人工智能和機器學習在數據中心智能化方面的作用越來越大

　　隨著數據在當今企業(yè)中的重要性日益增加，數據管理對于管理和治理大型數據集以促進業(yè)務增長至關重要。公司正在利用前沿的分析和自動化工具來處理大量數據。他們還利用裝備精良的數據中心進行更好的數據管理。數據中心提供無縫的數據備份和恢復設施，同時支持云存儲應用程序和交易。由于它們?yōu)闃I(yè)務數據存儲提供了獨特的功能，因此公司正在轉向人工智能和機器學習等新興技術來改進其數據中心基礎設施。

　　機器學習是人工智能的一個高級子集，可以檢查和發(fā)現(xiàn)大量數據中的模式。它有可能優(yōu)化數據中心運營的各個方面，包括規(guī)劃和設計、正常運行時間維護、管理IT工作負載和成本控制。人工智能和機器學習有望較大地提高數據中心的效率。據IDC稱，由于嵌入式AI功能，數據中心50%的IT資產將自動運行。

　　人工智能和機器學習為智能數據中心提供動力

　　數據中心已經從一個存儲設施發(fā)展成為一個關鍵的業(yè)務IT基礎設施。由于數據中心被視為大型超級計算機，現(xiàn)代數據中心使用多臺服務器來進一步優(yōu)化并提高其處理和計算能力。如今，幾乎每個組織都需要一個數據中心來每天處理大量信息。

　　人工智能和機器學習等技術開始進入不同的計算應用程序，徹底改變企業(yè)的數據中心管理。人工智能數據中心將幫助公司推動數據驅動的決策。它們還將幫助組織保持居前于不斷增長的數據存儲和處理需求。數據中心的人工智能可以顯著提高數據安全性，因為這些中心更容易受到網絡威脅。該技術識別網絡中的正常行為，并根據網絡中的異常和偏差檢測網絡風險。數據中心中的人工智能還可以簡化復雜計算的管理，并使數據處理中心能夠自主、更高效地運行。

　　使用機器學習驅動的系統(tǒng)可能有助于預測性和預防性維護。它們可以通過提高能源效率、控制溫度和調整冷卻系統(tǒng)來提供冷卻效率。優(yōu)化能源消耗一直是十分受關注的問題，因為電力成本是數據中心基礎設施的關鍵因素。

　　能源成本每年飆升約10%，導致每千瓦時的成本更高。僅在美國，數據中心一年就消耗超過900億千瓦時的電力。全球范圍內的使用量更高，因為世界各地的數據中心使用大約416太瓦的電力。盡管如此，人工智能和機器學習可以為公司在數據中心的能源使用帶來諸多好處。例如，搜索引擎谷歌已在其數據中心應用人工智能來提高能源使用效率，從而將能源消耗降低了40%。

　　人工智能和機器學習還可用于監(jiān)控服務器性能、網絡擁塞和磁盤利用率，以幫助檢測和設想數據中斷。因此，人工智能和機器學習革命可以增強數據中心基礎設施并促進更智能和自動化的數據管理。