人工智能为数据中心提供更多技术支持
与许多为业务捉摸支持的技术一样，许多数据中心都采用效率低下的传统技术因此，为了跟上时代的步伐，数据中心的运营需要更大的发展。而人工智能可能就是提供更多支持的一种技术。
人工智能(ai)不再是一个未来概念，它正迅速成功地部署在无数行业中，以优化业务的不同方面 - 从超市物流到医学研究。人工智能可以为企业获取巨大的商业机会敞开大门，而这是这么多企业都在追赶这个技术潮流的原因。
调研机构infosys公司最近的一项研究表明，76%的it决策者认为人工智能是企业技术创新的长期战略重点。因此，全球在认知和人工智能系统方面的支出预计将在2021年达到576亿美元，或者说，这项技术在全球范围内受到媒体和人们的青睐。
尽管如此，引入像人工智能这样的技术并不简单，并且不会一蹴而就。数据中心对于存储为人工智能所需的数据至关重要，因此人工智能的增长将会为数据中心带来更多问题，特别是那些已经在高容量工作的数据中心设施。这迫使数据中心添加更多的服务器和硬件，这些服务器和硬件的管理变得越来越复杂，更不用说已经很高的运营成本。
与许多为业务捉摸支持的技术一样，许多数据中心都采用效率低下的传统技术，因为企业倾向于扩展现有系统，而不是优化现有系统。所有这些要求都为数据中心带来了额外的压力，并加剧了其长期存在的问题。因此，为了跟上时代的步伐，数据中心的运营需要更大的发展。而人工智能可能就是提供更多支持的一种技术。
监控数据中心环境
可以说，数据中心面临的问题中最紧迫的是能源消耗，因为全球数据中心的总耗电量目前占全球用电量的6%。这是企业运营成本的一个重要考虑因素，因此，企业因环境问题承担责任的压力越来越大。像绿色和平组织这样的组织一直呼吁科技公司需要更加关注能源，现在很多公司正在致力于消减数据中心的碳足迹。
越来越多的数据中心正在采用可再生能源，尽管这对许多数据中心来说是不可行的，特别是规模较小的数据中心运营商来说。
采用可再生能源只能解决一部分问题，并且随着对计算能力的需求持续增长，所有的选项都应该被探索。
人工智能通过使用现有数据和实时监控为数据中心提供了提高效率和降低能耗的机会。通过人工智能，工作负载可以在服务器合理分布，以最大限度地提高生产力，并解决网络拥塞问题。
人工智能还可用于实时控制数据中心环境，如冷却系统，以降低能耗。谷歌公司已经在实施人工智能来监控数据中心环境，报告表明deepmind ai将谷歌公司的数据中心冷却费用减少40%。
减少人为干预
现代数据中心的另一个重要领域是安全。在网络安全的斗争中，数据中心面临的风险特别高。它们是高度复杂的基础设施，并且具有广泛的加密级别，因此要防止在不断变化的it环境中发生数据泄露，需要时刻保持警惕。
其解决方案可能是人工智能。实施人工智能系统可以为数据安全提供更加灵活和先进的解决方案，并可减少对人为干预的依赖。人工智能的特性使其能够比人类更快地进行适应，减少了全天候监控面临的问题，并降低了人为错误的风险。
随着人工智能解锁这些数据中心的机会，无人数据中心的概念比许多人想象得更接近。像litbit这样的公司已经在试用人工智能驱动机器人来协助数据中心管理和硬件维护，从而进一步巩固人工智能与数据中心之间的联系。这一切都可以让工作人员更加专注于新的创新领域。
迎接挑战
随着越来越多的企业致力于数字化转型，人工智能和数据中心之间的关系从未如此复杂和重要。很显然，人工智能和数据中心的未来本质上是联系在一起的。随着人工智能 和机器学习系统需求的增加，需要更多的物理空间存储运行它们所需的大量数据，导致对数据中心的需求增加。数据是人工智能系统的命脉，数据管理将继续成为企业未来面临的最大挑战之一。
随着服务器处理数据，他们从中学习，并创建一个循环，无休止地改善人工智能和数据中心生态系统。这一切都始于一个灵活的，未来定义的和人工智能优化的数据中心。正确的基础设施与有效的人工智能系统保持平衡，将使企业在竞争中脱颖而出。
