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人工智能的时代到达数据中心

数据中心是任何IT战略的核心。任何数据中心提供商都需要确保他们能够在影响客户之前保持性能并修复故障。虽然这在过去是有效的,但许多数据中心都是为了一个更简单,要求更低的年龄而建造的。结果,一些人正默默地努力应对快速人工智能(AI)采用的需求。

正如技术行业中经常出现的那样,这一挑战提供了自己的解决方案。数据中心越来越多地利用人工智能来改善其运营的各个方面,从提高网络效率到提高可靠性。每个人都可以从这种方法中获益 - 客户可以确信他们的业务应用程序享有最稳定可靠的环境,而数据中心运营商可以满足最苛刻的SLA,同时改善日常管理。

智能数据中心的兴起

许多数据中心仍然保留着似乎来自过去时代的做法。例如,数据中心始终对其基础设施中的任何故障(从过热服务器到故障冷却单元)处于高度警戒状态。由于没有人能够分辨出组件何时出现故障,因此需要让工程师在数据中心本身或随叫随到的情况下保持待机状态。

将其与更简单的机器(例如汽车或装配线)相比较,这些机器可以有数千个传感器持续监控每个组件和操作。汽车内的传感器可以实时洞察问题或故障,甚至可以在当地经销商感觉到零件超出其公差时立即发出警报。

数据中心可以使用完全相同的技术来监控其庞大,复杂的网络基础架构。例如,设施可能会遇到冷却装置问题。除非在计划维护期间发现这种情况,否则数据中心将不知道其热交换器(例如)即将失效,直至失败。然后在温度上升开始影响IT设备并可能导致破坏性停机之前,开始争抢修复设备。

智能能源使用

数据中心对普通互联网用户是不可见的,他们不知道他们消耗的大量能源。数据中心对其客户 - 当然还有地球 - 有义务有效管理其能源使用,以降低成本和碳排放。

在这里,人工智能也起着至关重要的作用。即使是对冷却系统的小改进也会对能效产生巨大影响。

智能安全

数据中心是地球上最安全的地方之一,但它们并非无懈可击。人工智能是打击网络犯罪分子的宝贵武器。从物理角度来看,他们可以用智能闭路电视代替无源摄像头,这些闭路电视可以跟踪整个场所的人员并发现可疑行为。

从逻辑上讲,人工智能和机器学习对于识别新的恶意软件至关重要,恶意软件不断发展以躲避依赖于签名识别的传统系统。人工智能不仅可以识别可疑流量,还可以提出补救措施,以提高周边或数据中心内部的安全性。

每个人都受益

人工智能在数据中心的潜力几乎是无限的,我们只能专注于一些可带来转型效益的领域。

预测分析可以大量缩短识别和解决基础设施问题所需的时间,甚至可以防止这些问题首先发生。AI还使数据中心能够满足最具挑战性的SLA,降低运营成本,保护正常运行时间 - 甚至通过减少需要升级的事件数量来改善设施与客户之间的关系。

在可预见的未来,AI将继续消耗更大的计算,网络和能源份额。

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