如今，企業(yè)比以往更加意識(shí)到智能、互聯(lián)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的益處。顯而易見的是，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)化和機(jī)器學(xué)習(xí)正在改變?nèi)藗兊墓ぷ鞣绞?，人工智能則是這一趨勢(shì)的下一個(gè)階段。

盡管人們對(duì)于人工智能的定義有著激烈的爭(zhēng)議，但其含義是顯而易見的，就是執(zhí)行一些需要人類判斷的過程和任務(wù)，能夠根據(jù)以前發(fā)生的事情進(jìn)行判斷的機(jī)器來代替人類。然而要做到這一點(diǎn)，需要大量的計(jì)算能力。例如，遠(yuǎn)程跟蹤汽車維護(hù)信息所需的基礎(chǔ)設(shè)施，需要將數(shù)據(jù)傳輸?shù)郊惺较到y(tǒng)，對(duì)本身可能位于云端的程序執(zhí)行數(shù)據(jù)分析，然后允許人工智能系統(tǒng)提出維護(hù)建議或采取行動(dòng)。

作為互聯(lián)網(wǎng)及其數(shù)十億臺(tái)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的處理核心，數(shù)據(jù)中心設(shè)施為所有這些計(jì)算提供支持。近年來，虛擬化、自動(dòng)化和數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施管理方面出現(xiàn)了重大發(fā)展，但如何將人工智能應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營(yíng)和維護(hù)呢？

數(shù)據(jù)中心的智能應(yīng)用這在一定程度上已經(jīng)在發(fā)生。思科公司的M5統(tǒng)一計(jì)算系統(tǒng)或HPE公司的InfoSight等系統(tǒng)正試圖緩解工作人員越來越難以應(yīng)對(duì)現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心復(fù)雜性的事實(shí)。

例如，思科公司的這款智能系統(tǒng)允許數(shù)據(jù)中心管理人員定義使用策略，然后允許軟件自動(dòng)移動(dòng)資源，以使數(shù)據(jù)中心處于最佳狀態(tài)。思科公司混合云和機(jī)器學(xué)習(xí)高級(jí)經(jīng)理Joann Starke指出：“數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營(yíng)與管理變得如此復(fù)雜，以至于人們需要采用軟件進(jìn)行控制，并自動(dòng)進(jìn)行實(shí)時(shí)更改。”

根據(jù)施耐德電氣公司的調(diào)查，長(zhǎng)期以來數(shù)據(jù)中心技術(shù)一直在使用某種形式的人工智能。例如UPS和冷卻單元可以根據(jù)條件使用算法來決定設(shè)備的行為。

電力和冷卻設(shè)備通常收集關(guān)于外部環(huán)境和內(nèi)部過程的數(shù)據(jù)。反過來，這些設(shè)備將決定如何對(duì)這些數(shù)據(jù)作出響應(yīng)，例如，向工作人員發(fā)送警告消息或關(guān)閉電池充電。然而，施耐德電氣公司認(rèn)為，數(shù)據(jù)中心采用人工智能還有一段很長(zhǎng)的路要走。

如今，越來越多的數(shù)據(jù)中心遷出城區(qū)，并在更偏遠(yuǎn)的地區(qū)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)中心。LitBit公司的創(chuàng)始人Scott Noteboom開發(fā)了一個(gè)人工智能數(shù)據(jù)中心解決方案，這是由于數(shù)據(jù)中心需要遠(yuǎn)程管理的結(jié)果。最初的解決方案是采用高薪吸引技術(shù)熟練的運(yùn)維工程師在數(shù)據(jù)中心工作。

然而，曾擔(dān)任蘋果公司數(shù)據(jù)中心負(fù)責(zé)人的Noteboom發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)中心的專業(yè)人才越來越難以招募和保留，而熟練技術(shù)人員尤其如此。

Noteboom因此有了一個(gè)復(fù)制熟練和經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師技能的想法，并采用人工智能來實(shí)現(xiàn)，并將其命名為DAC．它是用于數(shù)據(jù)中心管理和維護(hù)的人工智能角色。DAC擁有10000多條數(shù)據(jù)中心的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，這是從許多數(shù)據(jù)中心工程師的集體知識(shí)庫中獲取的資源。并且這種人工智能還可以不斷學(xué)習(xí)。

就像人類一樣，DAC也會(huì)對(duì)其周圍的環(huán)境做出反應(yīng)，無論是噪音、視線、燈光等因素。與人類不同的是，它可以將這些信息與內(nèi)部存儲(chǔ)信息進(jìn)行交叉參考，了解數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)的適當(dāng)條件。

人工智能最終取代數(shù)據(jù)中心工作人員調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司副總裁兼杰出分析師George Weiss認(rèn)為，IT領(lǐng)導(dǎo)人應(yīng)該對(duì)數(shù)據(jù)中心的計(jì)劃更有雄心和遠(yuǎn)見，并認(rèn)識(shí)到隨著日益復(fù)雜化而帶來的挑戰(zhàn)。

Weiss說：“IT領(lǐng)導(dǎo)者需要考慮更大的范圍，并采納數(shù)據(jù)中心的智能自組織系統(tǒng)、未來的邊緣和云計(jì)算的原則。其目標(biāo)應(yīng)該是構(gòu)建監(jiān)控和分析系統(tǒng)行為的平臺(tái)和服務(wù)，從而使預(yù)定義的目標(biāo)和服務(wù)水平不斷優(yōu)化。對(duì)于那些可能想知道允許機(jī)器做出決定的真正優(yōu)勢(shì)的人來說，Gartner公司研究人員認(rèn)為，這樣做可以實(shí)現(xiàn)有目的的行動(dòng)，實(shí)現(xiàn)組織設(shè)定的目標(biāo)”。 換句話說，就讓機(jī)器完成工作，并從中謀取利益。

埃森哲公司的研究顯示，人工智能可能會(huì)讓所有行業(yè)的利潤(rùn)率平均提高38％，并在2035年實(shí)現(xiàn)14萬億美元的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。而在數(shù)據(jù)中心采用人工智能似乎是一個(gè)明智的舉措。

當(dāng)然，在任何關(guān)于人工智能的討論中，人們總是擔(dān)心失業(yè)。無論是工業(yè)革命的創(chuàng)新者還是云計(jì)算的反對(duì)者，都會(huì)對(duì)改變游戲規(guī)則的新技術(shù)產(chǎn)生同樣的恐懼。但是隨著人工智能的廣泛應(yīng)用，新的就業(yè)機(jī)會(huì)將不斷涌現(xiàn)，人工智能技術(shù)將最終成為新的標(biāo)準(zhǔn)。