無論是維護(hù)自身內(nèi)部的數(shù)據(jù)中心，還是依賴異地?cái)?shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)，其實(shí)都需要確保服務(wù)器具備應(yīng)對(duì)新型技術(shù)、適應(yīng)日益增長(zhǎng)需求、對(duì)抗大環(huán)境變化的能力。從大數(shù)據(jù)、云計(jì)算，再到人工智能，未來幾年的科技發(fā)展有很大概率重塑數(shù)據(jù)中心行業(yè)格局，意味著數(shù)據(jù)中心面臨革命性整合。

機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)果是通過執(zhí)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)來完成任務(wù)，從客觀的角度，保障精確度、專業(yè)性與速度，譬如象棋機(jī)器人、機(jī)器人面試官等等，能夠利用完整數(shù)據(jù)集做出有效合理的動(dòng)作和決策。但是現(xiàn)實(shí)情況是，大環(huán)境中的數(shù)據(jù)其實(shí)是非常分散的，在構(gòu)建數(shù)據(jù)集的時(shí)候需要將數(shù)據(jù)集中化，再以業(yè)務(wù)目標(biāo)出發(fā)，進(jìn)行分析、建模，實(shí)現(xiàn)AI的自主決策，這個(gè)時(shí)候如何保障數(shù)據(jù)的質(zhì)量就十分重要。

數(shù)據(jù)中心就像一個(gè)數(shù)據(jù)“配送中心”，進(jìn)行數(shù)據(jù)的管理、存儲(chǔ)、傳輸?shù)鹊攘鞒?，依靠AI希望能夠做到將數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的效率提至最高水平，首先便是希望借助人工智能，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)分析優(yōu)化工作負(fù)載。

數(shù)據(jù)中心需要維護(hù)物理服務(wù)器和存儲(chǔ)設(shè)備，基于AI的預(yù)測(cè)分析，可以幫助數(shù)據(jù)中心在服務(wù)器之間分配工作負(fù)載，更易于管理，能夠更好地追蹤服務(wù)器性能、磁盤利用率、網(wǎng)絡(luò)堵塞，快速查找故障端點(diǎn)，縮短處理時(shí)間，減少風(fēng)險(xiǎn)因素，促進(jìn)服務(wù)器的最大程度優(yōu)化。譬如當(dāng)機(jī)器開始發(fā)出異常聲音，AI能夠自動(dòng)辨別入侵者，并直接采取解決方案，有效監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)。再或者，AI平臺(tái)能夠自動(dòng)進(jìn)行系統(tǒng)更新、安全補(bǔ)丁、文件備份等例行工作，亦有助緩解勞動(dòng)力資源。

數(shù)據(jù)中心的費(fèi)用開支很大一部分是能源消耗，來自數(shù)據(jù)中心的冷卻系統(tǒng)，而保持服務(wù)器的持續(xù)散熱是保證服務(wù)器正常運(yùn)行的必要條件。為了追求更好的數(shù)據(jù)中心能源效率，希望AI的機(jī)器算法優(yōu)化散熱系統(tǒng)。據(jù)悉，Google的部分?jǐn)?shù)據(jù)中心采用DeepMind機(jī)器算法，成功將冷卻能源節(jié)省近40%，而且完全不會(huì)影響服務(wù)器的性能。

應(yīng)該幸運(yùn)AI能夠在數(shù)據(jù)中心擔(dān)任更多角色，將人與機(jī)器的優(yōu)勢(shì)共同放大，致力提高數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營(yíng)效率。