(zhǔn)備人工智能的數(shù)據(jù)中心將無法在業(yè)務(wù)運(yùn)營或經(jīng)濟(jì)上可行。鑒于這一嚴(yán)峻現(xiàn)實，企業(yè)和第三方供應(yīng)商都有責(zé)任投資解決方案幫助他們充分利用這些尖端技術(shù)。
無論企業(yè)是在自己的數(shù)據(jù)中心設(shè)施中進(jìn)行投資，還是與具有前瞻性思維的第三方供應(yīng)商建立合作關(guān)系，它都需要盡快啟動面向支持人工智能的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施。通過在仍有市場發(fā)展空間的情況下加入發(fā)展潮流，企業(yè)通過以下三種方式利用人工智能改善他們的數(shù)據(jù)中心日常運(yùn)營。
利用預(yù)測分析優(yōu)化工作負(fù)載分配
在過去，IT專業(yè)人員有責(zé)任優(yōu)化所在公司服務(wù)器的性能，確保工作負(fù)載戰(zhàn)略性地分布在其數(shù)據(jù)中心組合中。無論是在企業(yè)內(nèi)部服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施還是非現(xiàn)場服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施上運(yùn)行，這一過程對于最大限度地提高企業(yè)數(shù)字運(yùn)營的有效性仍然至關(guān)重要。也就是說，由有限的人員和/或資源限制的IT團(tuán)隊可能難以全天候地嚴(yán)格監(jiān)控工作負(fù)載分配。
幸運(yùn)的是，人工智能可以提供幫助。通過采用預(yù)測分析驅(qū)動的管理工具，IT團(tuán)隊可以將其絕大部分工作負(fù)載分配給服務(wù)器。這些工具能夠?qū)崟r優(yōu)化存儲和計算負(fù)載平衡，使IT專業(yè)人員能夠在更高和更低勞動密集級別上進(jìn)行監(jiān)督運(yùn)營。
預(yù)測分析工具的優(yōu)勢不僅僅是自我管理。由于人工智能技術(shù)固有的自我改進(jìn)特性，預(yù)測分析算法管理的服務(wù)器隨著時間的推移變得更加高效。隨著改進(jìn)的算法處理更多數(shù)據(jù)，并更熟悉企業(yè)的工作流程，他們將在請求發(fā)出之前開始預(yù)測服務(wù)器需求。
機(jī)器學(xué)習(xí)算法以最佳方式處理事務(wù)
即使在處理一個中小型公司的計算需求時，數(shù)據(jù)中心也會消耗大量電力。雖然其中一些消耗直接來自服務(wù)器的計算和存儲操作，但其中大部分來自數(shù)據(jù)中心的冷卻功能。對于企業(yè)來說，保持服務(wù)器冷卻以保證其正常運(yùn)行十分重要，但在工業(yè)數(shù)據(jù)中心規(guī)模上，這種能源使用很快就會成為主要的財務(wù)負(fù)擔(dān)。因此，任何可以幫助企業(yè)提高其數(shù)據(jù)中心冷卻效率的工具或技術(shù)都帶來了巨大的附加價值。
為了追求更好的數(shù)據(jù)中心能源效率，谷歌公司和DeepMind公司最近嘗試使用人工智能來優(yōu)化他們的冷卻活動。Alphabet公司作為技術(shù)先驅(qū)者的想法是，人工智能驅(qū)動的推薦系統(tǒng)，即使是在廣泛的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)上只做了微小的改進(jìn)，也可以減少能耗，削減成本，并使數(shù)據(jù)中心設(shè)施更加環(huán)?？沙掷m(xù)發(fā)展。
到目前為止，該項目取得了巨大的成功：DeepMind公司的機(jī)器學(xué)習(xí)算法在谷歌數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用，在不影響服務(wù)器性能的情況下，將用于冷卻的能量減少了40%。
利用人工智能緩解人員短缺情況
在云計算的興起以及隨之而來的遠(yuǎn)程計算和存儲資產(chǎn)的激增之前，數(shù)據(jù)中心是相對簡單的系統(tǒng)，由少數(shù)合格的專業(yè)人員組成。然而，云計算領(lǐng)域(如SaaS、PaaS、IaaS等)的新產(chǎn)品和更復(fù)雜的產(chǎn)品的出現(xiàn)已經(jīng)將典型的數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)變?yōu)檫m用于各種關(guān)鍵企業(yè)工作負(fù)載的高科技信息中心。隨著這些產(chǎn)品進(jìn)入越來越多的數(shù)據(jù)中心，對擁有必要技能集來管理它們的IT專業(yè)人員的需求激增。
不幸的是，這些職位的合格候選人數(shù)量仍然有限。因此，數(shù)據(jù)中心管理團(tuán)隊正面臨人員嚴(yán)重短缺的情況，這可能有朝一日會威脅到企業(yè)充分維護(hù)其數(shù)字資產(chǎn)的能力。為了滿足對數(shù)據(jù)中心日益增長的需求，企業(yè)利益相關(guān)者現(xiàn)在必須做出選擇，或者為竭盡全力招募有限的人才，或者投資于解決方案，使數(shù)據(jù)中心在沒有廣泛人為監(jiān)督的情況下蓬勃發(fā)展。
值得慶幸的是，人工智能技術(shù)提供了一種解決方案，可以在沒有實現(xiàn)完全自動化IT管理的情況下，幫助實現(xiàn)一系列服務(wù)器功能。人工智能平臺可以自動執(zhí)行系統(tǒng)更新、安全補(bǔ)丁和文件備份等常規(guī)任務(wù)，同時將更細(xì)微、定性的任務(wù)留給IT人員。在沒有處理每個用戶請求或事件警報的負(fù)擔(dān)的情況下，IT專業(yè)人員可以承擔(dān)以前需要他們重點關(guān)注的任務(wù)的監(jiān)督角色，從而使他們有更多時間專注于更大的管理挑戰(zhàn)。
對于個別企業(yè)和第三方數(shù)據(jù)中心供應(yīng)商而言，這種基于合作伙伴關(guān)系的方法在自動化和長期人員不足之間提供了一個媒介。在五年或十年的時間里，這種混合管理模式很可能成為整個數(shù)據(jù)中心行業(yè)的常態(tài)。機(jī)器并不會取代人類工作者，至少不會很快取代，但它們可以幫助不堪重負(fù)的IT團(tuán)隊做一切需要做的事情，以保持?jǐn)?shù)據(jù)中心的平穩(wěn)運(yùn)行。
（來源：中國IDC圈）
