隨著計算機(jī)計算能力越來越強(qiáng)，人工智能的優(yōu)勢才逐漸凸顯出來，被廣泛用于各行各業(yè)中，也包括數(shù)據(jù)中心。數(shù)據(jù)中心是計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲技術(shù)集中的場所，是人工智能最好的試驗場，人工智能可以在數(shù)據(jù)中心里得到最大程度的應(yīng)用。

1．?dāng)?shù)據(jù)中心運維

 

運維是數(shù)據(jù)中心技術(shù)人員工作的最重要一部分，數(shù)據(jù)中心里有成千上萬臺的設(shè)備，每臺設(shè)備每天輸出的日志都要上萬條，通過人工檢查是非常耗時的，不做檢查又擔(dān)心異常告警沒有發(fā)現(xiàn)，所以很多數(shù)據(jù)中心設(shè)計了一些自動檢查的監(jiān)控平臺，根據(jù)經(jīng)驗將可以存在隱患的關(guān)鍵字在這些收集的日志中進(jìn)行搜索，如果有就及時發(fā)送給技術(shù)人員，進(jìn)行審核，以便決定下一步如何處理，有些數(shù)據(jù)中心會將這些日志進(jìn)行分類，然后只有嚴(yán)重級別的才會發(fā)到技術(shù)人員手上，這是目前數(shù)據(jù)中心最為流程的運維方式。顯然，這種運維的方式仍然離不開人，最終進(jìn)行運維管理判斷的依然是技術(shù)人員。而引入人工智能則不同，通過人工智能技術(shù)，可以對這些收集的數(shù)據(jù)代替技術(shù)人員進(jìn)行分析，可以識別模型，并根據(jù)相應(yīng)模型做出判斷，自動下發(fā)動作指令，完成自動化運維，整個過程不需要人來參與。使用人工智能技術(shù)參與數(shù)據(jù)中心運維，處理效率高，減少出錯的概率，要知道數(shù)據(jù)中心的故障百分之八十來自于人，人工智能能大大降低人為出錯的概率，少犯經(jīng)驗主義的錯誤。把數(shù)據(jù)中心運維完全交給人工智能，顯然很多數(shù)據(jù)中心還沒有做好這個心理準(zhǔn)備，“不放心”阻礙了人工智能技術(shù)做運維的工作，不過一百年前人們一定認(rèn)為飛機(jī)是一個不安全的交通工具，而現(xiàn)在飛機(jī)已經(jīng)成為最安全的一種交通工具，人工智能技術(shù)還在不斷完善，相信遲早有一天我們可以大膽將數(shù)據(jù)中心交給人工智能來做。

 

2．?dāng)?shù)據(jù)中心里的海量數(shù)據(jù)

 

數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)中心里流淌的血液，是生命之源，對數(shù)據(jù)中心至關(guān)重要。數(shù)據(jù)中心里的數(shù)據(jù)是海量的，無序的，但如果我們對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行一些計算和整理，往往能得到一些意想不到的結(jié)果。這就需要用到大數(shù)據(jù)技術(shù)，大數(shù)據(jù)的技術(shù)實際上也是人工智能技術(shù)，大數(shù)據(jù)需要對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計、分析、建模，這些恰都是人工智能技術(shù)的范疇。數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)中心的一筆最寶貴的財富，善于使用大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘這些數(shù)據(jù)中的寶藏，將可以為數(shù)據(jù)中心帶來豐厚的利潤，絕不能讓這些數(shù)據(jù)躺在數(shù)據(jù)中心里睡大覺。通過使用人工智能技術(shù)將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾、整理、組建各種模擬模型，以便找出其中具有一定特性的東西，可以說是數(shù)據(jù)的二次深加工，這些加工后的數(shù)據(jù)可能會產(chǎn)生巨大的價值，價值的大小取決于數(shù)據(jù)量大小和大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)劣，這是數(shù)據(jù)中心向自己要利潤的最好努力方向。

 

3．?dāng)?shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)

 

網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為數(shù)據(jù)中心里最封閉、最為傳統(tǒng)的部分，最需要做出改變和創(chuàng)新的部分。有人將人工智能技術(shù)引入到網(wǎng)絡(luò)改造中來，稱之為“知化網(wǎng)絡(luò)”。“知化網(wǎng)絡(luò)”具有三個特點：一是感知，網(wǎng)絡(luò)能夠感受到網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的流量變化，感受到外部的環(huán)境變化；二是知道，不僅能夠感受到這些變化，網(wǎng)絡(luò)同時還能知道這些變化代表了什么意義，應(yīng)該如何處理；三是知識，通過經(jīng)驗的累積和不斷的學(xué)習(xí)，這些能力最終會轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)自身的知識體系，網(wǎng)絡(luò)能夠主動判斷和行動、進(jìn)化更新。人工智能在網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用，首先是會將網(wǎng)絡(luò)的硬件能力與軟件控制分離，對外更快地提供標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)，實現(xiàn)“靈活網(wǎng)絡(luò)”。接著，人工智能會將網(wǎng)絡(luò)具備一定智能，能夠完成大部分工作，人只需定義一些規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)，這時通過人機(jī)協(xié)同，網(wǎng)絡(luò)就能實現(xiàn)個性化的應(yīng)用。最后，人工智能可以將網(wǎng)絡(luò)變成能夠智能決策，連接泛在的智能設(shè)備，提供人性化的服務(wù)，這時網(wǎng)絡(luò)與人或應(yīng)用將融為一個緊密的整體，網(wǎng)絡(luò)與智能合二為一。

 

4．?dāng)?shù)據(jù)中心能效

 

數(shù)據(jù)中心是能耗大戶，常常成為綠色環(huán)保人士攻擊的對象，巨額的電能費用支出已經(jīng)成為數(shù)據(jù)中心高速發(fā)展的瓶頸，急需采取一定措施。于是很多人開始研究如何降低一個數(shù)據(jù)中心的PUE數(shù)值。PUE反應(yīng)了一個數(shù)據(jù)中心整體的能源效率，數(shù)值越低越好。但PUE具體如何計算并沒有標(biāo)準(zhǔn)可循，可以通過人工智能技術(shù)設(shè)計PUE的計算方法，通過采集數(shù)據(jù)中心里的各種運行參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境等，進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，最終得出PUE數(shù)值，然后再根據(jù)PUE反推哪些因素對PUE影響最大，再去優(yōu)化這些部分，最終目的是降低PUE，同時使數(shù)據(jù)中心的能效越來越高。很多數(shù)據(jù)中心雖然聲稱自己的PUE多么低，而實際能效并不低，采用人工智能技術(shù)進(jìn)行PUE的計算，就是為了能真正降低能耗，提升數(shù)據(jù)中心運行效率。