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康涅狄格州斯坦福 — 一份新報(bào)告稱，具有人工智能 (AI) 的機(jī)器人將幫助運(yùn)行云數(shù)據(jù)中心。

Gartner 的報(bào)告預(yù)測(cè)，一半的云數(shù)據(jù)中心將部署具有(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)能力的先進(jìn)機(jī)器人，從而使運(yùn)營(yíng)效率提高 30%。此舉將是由數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)人員短缺引起的。

Gartner 本月發(fā)布了報(bào)告：《新興技術(shù)和趨勢(shì)：機(jī)器人和人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)在云數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)中的應(yīng)用》。

Gartner 表示，數(shù)據(jù)中心的大部分工作都是“乏味、復(fù)雜和重復(fù)的”。

Gartner 研究副總裁 Sid Nag 表示：“數(shù)據(jù)中心是將機(jī)器人和人工智能配對(duì)以提供更安全、準(zhǔn)確和高效的環(huán)境，需要更少的人為干預(yù)的理想領(lǐng)域。”

例如，機(jī)器人可以在以下每個(gè)數(shù)據(jù)中心功能中“表現(xiàn)出色”：容量規(guī)劃;調(diào)整虛擬機(jī)和容器環(huán)境的大小;并保證資源的有效利用，避免企業(yè)及其購(gòu)買者的“云浪費(fèi)”。

“數(shù)據(jù)中心不斷增長(zhǎng)的服務(wù)器和存儲(chǔ)量與管理它們的有能力的工人數(shù)量之間的差距正在擴(kuò)大，”Nag 說(shuō)。 “對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)，不采取任何措施來(lái)解決這些缺點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)很大。”

“數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)只會(huì)增加復(fù)雜性，因?yàn)榻M織將更多不同的工作負(fù)載轉(zhuǎn)移到云中，并且隨著云成為組合使用其他技術(shù)(例如邊緣和 5G，僅舉幾例)的平臺(tái)。”

Nag 補(bǔ)充說(shuō)，雖然機(jī)器人在汽車和制造業(yè)等行業(yè)得到了利用，但“跨數(shù)據(jù)中心的機(jī)會(huì)卻被忽視了。”

“IT 領(lǐng)導(dǎo)者可以引導(dǎo)云數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)和流程的智能自動(dòng)化，為他們的企業(yè)創(chuàng)造關(guān)鍵的差異化優(yōu)勢(shì)，例如增加正常運(yùn)行時(shí)間和滿足云產(chǎn)品的 SLA，通過(guò)使用機(jī)器人，這將成為現(xiàn)實(shí)。”

人工智能機(jī)器人將實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心自動(dòng)化的 4 個(gè)領(lǐng)域

1. 服務(wù)器升級(jí)維護(hù)

一旦服務(wù)器被淘汰，工業(yè)機(jī)器人可以比人類更快、更有效地完成退役和銷毀驅(qū)動(dòng)器的任務(wù)。對(duì)于經(jīng)常進(jìn)行大規(guī)模升級(jí)的公司(例如任何云提供商)來(lái)說(shuō)尤其如此。

2. 監(jiān)控

機(jī)器人傳感器探頭提供更精細(xì)的服務(wù)器機(jī)架溫度數(shù)據(jù)，而無(wú)需安裝任何侵入性物理硬件。用于遠(yuǎn)程監(jiān)控的機(jī)器人還可用于收集其他數(shù)據(jù)，例如聲音和圖像，以檢測(cè)任何異常情況。

3. 數(shù)據(jù)中心安全

維護(hù)數(shù)字和物理安全的數(shù)據(jù)中心設(shè)施是所有數(shù)據(jù)中心公司的首要任務(wù)。機(jī)器人能夠通過(guò)一系列不同的功能提供一層物理安全，包括通過(guò)熱傳感器檢查人體溫度或停車設(shè)施的車牌識(shí)別。

4. 云運(yùn)營(yíng)中的 AI/ML

結(jié)合機(jī)器人，現(xiàn)代人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以監(jiān)控和管理數(shù)據(jù)中心的 IT 流程。該技術(shù)的用戶，例如站點(diǎn)可靠性工程師 (SRE)，能夠通過(guò)自然語(yǔ)言與給定平臺(tái)進(jìn)行交互和通信。這些平臺(tái)能夠從過(guò)去的情況中學(xué)習(xí)，以在未來(lái)的情況下提高效率。