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人工智能在数据中心智能化方面有何帮助?

放大字体  缩小字体 发布日期:2021-02-24  来源:企业网D1Net  浏览次数:39
     如今,人工智能(AI)在捕获、处理和分析数据方面发挥着关键作用,其速度比以往任何时候都要快。采用人工智能技术整合数据和管理数据中心也将变得更加高效和有用。
    随着数据成为支撑几乎所有组织运营业务以获得洞察力和业务成果的先决条件,数据中心成为这一数字化转型的关键。这些容纳计算机和设备的物理设施为现代经济的信息需求提供动力。数据中心提供无缝的数据备份和恢复设施,同时支持云存储应用程序和事务。除了促进经济发展之外,数据中心生态系统还吸引了更多科技公司的进入。此外,建设和运营数据中心可以确保当地社区具有良好的投资环境和就业机会。
    尽管数据中心在带来数字革命方面发挥了关键作用,但并非没有遇到问题和挑战。调研机构Gartner公司分析师DaveCappuccio表示,到2025年,全球80%的组织将关闭其内部部署数据中心。考虑到传统数据中心面临的诸多问题,如升级准备不足、基础设施的挑战、环境问题等,关闭和淘汰这些数据中心是适当的。解决这些问题的方法是利用人工智能来增强数据中心基础设施的功能。
    根据《福布斯洞察》发布的一份调查报告,在2020年初,人工智能对数据中心管理、生产力和基础设施产生了巨大影响。同时,人工智能技术继续提供数据中心的潜在解决方案,以改善长期运营。作为回报,由人工智能加速计算能力支持的数据中心将能够更有效地处理人工智能工作负载。
    众所周知,数据中心消耗大量能源,因此训练人工智能系统以提高数据中心能源使用效率(PUE)是一个关键目标。PUE是衡量数据中心效率的重要指标。,谷歌公司于2014年通过在其一个数据中心设施中部署DeepmindAI,将其制冷设施的用电量减少了40%,这相当于在考虑了电力损耗和其他非冷却设施的损耗之后,PUE整体成本减少15%。它还产生了该数据中心有史以来最低的PUE值。Deepmind分析了数据中心内的100多个不同变量,以提高运营效率并降低功耗。
    数据中心也容易受到各种网络威胁。网络攻击者总是在寻找从数据中心获取数据或进行数据泄露攻击的新方法。通过学习正常的网络行为,并根据这种行为的偏差来检测网络威胁,人工智能再次证明了其能力,通过分析多个系统的事件和输入,设计合适的事件响应系统,人工算法可以补充当前的安全事件和事件管理(SIEM)系统。
    在数据中心运营中,经常部署或从机架上移除IT设备,这会带来大量零碎的资源,这些资源无法监控或管理,很容易被浪费。通过使用智能硬件和物联网传感器,人工智能允许有效的数据中心基础设施管理软件监控数据中心,并通过自动化技术减少重复性工作。在这里,数据中心管理人员可以自动执行诸如温度管理、设备状态监控、楼层安全、火灾隐患缓解、通风和冷却系统管理等活动。与预测分析相结合,自动化技术也有助于数据中心的预测性维护。
    此外,这种基于人工智能的预测分析可以帮助数据中心将工作负载分布到组织的许多服务器上。因此,可以更有效地预测和管理数据中心负载。它还将有助于优化服务器存储系统、查找系统中可能出现的故障点、缩短处理时间,并更快地降低风险。
    麻省理工学院的研究人员最近开发了一个人工智能系统,可以自动学习如何在数千台服务器上安排数据处理操作。根据观察,在完成关键数据中心任务的高流量期间,处理速度是原来的两倍。研究人员指出,这种人工智能系统可以使数据中心以更快的速度处理相同的工作负载,并使用更少的资源。
    此外,通过深度学习(DL)应用程序,人工智能可以提前预测故障和停机。例如HPE公司的人工智能预测引擎有助于识别和解决数据中心的瓶颈。根据一项对200家公司进行的调查,全球的数据中心每年由于停机造成的损失超过265亿美元,网络停机每分钟的成本约为7900美元。通过监视服务器性能、网络拥塞和磁盘利用率,人工智能可以检测和预测数据中断。此外,它还可以实施缓解策略,帮助数据中心从数据中断中恢复,从而提高客户满意度,并将此类中断期间的损失降至最低。
 
 
关键词: AI 人工智能
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