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数据中心中的人工智能:你要了解的七件事

人工智能和机器学习正在逐渐接收日常任务和高级任务。管理者和员工会被扫地出门吗?

大多数IT指导者都以为本人完整控制了数据中心的管理、运营和规划。实践上,他们并没有控制。

数据中心中的人工智能

没有一个IT指导者或IT专家团队能对数据中心的重要任务施加准确(以至更精密)的控制——准确到每一秒。人类(即便是受过高等教育和锻炼的人)也常常会受个人爱好、成见和误解蒙蔽,无法对将来的规划和其它重要职责构成明晰的见地。

人工智能(AI)就没有这样的缺陷。这就是为什么,即便当数据中心运营商为混合环境、物联网和其它难题时而懊恼时,他们也需求思索人工智能对一大群关键的数据中心运营和效劳所产生的影响。

以下是一切IT指导者需求理解的七件事,这些事情关系到人工智能如何将数据中心变成更强大,更高效的设备。

1. 许多不同类型的数据中心能够从人工智能中受益

Joe Merces(他是企业备份和灾难恢复技术提供商Cloud Daddy的首席执行官和纽约市法务部的前首席信息官)说,一切类型的数据中心都能够从人工智能中受益,但受益最大的数据中心常常是大型设备,如大型企业数据中心、公共云数据中心、托管主机的数据中心和外包数据中心。

电气和电子工程师协会(IEEE)的研讨员兼数据存储剖析公司Coughlin Associates的总裁Tom Coughlin以为,一切的数据中心都能够应用机器学习等人工智能办法来更好地管理内部资源,并预测行将推出的硬件和数据需求。他指出:“人工智能正在成为最重要的(数据中心)应用程序之一。”

数据中心维护效劳提供商Park Place Technologies的创新担任人Paul Mercina解释说,机器学习正在从根本的形式辨认和传统算法转变为更复杂的深度学习范畴。他说:“机器学习的一个关键奉献是,它可以运用迭代的办法发现数据中的构造,而无需人类从任何理论或假定开端停止测试”。深度学习运用多层人工神经网络,在对象检测和分类、语音辨认和言语翻译等任务中带来极高的精确度。

2. 人工智能帮数据中心进步能效

在过去几年中,人工智能工具在减少数据中心能耗和糜费方面发挥着越来越重要的作用。Mercina指出:“这些应用程序有助于降低功耗,对低下的冷却效率发出报告并剖析关键任务系统的安康情况,以进步效率并节约能源。”

荷兰数据中心协会的常务董事Stijn Grove说:“数据中心的环境不时发作变化”。他以为,人工智能够监视当前室内外的温度并预测将来的天气,这使数据中心可以优化制冷资源并节约能源。

效劳器是一切数据中心的用电大户。Grove说:“当你想在需求的时分自动扩展或减少云效劳器的范围时,只需充沛应用每台效劳器的潜力并关闭未运用的容量,你就能节约更多的能源。”

人工智能还能够显著减少存储能耗。只需用人工智能的监控和剖析来预测各类用户的活动,数据中心就能够快速将不太常用的数据转移到能耗较低的存储源,并将频繁运用的数据转移到能性能更好的存储源。Coughlin说:“此外,运用人工智能来最大限度地减少处置过程中来回挪动的数据是可能做到的”。他解释说:“运用中的数据能够停止智能规划,这能够使数据和处置数据的中央挨得更近,从而减少过度数据挪动所耗费的能量。”

3. 人工智能能够进步数据中心的平安性

数据中心的平安需求正在疾速发作变化。直到最近,数据中心面临的最大要挟仍然来自内部的员工或来自外部的相对原始的暴力攻击。卡内基梅隆大学泰珀商学院的商业技术副教授Param Vir Singh表示:“往常,黑客正在创立基于人工智能的算法,这些算法试图发现数据中心的弱点”。他指出,人工智能是应对这一应战的最佳技术。

Mercina说:“人工智能应用程序使数据中心可以更快地顺应不时变化的平安请求,同时为用户提供更平安的环境,而无需强迫执行严厉的规则。人工智能处理计划还有助于检测歹意软件和渣滓邮件,剖析正常和异常的活动形式,发现弱点并增强对潜在要挟的维护。”

