为什么机器人过程自动化是智能数据中心的前进方向
作者：dcg技术解决方案公司首席执行官brentwhitfield
当许多人想到机器人时，他们会想象一个金属人形机器人或也许是在电视节目中相互竞争的那些智能机器之一。
当我们谈论机器人过程自动化（rpa）时，我们很可能是指“软件机器人”，即在其他系统上执行操作的可编程或自学习系统。
本文着眼于rpa在未来数据中心（即所谓的“智能数据中心”）中的作用。我们探讨了为什么数据中心需要进行智能化，可用的rpa类型以及如何将rpa集成到数据中心中。数据中心以及这样做的好处。
为什么我们需要一个智能数据中心？ 那么，为什么我们需要一个智能数据中心？换句话说，现有的数据中心技术有什么问题？
答案在于企业it趋势。企业是大多数数据中心的客户基础，无论是小型的区域数据中心，繁忙的托管还是公共云提供商背后的巨型数据中心的全球分布网络。
随着企业意识到云的功能和效率，他们正在建立devops团队和微服务，这些团队和微服务需要实时处理，弹性可伸缩性，大数据存储容量以及99.99％或更高的可靠性。为了满足这些业务模型所要求的新需求并保持成本竞争力，数据中心必须在提高可靠性和性能的同时减少开销。一个艰难的要求！
随着基础设施变得越来越复杂和分散，机器人辅助技术还有另外一种说法。人们根本无法监控和处理进入数据中心的多种信息流，而不会出错或降低速度和性能。网络停机时间已经足够严重，但是由于数据泄露现在正受到记录罚款的影响，错误可能威胁到数据中心的生存。
正如洛杉矶it咨询公司dcginc.所说：“考虑到将要传入和传出现有网络的数据量，必须考虑到这些数据的每一个最后一点。”
由于人为错误仍然是造成网络问题的最常见原因，因此，机器人至少在涉及以下复杂的重复性过程方面可以提供安全的帮助。
但是，机器人不是太依赖人类的霸主来适应系统状态的变化吗？要回答这个问题，我们需要更仔细地研究rpa的工作方式以及现有的不同类型的软件机器人。
rpa的两种类型 rpa是一个广阔的领域，但通常由控制器，一组开发人员工具和一个软件机器人组成。机器人可以进一步分为两种主要类型：可编程机器人和智能机器人。
具有可编程机器人的rpa是一个密集的过程，因为必须分解过程的每个步骤，并且对机器人进行编程以根据固定参数执行这些步骤。这足以满足简单，重复的任务，并且这种rpa在制造业中很常见。
具有智能机器人的rpa利用机器学习（ml）技术。这些机器人在执行过程时会对其进行监视，并分析大量历史数据和当前数据以学习如何对其进行优化。然后可以将它们配置为根据高级策略和对系统状态的了解来执行一系列操作。他们可以决定应该执行哪些任务以及何时执行它们。
对于现代数据中心的复杂环境，后一种类型的软件机器人越来越需要其快速变化的参数和大量的非结构化数据。
rpa技术日趋成熟，以至于现在可以将其集成到数据中心中，而对中断的影响最小，可以产生可靠的结果并加快关键任务流程的速度。
但是，如果您正在寻找数据中心的rpa，则不必着急进行。实际上，零散的方法通常更好，因为与大多数新技术一样，如果没有周到的，有条理的方法，可能无法充分利用收益。
数据中心需要智能化。机器人流程自动化（rpa）将通过利用ai和ml的机器人的力量将数据中心带入自动化的未来。
从手动控制转变为全自动 完全自动化的数据中心仍然是未来的目标，许多人仍然对机器人能否安全处理涉及的许多过程表示怀疑。与自动驾驶汽车一样，在将自动数据中心留给自己的设备之前，将需要进行大量测试和中间阶段。
将rpa集成到数据中心可以被认为是一个四阶段的过程，从大多数数据中心中已经发生的手动辅助操作到完全自动化：
