AI 和 ML 在提高数据中心性能方面的作用

已发表: 2022-09-05

随着世界直到最近才看到的数据洪流，专业数据中心的发展也出现了繁荣。智能连接设备的紧急增长和数据消耗的巨大增长给数据中心的底层基础设施带来了压力。

随着数据中心变得越来越复杂，人力无法有效地处理同样数量的增加。这是我们需要人工智能和机器学习的帮助的时候。 AI 和 ML 对组织提高数据中心效率有很大帮助。

人工智能对印度数据中心的影响

作为第四次工业革命的结果，数据文化正在兴起，这将加速数字化转型。为了充分利用数据，组织正在创建数据驱动的业务模型。因此，数据已发展成为一种宝贵的资源，几乎成为每个企业流程的重要组成部分。

对于各种用途，几乎每家公司都开始采用积极的数据收集和分析。出于这个原因，企业使用大型数据中心来存储和处理数据。除这些设施外，组织还需要招聘合格人员来维护和监控数据中心。每个组织都可能发现运行数据中心和雇用员工的成本极其昂贵。

另一个职责是监督和跟踪工人。因此，企业总是在寻找更好的替代方案来改变现状。作为替代方案，企业可以在数据中心使用人工智能来自主执行各种工作，包括服务器优化和设备监控。

每个数据驱动型组织都需要在数据中心有效利用 AI 聊天机器人。据 Gartner 称，如果不实施人工智能和机器学习，到 2020 年，超过 30% 的数据中心将在财务和运营上不可行。因此，每个数据驱动的组织都必须在数据中心实施人工智能和聊天机器人机器学习。人工智能还将帮助企业领先于不断扩大的数据处理和存储需求。

在印度的数据中心实施人工智能

提高安全性

不同类型的网络威胁会影响数据中心。网络罪犯不断想出新的策略来从数据中心窃取数据。黑客经常为此目的创建更复杂的恶意软件变种，并准备可以秘密访问企业网络的网络攻击。此类软件允许黑客访问数百万个人的私人信息。

例如，一名安全研究人员最近披露了一起重大数据泄露事件，该事件导致 2100 万个密码和 7.73 亿封电子邮件被泄露。由于从众多来源收集信息，此数据泄露具有 16 亿种不同的电子邮件地址和密码组合，这一事实使其具有潜在的危险性。

数据驱动型公司经常遇到此类数据泄露事件。因此，每家公司都聘请网络安全专家来研究新的在线威胁并制定防御措施。对于网络安全专业人员来说，发现和评估网络攻击需要做大量工作。

为了数据安全，企业可以在数据中心使用人工智能。 AI 可以为此目的学习典型的网络活动，并根据与此类行为的偏差来识别网络危险。此外，在数据中心使用人工智能有助于发现数据中心系统中的安全漏洞并检测恶意软件。

节约能源

数据中心的运营可能会消耗大量电力。数据中心的冷却系统使用大量电力。仅在美国，数据中心每年就消耗超过 900 亿千瓦时的电力。全球数据中心需要大约 416 太瓦的电力。

因此，能源使用对于数据中心来说是一个严重的问题。此外，随着全球数据流量的增长，用电量将每四年翻一番。组织一直在寻找新的节能方法。

科技巨头正在数据中心利用人工智能来降低能源消耗。例如，谷歌已经实施人工智能来有效管理其数据中心的能源。因此，谷歌官方将其数据中心冷却系统的能耗削减了 40%。即使成本降低 40%，也可为像 Google 这样的公司节省数百万美元的能源成本。

每个数据驱动的公司都可以在其数据中心使用人工智能来节省能源。 AI 可以测量流速、评估冷却设备以及学习和分析温度设定点。企业可以通过使用智能传感器收集重要数据来训练他们的人工智能。使用这种策略，AI 可以找到能源效率低下的来源，并自动纠正这些低效率以降低能源使用。

减少停机时间

数据中心中断可能会导致严重的停机时间。因此，企业需要聘请合格人员来监控和预见数据中断。但是，手动预测数据中断可能很困难。为了确定各种问题的根本原因，数据中心工作人员必须解码和评估各种问题。

