随着数据在当今企业中的重要性日益提高，数据管理对于管理和治理大型数据集以促进业务增长至关重要。公司正在利用高级分析和自动化工具来处理大量数据。他们还利用装备精良的数据中心来更好地管理数据。数据中心提供无缝的数据备份和恢复功能，同时支持云存储应用程序和事务。由于它们为业务数据存储提供了独特的功能，因此公司正在转向诸如人工智能和机器学习之类的新兴技术来改善其数据中心基础架构。
机器学习是人工智能的高级子集，可以检查和查找大量数据中的模式。它具有优化数据中心运营各个方面的潜力，包括规划和设计、正常运行时间维护、管理IT工作负载以及成本控制。人工智能和机器学习有望极大地提高数据中心的效率。根据IDC的数据，由于嵌入了AI功能，数据中心中50%的IT资产将自动运行。
人工智能和机器学习助力智能数据中心
数据中心已经从仅作为存储设施发展到了关键的业务IT基础架构。由于数据中心被视为大型超级计算机，因此现代数据中心使用多个服务器来进一步优化并提高其处理和计算能力。如今，几乎每个组织都需要一个数据中心来每天处理大量信息。
人工智能和机器学习等技术开始进入不同的计算应用程序，从而彻底改变了企业的数据中心管理。人工智能数据中心将帮助公司推动以数据为依据的决策。它们还将帮助组织保持对不断增长的数据存储和处理要求的领先地位。数据中心中的AI可以大大提高数据安全性，因为这些中心更容易受到网络威胁的攻击。该技术可识别网络中的正常行为，并根据网络中的异常和偏差来检测网络风险。数据中心中的AI还可以简化复杂计算的管理，并允许数据处理中心自主且更高效地运行。
使用机器学习支持的系统可能会有助于预测性和预防性维护。它们可以通过提高能源效率，控制温度和调整冷却系统来提供冷却效率。由于电费是数据中心基础设施的关键因素，因此优化能耗一直是最重要的问题。
能源成本每年飙升约10%，导致每千瓦时的成本更高。仅在美国，数据中心一年就消耗超过900亿度电。随着全球数据中心使用约416太瓦特的电力，其使用量在全球范围内越来越高。尽管如此，人工智能和机器学习可以为公司在数据中心的能源使用带来诸多好处。例如，搜索引擎谷歌已经在其数据中心中应用了人工智能技术来有效地利用能源，从而将能源消耗降低了40%。
AI和机器学习还可用于监视服务器性能，网络拥塞和磁盘利用率，以帮助检测和设想数据中断。因此，人工智能和机器学习革命可以增强数据中心基础设施，并促进更智能和自动化的数据管理。
