通过人工智能最大限度地减少数据中心的停机时

 

　　实际上，Gartner预计几乎所有应用程序，应用程序和服务都会在未来几年内包含一定程度的AI。在快速发展和变化的数据中心行业格局中，这种??智能技术创新可以带来任意数量的有益用途和部署策略。那么，对于如此广泛的应用，AI扩散对数据中心意味着什么呢？

 

　　人工智能的兴起

 

　　最初，人工智能部署主要意味着数据中心可以预期大量工作负载可以应对人工智能技术的激增，例如机器学习。数据中心的重要性可能会越来越高，并成为这些新兴技术运作的核心。

 

　　除了有利的业务影响外，AI应用程序还将对数据中心本身的健康产生实质性和积极的影响。

 

　　具有人工智能充分表达优势的未来将数据中心固定在人工智能流程中。从监控和控制设施的基础设施到应用程序，冷却，电力，存储及其他方面的管理，都有机会实时无缝地维护和调整。这些完整的AI数据中心部署完全实现后，将迎来最佳效率，生产力和可靠性的新时代。

 

　　AI应用程序的一个好处是能够显着降低停机风险。目前，停机时间是最昂贵的事件之一，不仅对数据中心运营商而且对其客户也是如此。在国际数据公司（IDC）的报告，出现故障的平均成本从$ 100,000到$ 100万粒停机小时到达的任何地方。基础架构或关键应用程序故障可能会严重损害数据中心客户端的声誉和业务实践，更不用说数据中心作为其客户的关键合作伙伴的任何残余影响。为了避免这些有害事件，AI代表了保持100％正常运行时间的有希望的一步。

 

　　机器学习作为人工智能的一个子集，通过为计算机系统提供“学习”能力，为企业提供支持。通过允许系统识别模式并自动构建分析模型的算法，数据中心的计算机系统现在可以增强用较少的人为干预做出关键决策。凭借如此令人鼓舞的优势，这种类型的人工智能，Deloitte Global预测今年将在全球数据中心实施80万台机器学习芯片。

 

　　根数据中心采用人工智能软件来增强他们的熟练技术人员和工程师团队，使用该软件帮助单独监控大量发电机。这种额外的监控可以预防性地使用，也可以在发生潜在的公用事业中断时进行关键的发电机监控。如果没有人工智能，保持这种谨慎的听觉警戒水平几乎是不可能的，超过50台发电机可以保持不断监视，同时恢复效用。

 

　　由Litbit开发的使用中的软件提供了额外的自动监视层，作为该设施技术支持团队的扩展。Litbit传感器跟踪声音模式的变量，以潜在地识别和解决问题，甚至可以在故障导致停机之前预测故障。人工智能更精细的感官体验，以及预测建模的应用，使我们的团队能够同时在更多地方拥有眼睛和耳朵。虽然人类感官可能无法获得可能指示问题的小噪声，但软件可以使用其学习的算法检测它们并预测预防性维护或立即关注的需要。

 

　　这些类型的突破性部署代表了新一轮AI实施和实际应用的开始。虽然通过人工智能对数据中心运营进行广泛而全面的管理可能需要数年时间，但目前支持正常运行时间的实施已经证明对数据中心及其客户有益。通过更可靠，更易于监控的操作，数据中心用户可以更轻松地了解他们的设施是否符合严格的合规要求，以确保正常运行时间和效率。

 

　　总的来说，在这个人工智能的新时代，数据中心充满了机遇。随着数据中心越来越重视日常生活并扩大规模和复杂性，AI承诺简化其部署所在设施的关键日常工作。

 

　　每个数据中心的应用程序可能看起来不同，但随着人工智能成为智能增长和创新的核心，这些集成的价值将保持高位。