早在去年，谷歌宣布已經(jīng)打造了一個專門的AI，用以自動管理數(shù)據(jù)中心的復雜冷卻設(shè)備。這表明谷歌正試圖利用人工智能來削減電費。谷歌等一些科技巨頭在數(shù)據(jù)中心內(nèi)保持服務器的冷卻通常需要大量的電力，谷歌表示，改套冷卻設(shè)備具備自動微調(diào)冷卻的能力，而且已經(jīng)讓電源效率有了顯著提高。

當人工智能在戰(zhàn)略上的部署與人為監(jiān)督相結(jié)合時，可以為下一代數(shù)據(jù)中心創(chuàng)造一系列新的效率。

無論是維護自己的內(nèi)部數(shù)據(jù)中心還是完全依賴異地數(shù)據(jù)中心，企業(yè)的IT專業(yè)人員都需要確保他們的服務器能夠應對各種新興技術(shù)所帶來的增長需求，這些技術(shù)有望在未來幾年重塑企業(yè)的格局。那些未能將這些技術(shù)從云計算到大數(shù)據(jù)再到人工智能（AI）的革命性潛力融入數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的企業(yè)，可能很快就會發(fā)現(xiàn)自己遠遠落后于競爭對手。

實際上，調(diào)研機構(gòu)Gartner公司預測，到2020年，超過30%未能充分準備人工智能的數(shù)據(jù)中心將無法在業(yè)務運營或經(jīng)濟上可行。鑒于這一嚴峻現(xiàn)實，企業(yè)和第三方供應商都有責任投資解決方案幫助他們充分利用這些尖端技術(shù)。

無論企業(yè)是在自己的數(shù)據(jù)中心設(shè)施中進行投資，還是與具有前瞻性思維的第三方供應商建立合作關(guān)系，它都需要盡快啟動面向支持人工智能的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施。通過在仍有市場發(fā)展空間的情況下加入發(fā)展潮流，企業(yè)通過以下三種方式利用人工智能改善他們的數(shù)據(jù)中心日常運營。

利用預測分析優(yōu)化工作負載分配

在過去，IT專業(yè)人員有責任優(yōu)化所在公司服務器的性能，確保工作負載戰(zhàn)略性地分布在其數(shù)據(jù)中心組合中。無論是在企業(yè)內(nèi)部服務器基礎(chǔ)設(shè)施還是非現(xiàn)場服務器基礎(chǔ)設(shè)施上運行，這一過程對于最大限度地提高企業(yè)數(shù)字運營的有效性仍然至關(guān)重要。也就是說，由有限的人員和/或資源限制的IT團隊可能難以全天候地嚴格監(jiān)控工作負載分配。

幸運的是，人工智能可以提供幫助。通過采用預測分析驅(qū)動的管理工具，IT團隊可以將其絕大部分工作負載分配給服務器。這些工具能夠?qū)崟r優(yōu)化存儲和計算負載平衡，使IT專業(yè)人員能夠在更高和更低勞動密集級別上進行監(jiān)督運營。

預測分析工具的優(yōu)勢不僅僅是自我管理。由于人工智能技術(shù)固有的自我改進特性，預測分析算法管理的服務器隨著時間的推移變得更加高效。隨著改進的算法處理更多數(shù)據(jù)，并更熟悉企業(yè)的工作流程，他們將在請求發(fā)出之前開始預測服務器需求。

機器學習算法以最佳方式處理事務

即使在處理一個中小型公司的計算需求時，數(shù)據(jù)中心也會消耗大量電力。雖然其中一些消耗直接來自服務器的計算和存儲操作，但其中大部分來自數(shù)據(jù)中心的冷卻功能。對于企業(yè)來說，保持服務器冷卻以保證其正常運行十分重要，但在工業(yè)數(shù)據(jù)中心規(guī)模上，這種能源使用很快就會成為主要的財務負擔。因此，任何可以幫助企業(yè)提高其數(shù)據(jù)中心冷卻效率的工具或技術(shù)都帶來了巨大的附加價值。

為了追求更好的數(shù)據(jù)中心能源效率，谷歌公司和DeepMind公司最近嘗試使用人工智能來優(yōu)化他們的冷卻活動。Alphabet公司作為技術(shù)先驅(qū)者的想法是，人工智能驅(qū)動的推薦系統(tǒng)，即使是在廣泛的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)上只做了微小的改進，也可以減少能耗，削減成本，并使數(shù)據(jù)中心設(shè)施更加環(huán)?？沙掷m(xù)發(fā)展。

到目前為止，該項目取得了巨大的成功：DeepMind公司的機器學習算法在谷歌數(shù)據(jù)中心的應用，在不影響服務器性能的情況下，將用于冷卻的能量減少了40%。

利用人工智能緩解人員短缺情況

在云計算的興起以及隨之而來的遠程計算和存儲資產(chǎn)的激增之前，數(shù)據(jù)中心是相對簡單的系統(tǒng)，由少數(shù)合格的專業(yè)人員組成。然而，云計算領(lǐng)域（如SaaS、PaaS、IaaS等）的新產(chǎn)品和更復雜的產(chǎn)品的出現(xiàn)已經(jīng)將典型的數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)變?yōu)檫m用于各種關(guān)鍵企業(yè)工作負載的高科技信息中心。隨著這些產(chǎn)品進入越來越多的數(shù)據(jù)中心，對擁有必要技能集來管理它們的IT專業(yè)人員的需求激增。

不幸的是，這些職位的合格候選人數(shù)量仍然有限。因此，數(shù)據(jù)中心管理團隊正面臨人員嚴重短缺的情況，這可能有朝一日會威脅到企業(yè)充分維護其數(shù)字資產(chǎn)的能力。為了滿足對數(shù)據(jù)中心日益增長的需求，企業(yè)利益相關(guān)者現(xiàn)在必須做出選擇，或者為竭盡全力招募有限的人才，或者投資于解決方案，使數(shù)據(jù)中心在沒有廣泛人為監(jiān)督的情況下蓬勃發(fā)展。

值得慶幸的是，人工智能技術(shù)提供了一種解決方案，可以在沒有實現(xiàn)完全自動化IT管理的情況下，幫助實現(xiàn)一系列服務器功能。人工智能平臺可以自動執(zhí)行系統(tǒng)更新、安全補丁和文件備份等常規(guī)任務，同時將更細微、定性的任務留給IT人員。在沒有處理每個用戶請求或事件警報的負擔的情況下，IT專業(yè)人員可以承擔以前需要他們重點關(guān)注的任務的監(jiān)督角色，從而使他們有更多時間專注于更大的管理挑戰(zhàn)。

對于個別企業(yè)和第三方數(shù)據(jù)中心供應商而言，這種基于合作伙伴關(guān)系的方法在自動化和長期人員不足之間提供了一個媒介。在五年或十年的時間里，這種混合管理模式很可能成為整個數(shù)據(jù)中心行業(yè)的常態(tài)。機器并不會取代人類工作者，至少不會很快取代，但它們可以幫助不堪重負的IT團隊做一切需要做的事情，以保持數(shù)據(jù)中心的平穩(wěn)運行。