AI 和 ML 在提高數據中心性能方面的作用

已發表: 2022-09-05

隨著世界直到最近才看到的數據洪流，專業數據中心的發展也出現了繁榮。智能連接設備的緊急增長和數據消耗的巨大增長給數據中心的底層基礎設施帶來了壓力。

隨著數據中心變得越來越複雜，人力無法有效地處理同樣數量的增加。這是我們需要人工智能和機器學習的幫助的時候。 AI 和 ML 對組織提高數據中心效率有很大幫助。

人工智能對印度數據中心的影響

作為第四次工業革命的結果，數據文化正在興起，這將加速數字化轉型。為了充分利用數據，組織正在創建數據驅動的業務模型。因此，數據已發展成為一種寶貴的資源，幾乎成為每個企業流程的重要組成部分。

對於各種用途，幾乎每家公司都開始採用積極的數據收集和分析。出於這個原因，企業使用大型數據中心來存儲和處理數據。除這些設施外，組織還需要招聘合格人員來維護和監控數據中心。每個組織都可能發現運行數據中心和僱用員工的成本極其昂貴。

另一個職責是監督和跟踪工人。因此，企業總是在尋找更好的替代方案來改變現狀。作為替代方案，企業可以在數據中心使用人工智能來自主執行各種工作，包括服務器優化和設備監控。

每個數據驅動型組織都需要在數據中心有效利用 AI 聊天機器人。據 Gartner 稱，如果不實施人工智能和機器學習，到 2020 年，超過 30% 的數據中心將在財務和運營上不可行。因此，每個數據驅動的組織都必須在數據中心實施人工智能和聊天機器人機器學習。人工智能還將幫助企業領先於不斷擴大的數據處理和存儲需求。

在印度的數據中心實施人工智能

提高安全性

不同類型的網絡威脅會影響數據中心。網絡罪犯不斷想出新的策略來從數據中心竊取數據。黑客經常為此目的創建更複雜的惡意軟件變種，並準備可以秘密訪問企業網絡的網絡攻擊。此類軟件允許黑客訪問數百萬個人的私人信息。

例如，一名安全研究人員最近披露了一起重大數據洩露事件，該事件導致 2100 萬個密碼和 7.73 億封電子郵件被洩露。由於從眾多來源收集信息，此數據洩露具有 16 億種不同的電子郵件地址和密碼組合，這一事實使其具有潛在的危險性。

數據驅動型公司經常遇到此類數據洩露事件。因此，每家公司都聘請網絡安全專家來研究新的在線威脅並製定防禦措施。對於網絡安全專業人員來說，發現和評估網絡攻擊需要做大量工作。

為了數據安全，企業可以在數據中心使用人工智能。 AI 可以為此目的學習典型的網絡活動，並根據與此類行為的偏差來識別網絡危險。此外，在數據中心使用人工智能有助於發現數據中心系統中的安全漏洞並檢測惡意軟件。

節約能源

數據中心的運營可能會消耗大量電力。數據中心的冷卻系統使用大量電力。僅在美國，數據中心每年就消耗超過 900 億千瓦時的電力。全球數據中心需要大約 416 太瓦的電力。

因此，能源使用對於數據中心來說是一個嚴重的問題。此外，隨著全球數據流量的增長，用電量將每四年翻一番。組織一直在尋找新的節能方法。

科技巨頭正在數據中心利用人工智能來降低能源消耗。例如，谷歌已經實施人工智能來有效管理其數據中心的能源。因此，谷歌官方將其數據中心冷卻系統的能耗削減了 40%。即使成本降低 40%，也可為像 Google 這樣的公司節省數百萬美元的能源成本。

每個數據驅動的公司都可以在其數據中心使用人工智能來節省能源。 AI 可以測量流速、評估冷卻設備以及學習和分析溫度設定點。企業可以通過使用智能傳感器收集重要數據來訓練他們的人工智能。使用這種策略，AI 可以找到能源效率低下的來源，並自動糾正這些低效率以降低能源使用。

減少停機時間

數據中心中斷可能會導致嚴重的停機時間。因此，企業需要聘請合格人員來監控和預見數據中斷。但是，手動預測數據中斷可能很困難。為了確定各種問題的根本原因，數據中心工作人員必須解碼和評估各種問題。

