雲圖資訊 | 人工智能(néng)在數據中心中的作用越來越大

随著(zhe)世界努力應對(duì)數據海嘯，數據中心也在快速發(fā)展。智能(néng)連接設備數量的快速增長(cháng)和數據消耗的大量增加給基礎數據中心基礎架構帶來了巨大壓力。數據中心已經(jīng)變得如此複雜，隻有人類才能(néng)在不影響性能(néng)和效率水平的情況下管理這(zhè)種(zhǒng)日益增長(cháng)的複雜性。像AI這(zhè)樣(yàng)的技術可以極大地幫助組織顯著(zhe)提高其數據中心的效率。

這(zhè)就(jiù)是AI對(duì)數據中心的影響，去年Gartner預測，到2020年，超過(guò)30％的無法實施AI和機器學(xué)習的數據中心將(jiāng)在運營和經(jīng)濟上不再可行。Google公布了有關在數據中心中使用AI來提高其數據中心的能(néng)效的研究，從而突出顯示了AI在數據中心中的潛在潛力的第一個實例。在短短18個月的時(shí)間裡(lǐ)，Google使用其AI驅動的GoogleDeepMind系統將(jiāng)冷卻所需的能(néng)源減少了40％，相當于將(jiāng)整體PUE開(kāi)銷減少了15％。從那時(shí)起(qǐ)，許多公司紛紛效仿，探索AI的變革潛力。

人工智能(néng)在數據中心中的作用越來越大

如果可以适當地利用AI，則可以帶來很多好(hǎo)處。其中一些包括：

1.高效處理工作負載：AI可以幫助組織以最有效的方式自動化工作負載管理。通過(guò)使用AI和機器學(xué)習，可以檢測到模式以從過(guò)去的數據中學(xué)習，并更有效地在高峰時(shí)段分配工作負載。它們還(hái)可用于更好(hǎo)地優化磁盤利用率，服務器容量和網絡帶寬。去年，麻省理工學(xué)院的一組研究人員證明了這(zhè)一點。由麻省理工學(xué)院的研究人員開(kāi)發(fā)的基于AI的系統自動“學(xué)習”了如何在數千台服務器上調度數據處理操作——這(zhè)項任務傳統上是留給不精确的、人爲設計的算法完成(chéng)的。麻省理工學(xué)院的研究人員說(shuō)，這(zhè)樣(yàng)做可以幫助當今耗電的數據中心更加高效地運行。研究人員說(shuō)，與最好(hǎo)的手寫調度算法相比，研究人員的系統完成(chéng)工作的速度提高了大約20％到30％，而在交通繁忙的時(shí)候完成(chéng)速度快了兩(liǎng)倍。此外，該系統還(hái)將(jiāng)學(xué)習如何有效壓縮工作負載以減少浪費。結果表明，該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。

2.人員配置：在數字時(shí)代，雇用具有正确技能(néng)的人是一項巨大的挑戰。例如，Gartner預測，到2020年，由于I＆O技能(néng)的不足（從2016年的不到20％增長(cháng)），有75％的組織將(jiāng)經(jīng)曆明顯的業務中斷。人工智能(néng)可以在自動化當今人類代理執行的許多任務中發(fā)揮重要作用。

3.能(néng)源效率：從Google的例子中可以看出，基于AI的系統在更好(hǎo)地優化供暖和制冷系統方面(miàn)可以發(fā)揮巨大作用，進(jìn)而可以幫助降低電費。更好(hǎo)的利用資源，例如執行某些類型任務的最有效時(shí)間。AI還(hái)可以用于幫助創建更高效的數據中心的設計，以及檢測很少使用的應用程序或服務器。它還(hái)可以用于檢測耗電的應用程序或服務器，并建議將(jiāng)特定工作負載轉移到更高效的工作負載的方法。

4.安全性：AI可以在數據中心的安全運營中心中廣泛使用。通過(guò)分析來自多個系統的事(shì)件和輸入，并設計适當的事(shì)件響應系統，人工智能(néng)可以補充當前的安全事(shì)件和事(shì)件管理（SIEM）系統。基于AI的系統可以改善安全運營中心的監控，并可以減少基本的L1作業。例如，當每秒記錄超過(guò)20,000個事(shì)件時(shí)，人類將(jiāng)很難監視這(zhè)些事(shì)件。基于AI的系統可以幫助從誤報中識别惡意流量，并幫助數據中心管理員更有效地處理網絡安全威脅。

5.主動管理硬件：人工智能(néng)系統可以幫助組織主動管理其IT基礎架構（例如存儲，服務器或網絡設備）的運行狀況。例如，通過(guò)彙總不同設備的日志，AI可以發(fā)掘出故障的根本原因，還(hái)可以主動識别設備退化的前兆。在設備出現故障之前，可以報告異常（如果有）以解決可能(néng)的故障原因。

數據中心的未來肯定會(huì)更多地支持人工智能(néng)，并具有提高生産率和效率的巨大潛力。