"未來數據中心：如何利用人工智能和機器學習提升運營效率和彈性？"-APP開發-火鷹科技

挑戰與機遇：如何利用人工智能和機器學習優化數據中心運營，應對安全和中斷威脅？EkkoSense公司美洲副總裁特Tracy Collins指出，數據中心需提供更細粒度的實時數據以保持彈性、響應性和在線性。然而，企業在優化數據中心時還面臨著供應鏈不可預測、勞動力短缺、通貨膨脹和能源成本飆升等挑戰。如何突破困境？戴爾公司人工智能戰略主管Brons Larson認為，人工智能和機器學習可以優化配置和部署，提高數據中心的性能。阿裏雲智能高級總監兼首席工程師Wendy Zhao補充說，人工智能和機器學習正在對數據中心運營和IT管理產生切實的影響。據IDC公司發布的數據，由於嵌入式人工智能功能，數據中心50%的IT資產將自主運行。投資人工智能實現IT基礎設施自動化的企業最大受益是提高客戶滿意度、自動化決策和重復任務。未來，人工智能和機器學習將為數據中心帶來更多機遇和發展空間。

人工智能和機器學習：數據中心的未來趨勢。去年，57%的數據中心運營商表示相信人工智能可以做出日常運營決策，這壹數字高於2021年的49%。考慮到數據中心的許多任務都是人工密集型的，人工智能和機器學習可以顯著降低成本，並提高效率。CIO們對應用基於人工智能和機器學習的解決方案感興趣的領域是解決諸如減少停機、加強多站點彈性、優化直接液體冷卻以及改進容量規劃以及安全性等具有挑戰性的問題。

數據中心的能源成本不斷飆升，這意味著運營商在預算範圍內運營數據中心更具挑戰性。Equinix公司的CIO Milind Wagle指出，該公司正在使用人工智能來估算他們的數據中心將消耗多少電力和空間，進而調整他們的互聯網“引擎”。

人工智能可以在哪些方面幫助優化數據中心性能？利用人工智能技術，CIO和數據中心運營商可以優化功耗並提高能源使用效率，以實現未來的效率提升。此外，隨著整個行業可持續性壓力的增加，許多數據中心運營商還未滿足碳排放報告要求的準備。人工智能有可能通過提高效率、減少中斷和簡化操作來幫助解決這些問題。未來，人工智能和機器學習將在數據中心行業發揮更大的作用。

如何利用人工智能和機器學習優化數據中心性能？實時數據對於任何數據中心的容量規劃和資源分配都至關重要。監督機器學習算法可以幫助確定容量規劃和負載平衡中的瓶頸，提高數據中心性能。此外，人工智能還可以幫助提高數據中心的安全性。通過學習網絡的正常行為並檢測異常和偏差，人工智能可以幫助防止大規模數據泄露和黑客攻擊。采用“永遠不要信任並始終驗證”的零信任策略，企業可以提高混合環境的可見性、安全性和遵從性，同時降低成本。

實現可持續發展也是當前數據中心必須面對的挑戰。運營商需要思考如何減少碳足跡，而人工智能可以在這方面發揮重要作用。擅長識別不同的數據模式，並幫助企業建立適合數據隨時間變化的模型。監督式機器學習在解決復雜的基於約束的碳減排問題方面是有效的，這些問題涉及數百個影響碳排放的潛在變量和因素。通過結合人工智能和機器學習的優勢，實現可持續發展已經成為許多CIO們關註的重點。他們看到同行的薪酬計劃與ESG目標掛鉤，將可持續發展作為減少碳足跡的重中之重，並將其作為工作的核心。對於數據中心來說，利用人工智能和機器學習技術，減少碳足跡已經成為必須優先考慮的問題。

如何利用人工智能和機器學習優化數據中心性能？企業需要了解特定類型的服務器比其他類型的服務器更需要重建的原因，確定導致電源管理系統中斷的原因，以及排除資源平衡不起作用的原因，這些都是機器學習可以幫助解決的問題類型。監督機器學習模型在預測準確性方面表現出色，通過挖掘機器數據並構建模型來預測給定服務器何時需要預防性維護，可以節省時間和成本。使用實時數據監控並構建數據集來跟蹤所有可用變量以排除性能瓶頸則是關鍵。

結合人工智能和機器學習的優勢，實現數據中心自主運行已經成為目標。通過捕獲實時數據、跟蹤空氣溫度、冷卻、電力負載、內部氣壓、資源負載和服務器性能等多個變量，可以實現這壹目標，並根據高級管理層設定的可持續性和ESG目標來衡量數據中心的績效。使用機器學習來解釋和創建基於環境監測和控制的模型對於衡量ESG目標的進展至關重要。人工智能和機器學習需要廣泛用於跟蹤電源和冷卻消耗，這是運行數據中心成本最高的兩個領域。

識別數據中心中的人工智能用例，確定人工智能可以在哪些方面為保護和優化數據中心做出最大貢獻，必須從運營成本和安全性風險最大的地方開始。正確進行冷卻、空間、電源和服務器優化是保持數據中心在預算範圍內運行和避免潛在停機的核心。據估計，數據中心僅冷卻基礎設施就消耗了35%的能源。因此，使用人工智能來提高冷卻和電力使用效率並選擇更多可再生能源非常重要。在網絡安全領域，人工智能可以縮小IT和OT系統之間的差距，並為每個數據中心和系統定義最低特權訪問和身份管理。

通過結合人工智能和機器學習技術的優勢，可以實現數據中心的自動化和優化。正確應用人工智能和機器學習將有助於數據中心運營商實現ESG目標，提高數據中心的效率和可持續性，同時減少成本和風險。