数据中心管理中的人工智能：其对人员配置和流程意味着什么？

机器学习有望为先进的数据中心管理开创新的纪元，但数据中心的许多基础设施的管理仍然还有很长的路要走，这些基础设施管理有必要从过去那种晦涩难懂基于电子表格管理管理逐渐发展演化到以自动化管理为主的方向上来。

　　数据中心基础设施管理(DCIM)软件的终极目标是最终实现自我管理或完全自动化的数据中心。

　　业界当前寄希望于人工智能驱动的管理软件(可能是基于云计算的)将会监控和控制IT和设施基础设施，以及应用程序。人工智能将实现无缝整体性地——可能是跨越多个站点——实施其监控管理。冷却散热、电源、计算、工作负载、存储和网络将动态化，以实现最高效率，生产力和可用性。

　　通过将基于云的分析应用于从数千个地点采集的传感器数据，设施设备和IT也将在一定程度上得到自我修复，从而有助于企业数据中心得以运用其来指导和制定有针对性的预测性和预防性维护计划。备用零件将可能是经由灵巧的机器人进行订购、测试和安装，以便在需要时精确匹配，以避免发生故障失效，同时避免不必要的维护和测试。

　　这种以人工智能驱动的管理模式在数据中心业界可能已经有十年甚至更长的历史了，但是，整个数据中心行业目前也仅仅只是在部分的领域取得了一些进展。例如，谷歌公司在2014年透露，该公司一直在使用通过其收购英国AI专家DeepMind公司所获得的技术来改善其部分数据中心站点的基础设施管理。

　　正如谷歌在当时所指出的那样：鉴于数据中心内部有太多的电力和冷却设备相互作用，故而使得其基础设施的管理无疑是太过复杂而人类员工是无法胜任的。该公司当时曾表示：

　　想象一处简化的数据中心场景：一处数据中心只有10款设备，其中每款设备有10个设置，可能将会有10到100亿款可能的电源配置，以及相关可能的其它配置，这就已经远远超出任何人工测试的真实能力的范畴了——但即使这样，其也远远低于一处实际的数据中心可能的配置。

AI驱动的效率

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