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调研机构infosys公司最近的一项研究表明，76%的it决策者认为人工智能是企业技术创新的长期战略重点。因此，全球在认知和人工智能系统方面的支出预计将在2021年达到576亿美元，或者说，这项技术在全球范围内受到媒体和人们的青睐。
尽管如此，引入像人工智能这样的技术并不简单，并且不会一蹴而就。数据中心对于存储为人工智能所需的数据至关重要，因此人工智能的增长将会为数据中心带来更多问题，特别是那些已经在高容量工作的数据中心设施。这迫使数据中心添加更多的服务器和硬件，这些服务器和硬件的管理变得越来越复杂，更不用说已经很高的运营成本。
与许多为业务捉摸支持的技术一样，许多数据中心都采用效率低下的传统技术，因为企业倾向于扩展现有系统，而不是优化现有系统。所有这些要求都为数据中心带来了额外的压力，并加剧了其长期存在的问题。因此，为了跟上时代的步伐，数据中心的运营需要更大的发展。而人工智能可能就是提供更多支持的一种技术。
监控数据中心环境
可以说，数据中心面临的问题中最紧迫的是能源消耗，因为全球数据中心的总耗电量目前占全球用电量的6%。这是企业运营成本的一个重要考虑因素，因此，企业因环境问题承担责任的压力越来越大。像绿色和平组织这样的组织一直呼吁科技公司需要更加关注能源，现在很多公司正在致力于消减数据中心的碳足迹。
越来越多的数据中心正在采用可再生能源，尽管这对许多数据中心来说是不可行的，特别是规模较小的数据中心运营商来说。
采用可再生能源只能解决一部分问题，并且随着对计算能力的需求持续增长，所有的选项都应该被探索。
人工智能通过使用现有数据和实时监控为数据中心提供了提高效率和降低能耗的机会。通过人工智能，工作负载可以在服务器合理分布，以最大限度地提高生产力，并解决网络拥塞问题。
人工智能还可用于实时控制数据中心环境，如冷却系统，以降低能耗。谷歌公司已经在实施人工智能来监控数据中心环境，报告表明deepmind ai将谷歌公司的数据中心冷却费用减少40%。
减少人为干预
现代数据中心的另一个重要领域是安全。在网络安全的斗争中，数据中心面临的风险特别高。它们是高度复杂的基础设施，并且具有广泛的加密级别，因此要防止在不断变化的it环境中发生数据泄露，需要时刻保持警惕。
其解决方案可能是人工智能。实施人工智能系统可以为数据安全提供更加灵活和先进的解决方案，并可减少对人为干预的依赖。人工智能的特性使其能够比人类更快地进行适应，减少了全天候监控面临的问题，并降低了人为错误的风险。
随着人工智能解锁这些数据中心的机会，无人数据中心的概念比许多人想象得更接近。像litbit这样的公司已经在试用人工智能驱动机器人来协助数据中心管理和硬件维护，从而进一步巩固人工智能与数据中心之间的联系。这一切都可以让工作人员更加专注于新的创新领域。
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随着越来越多的企业致力于数字化转型，人工智能和数据中心之间的关系从未如此复杂和重要。很显然，人工智能和数据中心的未来本质上是联系在一起的。随着人工智能 和机器学习系统需求的增加，需要更多的物理空间存储运行它们所需的大量数据，导致对数据中心的需求增加。数据是人工智能系统的命脉，数据管理将继续成为企业未来面临的最大挑战之一。
随着服务器处理数据，他们从中学习，并创建一个循环，无休止地改善人工智能和数据中心生态系统。这一切都始于一个灵活的，未来定义的和人工智能优化的数据中心。正确的基础设施与有效的人工智能系统保持平衡，将使企业在竞争中脱颖而出。
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