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(shí)，可以為下一代數(shù)據(jù)中心創(chuàng)造一系列新的效率。

無(wú)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?cái)?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(duì)各種新興技術(shù)所帶來(lái)的增長(zhǎng)需求，這些技術(shù)有望在未來(lái)幾年重塑企業(yè)的格局。那些未能將這些技術(shù)從云計(jì)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(huì)發(fā)現(xiàn)自己遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。  

實(shí)際上，調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司預(yù)測(cè)，到2020年，超過(guò)30%未能充分準(zhǔn)備人工智能的數(shù)據(jù)中心將無(wú)法在業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)或經(jīng)濟(jì)上可行。鑒于這一嚴(yán)峻現(xiàn)實(shí)，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(wú)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(dòng)面向支持人工智能的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施。通過(guò)在仍有市場(chǎng)發(fā)展空間的情況下加入發(fā)展潮流，企業(yè)通過(guò)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(yíng)。

1.利用預(yù)測(cè)分析優(yōu)化工作負(fù)載分配   在過(guò)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(wú)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(chǎng)服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施上運(yùn)行，這一過(guò)程對(duì)于最大限度地提高企業(yè)數(shù)字運(yùn)營(yíng)的有效性仍然至關(guān)重要。也就是說(shuō)，由有限的人員和/或資源限制的IT團(tuán)隊(duì)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(guò)采用預(yù)測(cè)分析驅(qū)動(dòng)的管理工具，IT團(tuán)隊(duì)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(shí)優(yōu)化存儲(chǔ)和計(jì)算負(fù)載平衡，使IT專業(yè)人員能夠在更高和更低勞動(dòng)密集級(jí)別上進(jìn)行監(jiān)督運(yùn)營(yíng)。  

預(yù)測(cè)分析工具的優(yōu)勢(shì)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(cè)分析算法管理的服務(wù)器隨著時(shí)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(qǐng)求發(fā)出之前開(kāi)始預(yù)測(cè)服務(wù)器需求。  

2.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(gè)中小型公司的計(jì)算需求時(shí)，數(shù)據(jù)中心也會(huì)消耗大量電力。雖然其中一些消耗直接來(lái)自服務(wù)器的計(jì)算和存儲(chǔ)操作，但其中大部分來(lái)自數(shù)據(jù)中心的冷卻功能。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，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(huì)成為主要的財(cái)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(lái)了巨大的附加價(jià)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(lái)優(yōu)化他們的冷卻活動(dòng)。Alphabet公司作為技術(shù)先驅(qū)者的想法是，人工智能驅(qū)動(dòng)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(xiàng)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%。  

3.利用人工智能緩解人員短缺情況   在云計(jì)算的興起以及隨之而來(lái)的遠(yuǎn)程計(jì)算和存儲(chǔ)資產(chǎn)的激增之前，數(shù)據(jù)中心是相對(duì)簡(jiǎn)單的系統(tǒng)，由少數(shù)合格的專業(yè)人員組成。然而，云計(jì)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(lái)越多的數(shù)據(jù)中心，對(duì)擁有必要技能集來(lái)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(duì)正面臨人員嚴(yán)重短缺的情況，這可能有朝一日會(huì)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(duì)數(shù)據(jù)中心日益增長(zhǎng)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(méi)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(méi)有實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化IT管理的情況下，幫助實(shí)現(xiàn)一系列服務(wù)器功能。人工智能平臺(tái)可以自動(dòng)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(shí)將更細(xì)微、定性的任務(wù)留給IT人員。在沒(méi)有處理每個(gè)用戶請(qǐng)求或事件警報(bào)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(diǎn)關(guān)注的任務(wù)的監(jiān)督角色，從而使他們有更多時(shí)間專注于更大的管理挑戰(zhàn)。  

對(duì)于個(gè)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(dòng)化和長(zhǎng)期人員不足之間提供了一個(gè)媒介。在五年或十年的時(shí)間里，這種混合管理模式很可能成為整個(gè)數(shù)據(jù)中心行業(yè)的常態(tài)。機(jī)器并不會(huì)取代人類工作者，至少不會(huì)很快取代，但它們可以幫助不堪重負(fù)的IT團(tuán)隊(duì)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。

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