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隨著數據在當今企業中的重要性日益提高，數據管理對于管理和治理大型數據集以促進業務增長至關重要。
人工智能(AI)和機器學習在智能化數據中心中的作用越來越大
許多公司正在利用高級分析和自動化工具來處理大量數據。他們還利用裝備精良的數據中心來更好地管理數據。數據中心提供無縫的數據備份和恢復功能，同時支持云存儲應用程序和事務。由于它們為業務數據存儲提供了獨特的功能，因此公司正在轉向諸如人工智能和機器學習之類的新興技術來改善其數據中心基礎架構。
人工智能(AI)和機器學習在智能化數據中心中的作用越來越大
許多公司正在利用高級分析和自動化工具來處理大量數據。他們還利用裝備精良的數據中心來更好地管理數據。數據中心提供無縫的數據備份和恢復功能，同時支持云存儲應用程序和事務。由于它們為業務數據存儲提供了獨特的功能，因此公司正在轉向諸如人工智能和機器學習之類的新興技術來改善其數據中心基礎架構。
機器學習是人工智能的高級子集，可以檢查和查找大量數據中的模式。它具有優化數據中心運營各個方面的潛力，包括規劃和設計、正常運行時間維護、管理IT工作負載以及成本控制。人工智能和機器學習有望極大地提高數據中心的效率。根據IDC的數據，由于嵌入了AI功能，數據中心中50%的IT資產將自動運行。
人工智能和機器學習助力智能數據中心
數據中心已經從僅作為存儲設施發展到了關鍵的業務IT基礎架構。由于數據中心被視為大型超級計算機，因此現代數據中心使用多個服務器來進一步優化并提高其處理和計算能力。如今，幾乎每個組織都需要一個數據中心來每天處理大量信息。
人工智能和機器學習等技術開始進入不同的計算應用程序，從而徹底改變了企業的數據中心管理。人工智能數據中心將幫助公司推動以數據為依據的決策。它們還將幫助組織保持對不斷增長的數據存儲和處理要求的地位。數據中心中的AI可以大大提高數據安全性，因為這些中心更容易受到網絡威脅的攻擊。該技術可識別網絡中的正常行為，并根據網絡中的異常和偏差來檢測網絡風險。數據中心中的AI還可以簡化復雜計算的管理，并允許數據處理中心自主且更高效地運行。
使用機器學習支持的系統可能會有助于預測性和預防性維護。它們可以通過提高能源效率，控制溫度和調整冷卻系統來提供冷卻效率。由于電費是數據中心基礎設施的關鍵因素，因此優化能耗一直是重要的問題。
能源成本每年飆升約10%，導致每千瓦時的成本更高。僅在美國，數據中心一年就消耗超過900億度電。隨著數據中心使用約416太瓦特的電力，其使用量在范圍內越來越高。盡管如此，人工智能和機器學習可以為公司在數據中心的能源使用帶來諸多好處。例如，搜索引擎谷歌已經在其數據中心中應用了人工智能技術來有效地利用能源，從而將能源消耗降低了40%。
AI和機器學習還可用于監視服務器性能，網絡擁塞和磁盤利用率，以幫助檢測和設想數據中斷。因此，人工智能和機器學習革命可以增強數據中心基礎設施，并促進更智能和自動化的數據管理。
(原標題：利用AI和機器學習為數據中心提供動力)
浙公網安備 33010602000006號
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