機(jī)器學(xué)習(xí)將顯著改變數(shù)據(jù)中心經(jīng)濟(jì)，并為改善未來鋪平道路。

隨著機(jī)架開始裝滿ASICs、GPU、FPGAs和超級計(jì)算機(jī)，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能已經(jīng)進(jìn)入數(shù)據(jù)中心，并正在改變超大規(guī)模服務(wù)器場的外觀。

這些技術(shù)提高了訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)能力，而這項(xiàng)任務(wù)以前需要大量的數(shù)據(jù)處理。最終目標(biāo)是構(gòu)建更智能的應(yīng)用程序，并增強(qiáng)您已經(jīng)在日常使用的服務(wù)。僅僅依靠人的判斷和常識將遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到精確度和有效性所要求的標(biāo)準(zhǔn)。滿足大規(guī)模IT服務(wù)需求的唯一可持續(xù)方法是完全轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策，并使用所有這些數(shù)據(jù)來改進(jìn)結(jié)果。由于施耐德電氣(Schneider Electric)、Maya Heat Transfer Technologies (HTT)和Nlyte Software等提供數(shù)據(jù)中心管理軟件或基于云的服務(wù)的供應(yīng)商的可用性，一些沒有相同規(guī)?；?qū)I(yè)知識的企業(yè)或托管提供商已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)的早期采用者。

根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，到2022年，由于嵌入式人工智能技術(shù)，數(shù)據(jù)中心50%的IT資產(chǎn)將獨(dú)立運(yùn)行。許多整體操作，包括規(guī)劃和設(shè)計(jì)、工作負(fù)載、正常運(yùn)行時(shí)間和成本管理，都可以在數(shù)據(jù)中心使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行優(yōu)化。

以下是當(dāng)今數(shù)據(jù)中心管理中機(jī)器學(xué)習(xí)的一些最大用例：

? 提高數(shù)據(jù)中心的效率：企業(yè)可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來自主管理數(shù)據(jù)中心的物理環(huán)境，而不是依賴軟件警報(bào)。 這將涉及軟件實(shí)時(shí)更改數(shù)據(jù)中心的架構(gòu)和物理布局。

? 容量規(guī)劃：數(shù)據(jù)中心的機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助 IT 公司預(yù)測需求，這樣他們就不會(huì)耗盡空間、電力、冷卻或 IT 資源。 算法可以幫助企業(yè)確定傳輸如何影響設(shè)施的容量，例如，是否正在整合數(shù)據(jù)中心并將應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)移動(dòng)到中央數(shù)據(jù)中心。

? 降低運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)：防止停機(jī)是數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商的一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)，機(jī)器學(xué)習(xí)可以更輕松地預(yù)測和預(yù)防停機(jī)。 數(shù)據(jù)中心管理中的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件會(huì)跟蹤冷卻和電源管理系統(tǒng)等關(guān)鍵組件的性能數(shù)據(jù)，并預(yù)測齒輪何時(shí)可能損壞。 因此，您可以對這些系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)并避免代價(jià)高昂的停機(jī)。

? 使用智能數(shù)據(jù)減少客戶流失：公司可以在數(shù)據(jù)中心使用機(jī)器學(xué)習(xí)來更好地了解客戶，并可能預(yù)測客戶行為。 通過將機(jī)器學(xué)習(xí)軟件與客戶關(guān)系管理 (CRM) 系統(tǒng)集成，人工智能驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)中心可以從 CRM 通常不使用的歷史數(shù)據(jù)庫中搜索和檢索數(shù)據(jù)，從而使 CRM 系統(tǒng)能夠 制定新的潛在客戶開發(fā)或客戶成功策略。

? 預(yù)算影響分析和建模：該技術(shù)將數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營和性能數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)(特別是有關(guān)適用稅收的信息)相結(jié)合，以幫助確定購買和維護(hù) IT 設(shè)備的價(jià)格。

機(jī)器學(xué)習(xí)可以檢查數(shù)萬億字節(jié)的歷史數(shù)據(jù)，并在幾分之一秒內(nèi)將參數(shù)應(yīng)用于其決策，因?yàn)樗男袆?dòng)速度比任何人都快。當(dāng)您跟蹤數(shù)據(jù)中心的所有活動(dòng)時(shí)，這很有幫助。供應(yīng)商和數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商利用機(jī)器學(xué)習(xí)解決的兩個(gè)主要問題是提高效率和降低風(fēng)險(xiǎn)。

例如，全球最大的托管服務(wù)提供商Digital Realty Trust運(yùn)營著200多個(gè)數(shù)據(jù)中心，最近開始測試機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。人類消耗和處理支撐基礎(chǔ)設(shè)施所需的大量底層系統(tǒng)、設(shè)備和數(shù)據(jù)的能力很快就會(huì)耗盡。由于其卓越的實(shí)時(shí)處理、反應(yīng)、通信和決策能力，數(shù)字房地產(chǎn)將從中受益。

基本結(jié)論是，數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商有許多利用AI/ML的替代方案，隨著該技術(shù)變得更加經(jīng)濟(jì)和先進(jìn)，將會(huì)有更多替代方案。前途光明。