人工智能重塑數據中心的5種方式

人工智能重塑數據中心的5種方式

人工智能最近登上了很多頭條新聞，這尤其要歸功于ChatGPT或GitHub Copilot等工具，它們能夠生成從代碼到詩歌的一切內容。

但是人工智能能為數據中心做什么？這個問題很少受到關注，尤其是在討論人工智能驅動的數據中心監(jiān)控解決方案的背景之外。這些解決方案雖然很重要，但并不完全代表人工智能技術的前沿。

因此，讓我們來看看人工智能可能影響數據中心行業(yè)的其他方式，以及合理預期在未來幾年會看到哪些變化。

提高數據中心的物理安全性

物理安全對于數據中心來說至關重要，數據中心需要能夠保護資產免受入侵者未經授權的物理訪問。但是，傳統(tǒng)上提供物理安全的成本很高，因為其在很大程度上取決于現(xiàn)場是否有安全人員來檢測和響應對物理邊界的破壞。

人工智能可以通過分析數據來助于檢測物理入侵。例如，通過實時解析視頻流，人工智能可以潛在地識別出構成風險的個人。其還將使人們不必連續(xù)觀看視頻來檢測風險。

數據中心能源管理

決定何時將數據中心從一種電源（如太陽能）切換到另一種電源，或者如何提前計劃應對預期的能源挑戰(zhàn)，如將冷卻系統(tǒng)推向邊緣的熱浪，通常需要人類謹慎行事分析。鑒于涉及的變量很多，在管理數據中心內的能源采購和挑戰(zhàn)時，沒有簡單的公式或程序可遵循。

然而，考慮到現(xiàn)代人工智能的復雜性，人工智能承擔部分決策制定是可行的。數據中心運營商可能仍然希望人工智能的建議由人類來反復檢查，但人工智能在管理能源方面發(fā)揮主導作用是合理的，而不是期望人類跟蹤能源使用情況并手動應對挑戰(zhàn)。

容量管理

同樣，管理數據中心容量——包括擴大或縮小基礎設施以滿足需求，以及確保物理空間以與市場同步的速度增長等任務，傳統(tǒng)上一直是手工操作。但人工智能可以幫助實現(xiàn)自動化。通過分析確定數據中心在不同時間在不同方面需要多少容量的許多因素，人工智能可以幫助運營商做出更明智的容量管理決策。

事件響應

當數據中心出現(xiàn)問題時——電源故障、有人不小心關閉了開關、網絡攻擊破壞了關鍵設備等等。盡快確定發(fā)生了什么、受影響的是什么以及如何修復是至關重要的。

過去，數據中心管理團隊通過創(chuàng)建事件響應“戰(zhàn)術”來應對這些挑戰(zhàn)，這些戰(zhàn)術詳細說明了應對不同類型挑戰(zhàn)的方法。

戰(zhàn)術仍然有用，但現(xiàn)代人工智能提供了另一種工具，運營商可以利用來管理事件響應。人工智能可以比人類更快地評估情況并幫助制定計劃響應，這一舉措被證明在沒有響應戰(zhàn)術的情況下尤為有價值，因為沒有人提前預料到某種類型的危機。

對人工智能友好型數據中心硬件的需求不斷增長

人們對現(xiàn)代人工智能技術的興趣激增，推動了對為運行人工智能工作負載而優(yōu)化的數據中心基礎設施的需求激增，例如能夠執(zhí)行GPU加速的服務器。展望未來，數據中心運營商可能會從迎合這一利基市場中受益，尤其是考慮到人工智能優(yōu)化的硬件與普通服務器不同，更難以從公共云中獲得。

對人工智能友好型數據中心的需求并不代表利用人工智能幫助運營數據中心的新方式，但其確實為數據中心運營商創(chuàng)造了市場機會。

總結：人工智能和數據中心的未來

現(xiàn)代人工智能技術在數據中心的應用仍處于早期階段，但潛力巨大。在未來的幾年里，人工智能的作用將不僅僅是幫助數據中心團隊監(jiān)控資產，人工智能還在物理安全、容量管理、事件響應等方面發(fā)揮作用。

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