通過人工智慧最大限度地減少資料中心的停機時間
在確定2018年十大戰略技術趨勢時，Gartner分析師預測人工智慧（AI）或智慧應用和分析將成為主要的行業參與者。
實際上，Gartner預計幾乎所有應用程式，應用程式和服務都會在未來幾年內包含一定程度的AI。在快速發展和變化的資料中心行業格局中，這種智慧技術創新可以帶來任意數量的有益用途和部署策略。那麼，對於如此廣泛的應用，AI擴散對資料中心意味著什麼呢？
人工智慧的興起
最初，人工智慧部署主要意味著資料中心可以預期大量工作負載可以應對人工智慧技術的激增，例如機器學習。資料中心的重要性可能會越來越高，併成為這些新興技術運作的核心。
除了有利的業務影響外，AI應用程式還將對資料中心本身的健康產生實質性和積極的影響。
具有人工智慧充分表達優勢的未來將資料中心固定在人工智慧流程中。從監控和控制設施的基礎設施到應用程式，冷卻，電力，儲存及其他方面的管理，都有機會實時無縫地維護和調整。這些完整的AI資料中心部署完全實現後，將迎來最佳效率，生產力和可靠性的新時代。
AI應用程式的一個好處是能夠顯著降低停機風險。目前，停機時間是最昂貴的事件之一，不僅對資料中心運營商而且對其客戶也是如此。在國際資料公司（IDC）的報告，出現故障的平均成本從$ 100,000到$ 100萬粒停機小時到達的任何地方。基礎架構或關鍵應用程式故障可能會嚴重損害資料中心客戶端的聲譽和業務實踐，更不用說資料中心作為其客戶的關鍵合作伙伴的任何殘餘影響。為了避免這些有害事件，AI代表了保持100％正常執行時間的有希望的一步。
機器學習作為人工智慧的一個子集，通過為計算機系統提供“學習”能力，為企業提供支援。通過允許系統識別模式並自動構建分析模型的演算法，資料中心的計算機系統現在可以增強用較少的人為干預做出關鍵決策。憑藉如此令人鼓舞的優勢，這種型別的人工智慧，Deloitte Global預測今年將在全球資料中心實施80萬臺機器學習晶片。
根據資料中心採用人工智慧軟體來增強他們的熟練技術人員和工程師團隊，使用該軟體幫助單獨監控大量發電機。這種額外的監控可以預防性地使用，也可以在發生潛在的公用事業中斷時進行關鍵的發電機監控。如果沒有人工智慧，保持這種謹慎的聽覺警戒水平幾乎是不可能的，超過50臺發電機可以保持不斷監視，同時恢復效用。
由Litbit開發的使用中的軟體提供了額外的自動監視層，作為該設施技術支援團隊的擴充套件。Litbit感測器跟蹤聲音模式的變數，以潛在地識別和解決問題，甚至可以在故障導致停機之前預測故障。人工智慧更精細的感官體驗，以及預測建模的應用，使我們的團隊能夠同時在更多地方擁有眼睛和耳朵。雖然人類感官可能無法獲得可能指示問題的小噪聲，但軟體可以使用其學習的演算法檢測它們並預測預防性維護或立即關注的需要。
這些型別的突破性部署代表了新一輪AI實施和實際應用的開始。雖然通過人工智慧對資料中心運營進行廣泛而全面的管理可能需要數年時間，但目前支援正常執行時間的實施已經證明對資料中心及其客戶有益。通過更可靠，更易於監控的操作，資料中心使用者可以更輕鬆地瞭解他們的設施是否符合嚴格的合規要求，以確保正常執行時間和效率。
總的來說，在這個人工智慧的新時代，資料中心充滿了機遇。隨著資料中心越來越重視日常生活並擴大規模和複雜性，AI承諾簡化其部署所在設施的關鍵日常工作。
每個資料中心的應用程式可能看起來不同，但隨著人工智慧成為智慧增長和創新的核心，這些整合的價值將保持高位