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人工智能在數據中心的主要用例，和對基礎設施的影響

2022-12-24 09:20 作者：joseph wu 閱讀量：3032

數據中心設施是大量組件的所在地，其中包括服務器、冷卻設備、存儲設備、工作負載和網絡等等。數據中心的工作受到所有數據中心組件協調運作的影響，這些組件提供了許多可供學習的模式。

數據中心的人工智能如何保證更高的能源效率

人工智能在數據中心的主要用例

功耗對數據中心的整體運營成本有很大影響。借助人工智能降低數據中心的能源需求，可以實現顯著的成本效益。通過不斷學習過去的模式，人工智能具有提高數據中心能源效率的巨大潛力。谷歌 DeepMind System 令人信服地證明了這一點，因為它幫助將其中一個數據中心的功耗降低了 15%。

在這種情況下，能源需求減少了百分之四十，令人印象深刻。這是在短短 18 個月內實現的，從而為利用人工智能的節能數據中心鋪平了道路。Nlyte 已與 IBM 接洽，希望利用其 IBM Watson 將其與為數據中心設計的產品之一相集成。該解決方案旨在從安裝在多個數據中心的冷卻和電力系統中收集各種數據。IBM Watson 負責分析數據以構建預測模型，以準確了解哪些處理器和系統會因變熱而崩潰。

Vigilent 已與西門子建立合資企業，使客戶能夠獲得優化解決方案，該解決方案由人工智能支持，用于應對數據中心設備帶來的冷卻挑戰。該解決方案涉及通過利用物聯網和機器學習的組合資源來收集數據的傳感器。

此信息與復雜的熱優化算法結合使用，以降低能耗。通過將溫度控制在適當的水平，可以將電源效率提高多達百分之四十。缺乏信息或無法獲得提高數據中心能源效率所需的工具是冷卻效率利用不足的根本原因。

人工智能對數據中心基礎設施的影響

數據中心的設計及其部署是一個極其復雜的問題，因為許多設施的形狀和大小各不相同。除此之外，數據生成呈指數級增長，需要處理拜占庭網絡以處理涉及算法計算的復雜計算，以了解現代數據中心需要處理的大量挑戰。

數據中心的人工智能如何保證更高的能源效率

利用人工智能來提高數據中心的能效和計算能力，以滿足現代場景中不斷增長的數據管理需求。由于深度學習和機器學習等新興技術的出現，對服務器和微處理器的需求前所未有。高級 GPU 對于實施深度學習支持的應用程序至關重要。這些也是支持圖像和語音識別所必需的，難怪現代企業計劃建立支持深度學習和機器學習的數據中心。

服務器優化和數據中心安全

存儲設備和服務器的正常運行和高效維護對于數據中心的健康至關重要。預測分析是人工智能最受追捧的應用之一，數據中心運營商通常采用它來優化服務器。人工智能的這種應用甚至可以促進負載平衡解決方案獲得學習能力，并通過利用過去的信息以更高的效率提供負載平衡。人工智能還可用于緩解網絡瓶頸、監控服務器性能和控制磁盤利用率。

安全性是數據中心運營的另一個重要方面，它受到人工智能使用的影響。由于每個數據中心都必須采取措施來減少任何網絡攻擊的可能性，因此需要不斷提高安全性以在黑客和入侵者面前占據上風。

很明顯，人類的努力不足以跟上不斷變化的網絡攻擊格局，因為黑客正在使用先進的措施來破壞安全措施。人工智能可以在很大程度上幫助安全專家減少人力，提高警惕性。機器學習已被實施以了解正常行為并查明任何偏離相同行為的實例以應對威脅。機器學習或深度學習可以為傳統的訪問限制方法提供更有效的替代方法，因為這些方法往往無法實施最佳安全措施。

數據中心的人工智能如何保證更高的能源效率

未來的數據中心

隨著對具有巨大容量以快速和準確地處理不斷增加的數據量的數據中心的需求不斷增長，需要采用人工智能來支持人類的努力。具有人工智能功能的解決方案專門設計用于促進數據中心運營。

迎合數據中心運營的最新解決方案之一稱為 Dac，旨在利用人工智能檢測冷卻和服務器機房中的任何問題，包括電纜松動或水管故障。Dac 由利用超聲波的高級聽力功能提供支持。它將得到數千個傳感器的支持，這些傳感器被戰略性地定位以檢測偏離規范的情況。人工智能也被用于開發機器人，以在處理物理設備方面簡化數據中心操作。

綜上所述

從初創公司到包括谷歌或西門子在內的大型組織，人工智能的采用突顯了一種提高數據中心效率的新方法。人工智能已經證明，數據中心可以顯著改善功耗以降低成本。我們才剛剛開始了解使用 AI 和其他新興技術（例如機器學習和深度學習）的潛力。這些技術將很快運行整個數據中心，還將通過采取主動措施幫助提高安全參數并減少停電事件。

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