然而，在数据中心实施人工智能可能会为这种紧急情况提供可行的补救措施。为了识别和预测数据中断，人工智能可以监控服务器性能、网络流量和磁盘使用情况。组织可以使用 AI 来跟踪功率水平，并通过使用复杂的预测分析来发现可能有问题的系统组件。

例如，可以在公司中安装由人工智能驱动的预测引擎来预测和识别数据中心中断，内置签名可以识别可能受到影响的客户。然后，数据中心可以借助可以自动采取缓解措施的 AI 算法从数据中断中恢复。

实施服务器优化

每个数据中心都有几个实际的服务器以及数据处理和存储硬件。数据中心的工程师必须创建平衡服务器工作负载的方法，以处理大量数据。数据生成和收集速率的增加使得该方法无法有效提高服务器性能。

利用预测分析并在数据中心部署 AI 可以帮助在多个服务器之间分配工作负载。为了适当地划分工作负载，由 AI 提供支持的负载平衡算法可以从历史数据中学习。基于人工智能的服务器优化可以发现数据中心的潜在问题，加速运营，并比传统方法更快地解决风险因素。组织可以使用此策略最大化服务器性能和优化。

监控设备

在数据中心工作的工程师必须不断检查设备是否存在缺陷和维修需求。然而，数据中心工程师总是有可能忽略系统中的一些缺陷，从而导致设备故障。此类设备故障最终可能导致企业损失金钱，因为他们可能不得不更换或维修设备。

此外，设备故障会导致停机，从而降低生产率并导致客户服务质量低下。由于数据流量每天都在增长，数据中心经常会出现设备故障。如此高的处理需求会导致系统持续发热，从而影响数据中心设备。

如果冷却系统出现未确诊的缺陷并停止运行，整个系统将过热并关闭。因此，监控设备对于企业来说至关重要。

预测分析

许多企业正在使用闪存来加速交付并提高性能，以缩小应用程序与数据之间的差距并优化数据中心运营。尽管闪存存储比传统硬盘驱动器磁盘存储更高效、更快速，但由于配置和互操作性方面的挑战，它仍然无法缩小应用程序与数据之间的差距。预测分析和人工智能 (AI) 在这种情况下发挥作用。

AI 集成存储解决方案使业务和 IT 都受益。减少停机时间，提高生产力水平，从而加快上市时间，并通过预测和消除应用程序性能障碍来降低运营费用。

预测技术增强了 IT 部门的数据中心容量规划和数据存储管理。此外，它还可以让 IT 员工腾出时间专注于战略和创新，同时减少解决性能问题所需的体力劳动和人员支出。

机器学习对印度数据中心的影响

使数据中心更有效：公司可以使用机器学习来自动调节数据中心的物理环境，而不是依赖于软件警告。这将需要软件实时改变数据中心的架构和物理布局。

为了避免用完房间、电力、冷却或 IT 资源，使用机器学习的数据中心可以帮助 IT 组织估计需求。例如，当公司整合数据中心并将应用程序和数据移动到中央数据中心时，算法可以帮助公司确定转移如何影响设施容量。

企业可以使用智能数据更好地了解他们的客户，甚至可以预测他们的行为，从而降低客户流失率。通过将机器学习软件与 CRM 系统相结合，人工智能驱动的数据中心可能能够从通常不用于 CRM 的档案数据库中搜索和提取信息。这将允许 CRM 系统创建新的潜在客户生成或客户成功策略。

预算影响分析和建模：此方法将财务数据（尤其是适用税费的详细信息）与来自数据中心的运营和性能数据相结合，以帮助估算采购和维护 IT 设备的成本。

由于其卓越的反应时间，机器学习可以在几毫秒内分析TB级的历史数据并将参数应用于判断。在监控数据中心的所有活动时，这很有用。提高效率和降低风险是供应商和数据中心运营商正在使用机器学习来解决的两个关键问题。

结论：

虽然我们专注于改进数据中心功能的想法，但新时代因素确实很重要。这是大公司使用人工智能和机器学习的时候！这不仅提供了上述好处，而且还促进了数据中心的增长。

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