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隨著數據中心成為一國經濟的推動力，采用人工智能可以帶來更高的收益

如今，人工智能（AI）在捕獲， 處理和分析數據方面起著舉足輕重的作用！ 合并數據元素和管理數據中心也變得越來越高效和有用。

隨著數據成為維持幾乎所有業務運營以獲取洞察力和業務成果的先決條件，數據中心正處于這種數字化轉型的關鍵。 這些容納計算機和設備的物理設施滿足了現代經濟的信息需求。 數據中心提供無縫的數據備份和恢復功能，同時支持云存儲應用程序和事務。 除了促進經濟發展之外，數據中心生態系統還吸引了許多國際高科技公司參與。 此外，數據中心的存在確保了當地社區的絕佳投資環境和就業機會。

盡管他們在帶來數字革命方面發揮了關鍵作用，但他們并非沒有問題。 據Gartner分析師DaveCappuccio稱，到2025年，將有80％的企業關閉其傳統數據中心。 考慮到傳統數據中心面臨的許多問題，如升級準備不足， 基礎設施挑戰，環境問題 等，這些數據是合適的。 對此的解決方案是利用人工智能來增強數據中心的功能和基礎架構。

根據《福布斯見解》（ForbesInsights）報告，到2020年初，人工智能有望對數據中心管理，生產力和基礎架構產生巨大影響。 同時，其技術繼續為數據中心提供潛在的解決方案，以長期改善運營。 作為回報， 通過AI的加速計算功能實現的數據中心將能夠更有效地處理AI工作負載。

數據中心消耗大量能源，因此培訓人工智能網絡以提高電源使用效率（PUE）是一個關鍵目標。 PUE是衡量數據中心效率的重要指標。 2014年，通過在其中一家工廠部署DeepMindAI，谷歌能夠持續減少40%的冷卻能耗，這相當于在計入電力損耗和其他非冷卻低效因素后，總體PUE開銷減少了15%。 它還產生了該網站有史以來最低的PUE。 DeepMind分析數據中心內的100多個不同變量，以提高效率并降低功耗。

數據中心也容易受到各種網絡威脅的影響。 網絡犯罪分子一直在尋找從數據中心獲取數據或發起下一次數據泄露攻擊的新方法。 通過學習正常的網絡行為并基于與該行為的偏差來檢測網絡威脅，人工智能再次證明是機智的！ 通過分析來自多個系統的事件和輸入，并設計適當的事件響應系統，人工算法可以補充當前的安全事件和事件管理（SIEM）系統。

在數據中心中，IT設備通常被部署在架子上或從架子上拆除，這帶來了很多分散的資源，例如U空間，這些資源無法監控或管理，并且很容易浪費。 通過使用智能硬件和IoT傳感器，人工智能可以實現有效的數據中心基礎架構管理，從而密切關注數據中心并通過自動化減少重復工作。 在這里， 數據中心經理可以自動化諸如溫度管理，設備狀態監控，地板安全，減輕火災隱患，通風和冷卻系統管理之類的活動。 結合預測分析，自動化還有助于數據中心的預測維護。

此外，這種基于AI的預測分析可以幫助數據中心在公司中的許多服務器之間分配工作負載。 因此，可以更輕松地更有效地預測和管理數據中心負載。 它還將有助于優化服務器存儲系統，查找系統中可能的故障點，縮短處理時間并更快地降低風險因素。

最近，麻省理工學院的研究人員開發了一種AI系統，該系統可以自動學習如何在數千臺服務器之間調度數據處理操作。 在完成關鍵數據中心任務時，觀察到該系統的速度提高了約20％至30％，而在高流量期間則提高了兩倍。 研究人員斷言，這種人工智能系統可以使數據中心使用更少的資源，以更高的速度處理相同的工作負載。

此外，通過深度學習（DL）應用程序，AI可以提前預測故障和中斷。 例如。 HPE人工智能預測引擎有助于識別和解決數據中心的瓶頸。 一項對200家公司的調查強調，停機造成的損失超過265億美元，網絡中斷的每分鐘成本約為7,900美元。 通過監視服務器性能，網絡擁塞和磁盤利用率，AI可以檢測和預測數據中斷。 此外，它可以實施緩解策略，以幫助數據中心從數據中斷中恢復，從而在中斷期間提高客戶滿意度并減少損失。