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人工智能推到数据中心的性能完善

  人工智能在如今运用较广,如果人工智能运用到数据中心上面,将会大大减少服务器停机的可能,也能改进数据中心设施的运营状况和性能。


  最初,采用人工智能意味着数据中心需要运行大量工作负载来处理人工智能技术的激增,例如机器学习。数据中心的重要性可能会越来越高,并成为这些新兴技术运作的核心。除了有利的业务影响外,人工智能应用程序还将对数据中心本身运营产生实质性和积极的影响。

  人工智能的益处被未来的数据中心锚定在实施过程中。从数据中心基础设施的监测和控制到应用、冷却、电力、存储等的管理,一切都有机会实时无缝地维护和调整。人工智能技术在数据中心部署完全实现之后,将迎来最佳效率、生产力和可靠性的新时代。

  人工智能应用程序的一个好处是能够显着降低数据中心停机风险。目前,停机时间对于数据中心是最昂贵的事件之一,不仅对数据中心运营商,而且对其客户也是如此。根据调研机构IDC公司的调查,数据中心的停机时间的平均成本可能达到每小时10万美元到100万美元。基础设施或关键应用程序发生故障可能会严重损害数据中心客户端的声誉和业务实践,更不用说对于企业的关键合作伙伴的任何影响。为了避免这些有害事件,采用人工智能将是保持100%正常运行时间的具有希望的一个步骤。

  机器学习作为人工智能的一个子集,通过为计算机系统提供“学习”能力,为企业提供支持。通过允许系统识别模式,并自动构建分析模型的算法,数据中心的计算机系统现在可以增强用较少的人为干预做出关键决策。调研机构德勤公司预测,由于这种类型的人工智能有着令人鼓舞的优势,全球各地的数据中心今年将采用80万个机器学习芯片。

  Root Data Center公司使用人工智能软件来提高他们的熟练技术人员和工程师团队的技术水平,帮助公用事业公司监控发电机的运行。这种额外的监控可以预防性地使用,也可以在潜在的电力中断的情况下对关键的发电机进行监控。如果没有人工智能,保持这种谨慎的警戒水平几乎是不可能的,因为可能需要对50台发电机保持不断监视,同时恢复供电。

  由Litbit公司开发和使用中的软件提供了额外的自动监视层,作为数据中心设施技术支持团队的扩展。Litbit传感器跟踪声音模式的变量,以潜在地识别和解决问题,甚至可以在出现问题导致停机之前预测出来。人工智能具有更精细的感官体验以及预测建模的应用,使用户团队能够同时在更多地方拥有“眼睛”和“耳朵”。虽然人类感官可能无法获得指示问题的微小噪声,但软件可以使用其学习算法检测它们,并预测预防性维护或立即关注的需要。

  这些开创性的部署代表了新一轮人工智能实施和实际应用的开始。虽然通过人工智能对数据中心运营进行广泛而全面的管理可能需要多年的时间,但目前支持正常运行时间的实施已经证明对数据中心及其客户有益。通过更可靠、更易于监控的操作,数据中心用户可以更轻松地了解他们的数据中心设施是否符合严格的合规要求,以确保正常运行时间和效率。

  总体来说,数据中心在这个人工智能的新时代面临更多的发展机遇。随着数据中心越来越重视日常运营,并扩大规模和复杂性,人工智能承诺简化其部署所在设施的关键日常工作。

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