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数据中心中采用人工智能实现自动化运维

时间:2018-05-09 09:00  编辑:眼爆科技

如今,企业比以往更加意识到智能、互联和数据驱动型业务战略的益处。显而易见的是,大数据、物联网、自动化和机器学习正在改变人们的工作方式,人工智能则是这一趋势的下一个阶段。

尽管人们对于人工智能的定义有着激烈的争议,但其含义是显而易见的,就是执行一些需要人类判断的过程和任务,能够根据以前发生的事情进行判断的机器来代替人类。然而要做到这一点,需要大量的计算能力。例如,远程跟踪汽车维护信息所需的基础设施,需要将数据传输到集中式系统,对本身可能位于云端的程序执行数据分析,然后允许人工智能系统提出维护建议或采取行动。

作为互联网及其数十亿台网络设备的处理核心,数据中心设施为所有这些计算提供支持。近年来,虚拟化、自动化和数据中心基础设施管理方面出现了重大发展,但如何将人工智能应用于数据中心的运营和维护呢?

数据中心的智能应用这在一定程度上已经在发生。思科公司的M5统一计算系统或HPE公司的InfoSight等系统正试图缓解工作人员越来越难以应对现代数据中心复杂性的事实。

例如,思科公司的这款智能系统允许数据中心管理人员定义使用策略,然后允许软件自动移动资源,以使数据中心处于最佳状态。思科公司混合云和机器学习高级经理Joann Starke指出:“数据中心的运营与管理变得如此复杂,以至于人们需要采用软件进行控制,并自动进行实时更改。”

根据施耐德电气公司的调查,长期以来数据中心技术一直在使用某种形式的人工智能。例如UPS和冷却单元可以根据条件使用算法来决定设备的行为。

电力和冷却设备通常收集关于外部环境和内部过程的数据。反过来,这些设备将决定如何对这些数据作出响应,例如,向工作人员发送警告消息或关闭电池充电。然而,施耐德电气公司认为,数据中心采用人工智能还有一段很长的路要走。

如今,越来越多的数据中心迁出城区,并在更偏远的地区运营数据中心。LitBit公司的创始人Scott Noteboom开发了一个人工智能数据中心解决方案,这是由于数据中心需要远程管理的结果。最初的解决方案是采用高薪吸引技术熟练的运维工程师在数据中心工作。

然而,曾担任苹果公司数据中心负责人的Noteboom发现,数据中心的专业人才越来越难以招募和保留,而熟练技术人员尤其如此。

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