人工智能已經存在了很長一段時間，其不斷發展以其提升性能和降低成本的質量破壞了不同的行業和領域。另一方面，我們正在見證數據科學的興起，它能夠利用大量的數據，進行處理，分析并使其有意義。不久之前，不可能解釋非結構化數據，現在借助大數據技術，組織看到了從實施龐大數據收集和分析中獲得的巨大收益。

這意味著將部署大型數據中心來存儲和處理所有這些數據。但是，這還要求他們雇用大量合格的人員來監視和維護數據中心，這既昂貴又復雜。

人工智能帶來了一系列可以簡化事情的新可能性，因此讓我們討論在數據中心利用它的原因。

一、可以節省能源

數據中心需要大量能量才能正常運行，其中很大一部分能量用于冷卻系統。 如果我們牢記它們為整個互聯網提供動力，那么很清楚為什么它們排放的二氧化碳與航空業一樣多。

例如，典型的Google搜索使用大約60W的燈泡點亮17秒鐘所需的能量，因此產生的二氧化碳含量為0.2gr。如果聽起來不算太多，請想象一下一天內有多少搜索。 不用說，隨著數據流量的增長，能耗有望翻倍。

Google已通過引入AI來解決此問題，以合理有效地優化其數據中心的能源使用。借助這項智能技術，Google設法將其數據中心冷卻系統的能耗降低了40%。

AI能夠學習和分析溫度，測試流量并評估冷卻設備。可以部署不同的智能傳感器來發現能源效率低下的源并自主優化它們。

最后，冷卻系統將得到優化的事實將防止設備的磨損。

二、將減少停機時間

數據中心有時會斷電，從而導致停機。這些事件在財務和用戶體驗方面的成本都可能很高– 25%的全球企業服務器在每小時停機期間損失30萬至40萬美元。

為了防止出現這種情況，組織雇用了許多專業人員來監視和預測中斷。

但是，這是一項復雜的任務，需要員工分析和解釋不同的問題，以便能夠確定問題的根源并預測中斷。另一方面，AI可以跟蹤許多參數，包括服務器性能，網絡擁塞或磁盤利用率，并預測中斷。

除此之外，由AI驅動的預測引擎還可以識別可能導致系統崩潰的故障區域。值得一提的是這項技術的自主性，因為AI不僅可以用來預測中斷，而且可以用來預測可能受到中斷影響的用戶，并提出從中斷中恢復的策略。

三、將優化工作量分配

預測分析將使工作負載分配成為可能。 過去，IT專家曾經負責優化公司中服務器的性能，從而確保正確分配工作負載。

最大化優化可確保降低成本和更好地分配資源，這兩個因素對于組織的數字化運營至關重要。但是，IT團隊通常人手不足或沒有足夠的資源來密切關注24/7這個復雜的流程，因而受到限制。

AI使用功能強大的算法，能夠立即執行大量計算，并優化存儲并實時確定負載平衡。

四、將實現無人自動化

自動化是AI最重要的部分之一，最近的發展使組織可以嘗試使用所謂的“ lights out”數據中心。簡而言之，這些數據中心不必由人員監視和監督。

無人駕駛的自動化將使傳統的數據中心過時，而傳統的數據中心已經過時，這些中心可以進行有效的計算并減少數據消耗，而這些數據中心已被技術人員監督。目標是通過降低氧氣含量來降低火災風險，更有效的冷卻設計，通過增加機架高度并使機器人可以訪問等方式來提高存儲容量，從而實現更高的效率和自主性。

未來將使用DCMI軟件對由AI驅動的數據中心進行遠程監控，并且由于無人值守的自動化，將人為錯誤的發生率降至最低。

五、將提高安全性

數據中心容易受到不同的網絡威脅的威脅已經不是什么秘密了，黑客們總是四處尋覓，尋找新的方法來搶奪敏感數據。

問題在于，當他們設法侵入組織的網絡時，他們可以獲得對數百萬用戶的個人和機密信息的訪問權。 預防網絡威脅的關鍵在于預期和及早發現。

這就是每個組織都聘請數據安全專家來防止這些事件的原因。但是，分析網絡攻擊是一項艱巨而耗時的任務，這就是為什么AI及其強大的分析能力可以使執行此任務的人感到驚奇的原因。即，人工智能將學習正常的網絡行為，這意味著它將能夠注意到任何偏離它的行為。這種偏離通常是不同安全威脅的結果。

人工智能還將使數據中心能夠檢測到惡意軟件和安全漏洞。

顯然，數據中心的未來很大程度上取決于利用AI技術。這五個原因是最重要的，但這只是冰山一角，因為人工智能及其子集技術(例如機器學習和神經網絡)將是獲得競爭優勢并緊跟最新趨勢的必要條件。