現在人工智能思維系統正在快速地進入企業IT領域，重塑數據中心

現在人工智能思維系統正在快速地進入企業IT領域，重塑數據中心

毫無疑問，人工智能現在正浸透到技能的各個方面，從癌症的前期發現到了解不同國家的人類言語，以及實時高分辨率視頻中的人臉辨認。許多顧客運用為幹流需求、社會認可和人工智能的日益遍及供應了動力和資金。現在，人工智能思維體系正敏捷進入企業IT領域。許多安排中的IT團隊現已看到人工智能成為許多使命的幹流，包括網路安全、IT經營、監控、數據剖析、業務流程主動化和基礎設施配備，以應對緩慢添加的技能員工和快速添加的IT作業負載之間日益擴展的距離。

可是，關於數據中心，它們只代表兩個首要運用:數據中心的人工智能和人工智能的數據中心。現在，智能產品經過挑選許多複雜的操作遙測數據、發現失常、相關工作和斷定根本原因，增強了IT操作和剖析。人們還看到人工智能技能被添加到基礎設施配備和進程主動化中，現在簡直每周都有新產品推出，將人工智能帶入新的領域。跟著人工智能在IT經營中的老到，它從一個被逼的陳述者轉變為一個更主動的參與者，後者闡明發作了什麼，提出建議或辨認失常，猜測失利，自主調整流程進程，並主動安排或毀掉容量。

可是，最大的影響可能是數據中心將人工智能與數據中心信息處理體系相結合，以供應數據中心的智能操作。2014年，Google運用DeepMind來操控和調整其數據中心的電扇、通風和冷卻設備，將電力本錢降低了40 %。例如，本年，Google為冷卻體系運行了一個自學習算法，它沒有顯現各種改動，而是直接調整操控，調查作用，並經過學習變得更加智能。量化作用還為時過早，但前期痕跡看起來很有希望。

但現在這僅僅個開端。這些智能產品將實際上從頭定位機房機架上的熱核算負載，以完畢最佳溫度操控。其他DCIM供貨商也在研討人工智能算法，以依據不斷改動的硬件容差、功耗本錢趨勢和瞬時作業負載來改動數據中心環境溫度。除了監控冷卻設備，人工智能在處理配電體系以節省數據中心電力本錢方面的潛力也是清楚明晰的。可是，假定人工智能擴展到國際各地的悉數數據中心，其影響可能會很大。

展望未來，新式的智能DCIM體系將數據中心物聯網中的傳感器數據(如熱、氣流、振動、超聲波、功耗、水和煙霧檢測)集成到依據人工智能的平台中，不只能夠檢測數據中心的失常行為，還能夠斷定問題的本源和原因。很快，這些智能DCIM體系不只會闡明什麼時候、什麼地方以及為什麼會出現缺點，還會在出現缺點之前正告操作人員，在某些情況下，會主動阻撓缺點。由於人工智能現已改動了簡直悉數的數據中心運用程序，它也正在重塑軟件開發作命周期。

傳統的運用程序經過編程改動發展到其底層代碼庫，然後運用嚴峻的查驗進行驗證，並以可控、可處理和可重復的辦法安排到出產進程中。可是，依據人工智能的運用程序不依賴於代碼更改或單向安排。相反，許多人在開發環境中開發更智能的模型並將其安排到出產中，而其他人則在出產中練習自己，在那里他們從實在國際的數據中學習並將這些常識傳達回開發環境。這種雙向細微差別對數據中心網路拓撲有著根本性的影響。

無論是嵌入在更傳統的第三方運用程序中，仍是開發內部人工智能算法，當練習許多實在和相關的數據時，它都是最有用的。因此，在許多情況下，實時出產數據最適合訓練，但在其他運用中，非出產環境中的外部數據體系和由此發作的智能模型被安排到出產中。在這兩種情況下，人工智能運用不只能夠從非出產部分運用到出產部分，還能夠在兩者之間運用，這就要求環境之間的網路差異變得更簡略浸透。