然而，在數據中心實施人工智能可能會為這種緊急情況提供可行的補救措施。為了識別和預測數據中斷，人工智能可以監控服務器性能、網絡流量和磁盤使用情況。組織可以使用 AI 來跟踪功率水平，並通過使用複雜的預測分析來發現可能有問題的系統組件。

例如，可以在公司中安裝由人工智能驅動的預測引擎來預測和識別數據中心中斷，內置簽名可以識別可能受到影響的客戶。然後，數據中心可以藉助可以自動採取緩解措施的 AI 算法從數據中斷中恢復。

實施服務器優化

每個數據中心都有幾個實際的服務器以及數據處理和存儲硬件。數據中心的工程師必須創建平衡服務器工作負載的方法，以處理大量數據。數據生成和收集速率的增加使得該方法無法有效提高服務器性能。

利用預測分析並在數據中心部署 AI 可以幫助在多個服務器之間分配工作負載。為了適當地劃分工作負載，由 AI 提供支持的負載平衡算法可以從歷史數據中學習。基於人工智能的服務器優化可以發現數據中心的潛在問題，加速運營，並比傳統方法更快地解決風險因素。組織可以使用此策略最大化服務器性能和優化。

監控設備

在數據中心工作的工程師必須不斷檢查設備是否存在缺陷和維修需求。然而，數據中心工程師總是有可能忽略系統中的一些缺陷，從而導致設備故障。此類設備故障最終可能導致企業損失金錢，因為他們可能不得不更換或維修設備。

此外，設備故障會導致停機，從而降低生產率並導致客戶服務質量低下。由於數據流量每天都在增長，數據中心經常會出現設備故障。如此高的處理需求會導致系統持續發熱，從而影響數據中心設備。

如果冷卻系統出現未確診的缺陷並停止運行，整個系統將過熱並關閉。因此，監控設備對於企業來說至關重要。

預測分析

許多企業正在使用閃存來加速交付並提高性能，以縮小應用程序與數據之間的差距並優化數據中心運營。儘管閃存存儲比傳統硬盤驅動器磁盤存儲更高效、更快速，但由於配置和互操作性方面的挑戰，它仍然無法縮小應用程序與數據之間的差距。預測分析和人工智能 (AI) 在這種情況下發揮作用。

AI 集成存儲解決方案使業務和 IT 都受益。減少停機時間，提高生產力水平，從而加快上市時間，並通過預測和消除應用程序性能障礙來降低運營費用。

預測技術增強了 IT 部門的數據中心容量規劃和數據存儲管理。此外，它還可以讓 IT 員工騰出時間專注於戰略和創新，同時減少解決性能問題所需的體力勞動和人員支出。

機器學習對印度數據中心的影響

使數據中心更有效：公司可以使用機器學習來自動調節數據中心的物理環境，而不是依賴於軟件警告。這將需要軟件實時改變數據中心的架構和物理佈局。

為了避免用完房間、電力、冷卻或 IT 資源，使用機器學習的數據中心可以幫助 IT 組織估計需求。例如，當公司整合數據中心並將應用程序和數據移動到中央數據中心時，算法可以幫助公司確定轉移如何影響設施容量。

企業可以使用智能數據更好地了解他們的客戶，甚至可以預測他們的行為，從而降低客戶流失率。通過將機器學習軟件與 CRM 系統相結合，人工智能驅動的數據中心可能能夠從通常不用於 CRM 的檔案數據庫中搜索和提取信息。這將允許 CRM 系統創建新的潛在客戶生成或客戶成功策略。

預算影響分析和建模：此方法將財務數據（尤其是適用稅費的詳細信息）與來自數據中心的運營和性能數據相結合，以幫助估算採購和維護 IT 設備的成本。

由於其卓越的反應時間，機器學習可以在幾毫秒內分析TB級的歷史數據並將參數應用於判斷。在監控數據中心的所有活動時，這很有用。提高效率和降低風險是供應商和數據中心運營商正在使用機器學習來解決的兩個關鍵問題。

結論：

雖然我們專注於改進數據中心功能的想法，但新時代因素確實很重要。這是大公司使用人工智能和機器學習的時候！這不僅提供了上述好處，而且還促進了數據中心的增長。

如果您正在尋找此類專業幫助，請聯繫我們的專家，讓我們為您的公司插上翅膀！