Coughlin说,人工智能还能够将歹意入侵隔离在‘蜜罐’中,“在这里,人们能够对其停止亲密监控,以至能够追踪入侵者。”

4. 人工智能能够优化数据中心的性能

只需不时监控和调整包括处置数据的中央、网络和内存在内的资源,人工智能就能够使企业以最高的效率运转数据中心。Merces指出:“人工智能可用来监控负载分配,使根底架构更具可扩展性,同时优化冷却和功耗方面的效率”。人工智能还可用来优化效劳器的配置和应用率。他说:“例如,只需挪动负载并经过重启、循环启动和重新制造镜像的办法来尝试修复,人工智能就能够发现根底设备的问题并停止自我修复。”

Coughlin以为,人工智能特别有效地优化效劳器的运用。他说:“这可能包括将适宜的处置才能交给应用程序所特有的处置器,例如GPU和TPU”。人工智能还能够优化数据中心软件的性能。他补充说“例如,限制数据库中相同数据的轮询或限制反复过程。”

5. 人工智能将改善根底设备管理

Ponemon Institute的一项研讨称,2016年各行业数据中心停机时间的均匀本钱约为每分钟8,850美圆。Singh说:“假如我们可以预测维护方面的问题,我们就能够采取预防措施。”

只需运用不时改良的根底设备管理技术和智能传感器,人们就能够锻炼神经网络来剖析现有根底设备的需求和容量,以便应用最适宜的设备来满足需求。律师事务所Tucker Ellis的合伙人Tuck Northman说(他专于商业法和企业法):“由于,相比于一个人或一群人,人工智能能处置更多的信息,而且简直是即时处置的,所以人工智能导向的系统更有效,更牢靠”。他指出,传感器还有助于数据中心的管理者预测或减轻灾难性毛病。

Mercina指出,往常,大多数数据中心都由锻炼有素,执行日常任务(如遍历数据中心行,搜索标明硬件发作毛病的指示灯)的人员来停止管理、监控和维护。他说:“只需不用再做无谓的猜想并将积极性赋予整个生态系统,人工智能和机器学习就能彻底改动这种过时的范式。”

人工智能有望对数据中心布置日常维护任务的方式产生严重影响。只需认真检查一切相关的数据中心资源,人工智能不久将能够预测特定设备何时需求效劳、晋级和改换。因而,定期的维护方案将逐步被人工智能生成的倡议所取代,Grove做了这样的预测。他报告说:“这将改善正常运转时间并降低本钱。”

6. 人工智能正在成为一个强大的数据中心规划工具

人工智能最振奋人心的应用之一就是为数据中心做规划。Northman说,只需从数据中心的传感器中提取大量信息,并应用从以往情境中停止学习的才能,人工智能就能够提供精密的预测,更重要的是,它能够对修正了的假定中的差别停止建模。他说:“系统就绪的时间越长,取得的信息就越多,人工智能所作的预测就越准。”

Merces报告说:“这就发作在当下”,例如,人工智能用来规划和配置电力资源,以及预测冷却需求。他指出:“人工智能还被用于规划和管理网络和带宽应用率和优化。”

7. 人工智能将管理越来越多的数据中心任务,鲜有人工参与,或基本没有

Grove说,人工智能很有可能全面抢占目前由人工处置的数据中心任务。他说:“数字生态系统需求更多即时控制和操作,这些控制和操作只能经过人工智能和机器学习来完成。此外,随着边缘计算的呈现,你需求人工智能来正确地做这样的事情,这样才干够管理大量无人值守的数据中心。”

能够监控、诊断和自我修复的完整自动化的据中心,这是人们梦寐以求的东西。大数据剖析公司Guavus的首席科学家Roger Brooks说:“这就需求人工智能、机器人以至加强理想技术——机器之间相互协助。”

悲观地看,至少从人的角度来看,人工智能依然无法牢靠地执行高层次的推理和决策任务,哪怕只是接近较低水平的牢靠性。Merces预测道:“人工智能包揽了大大小小的工作,它被划分为特定的功用,固然这些功用极尽高效,但最终,它们还是不会取得聪慧。”

Northman表示同意,他说:“固然管理者将越来越依赖人工智能,靠它来操作和管理数据中心,但我估计,人类并不会完整被扫除在流程之外。固然管理者无需再为某些数据中心承当太多的职责......但人类将继续发挥作用,避免毛病的呈现。”

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