辅助手动操作 这是机器人用于自动执行简单任务的地方，从而减少了操作员需要执行的步骤。操作员仍将需要触发初始操作，例如执行备份或将数据从近在线系统转移到在线系统，但是机器人将遵循脚本来执行执行任务所涉及的子步骤。
部分自动化 通过部分自动化，rpa和ml结合起来可以分析趋势并向操作员推荐操作。动态资源调度（drs）是一个示例，其中机器人可以根据负载平衡规则建议转移工作负载。
条件自动化 借助条件自动化，机器人可以监视系统状态，然后在满足某些条件时接管工作。这些可以是专门定义的条件（例如一天中的某个时间）或不属于参数的条件。例如，如果机器人检测到数据中心的一部分温度超出定义范围，则它可以执行一系列措施来降低损坏风险，采取补救措施并向数据中心控制器发出警报。
全自动化 未来的全自动智能数据中心将使用ml进行自学习，并使用当前和历史数据以及建模方案进行提前计划。它将随着时间的推移而发展，根据经验调整参数并改善其容量管理，资源分配和能源效率。未来的数据中心机械手还将能够主动监视数据中心的运行状况，并采取补救措施，例如订购，更换和配置硬件组件。
智能数据中心的好处 机器人技术已经对制造业产生了积极的影响。正如dcgit服务洛杉矶所解释的那样：“制造商正在享受更低的总体成本，更高的精度，更高的危险操作安全性和更高的生产率。”
它已集成到数据中心，并且可能会随着诸如google的云提供商收购机器人公司并与rpa专家（如uipath）合作开发一系列自动化选项而加速。
数据中心可以接受rpa带来的好处包括：
提高生产率（在执行重复性任务时，所谓的“协作机器人”的生产率是人类的六倍。） 随着员工腾出精力来执行创造性和战略性任务，可提高人的价值 降低人为错误的风险 更好的容量管理 更好的资源规划 提高能源效率 主动维护 24/7/365监控和自动修复（自我修复） 机器人逐渐在数据中心中站稳脚跟，而rpa足够复杂以将我们带入自动化数据中心的边缘只是时间问题。
对于数据中心所有者和使用它们的企业而言，潜在的性能提升和成本节省是人们非常乐观的原因。
如何判断空调四通阀的好坏
阿里云混合云、IoT等产品解决方案帮助东风日产及北汽新能源增产增收
总结一下OpenCV遍历图像的几种方法
清洁维护有讲究 拆装板卡要谨慎
IC Park执行“IC 合伙人”计划 打破传统科技园区招商困局
为什么机器人过程自动化是智能数据中心的前进方向
紫外线特性检测电路(纸币鉴伪系统电路)
数字电位器在单片机控制变频器中的应用
低压差稳压器关键参数的了解
虹科资讯 | 虹科工业物联网产品荣获中国物联网行业创新产品奖！
多层级网格划分技术如何做到便捷、高效？积鼎CFD大幅减少前处理时间
跨界合作推动创新：IEEE标准协会与多方达成全球战略合作，引领无线局域网络和超高清视频等关键技术的全球
17部门近日印发《“机器人+”应用行动实施方案》
CV芯片作为整个视觉感知技术中最关键的一环，目前也还处在初期
FPGA跨异步时钟ASYNC_REG和XPM_CDC处理
计算光学成像：突破传统光学成像极限
放大器中幅频特性和相频特性的概念及实例测量
王斌正式加入小米集团，任AI实验室自然语言处理首席科学家
资源整合随区人力资源中心走访-国家高性能医疗器械创新中心交流
首款无线头戴式耳机睿响MODEL I登陆中国
当许多人想到机器人时，他们会想象一个金属人形机器人或也许是在电视节目中相互竞争的那些智能机器之一。
当我们谈论机器人过程自动化（rpa）时，我们很可能是指“软件机器人”，即在其他系统上执行操作的可编程或自学习系统。
本文着眼于rpa在未来数据中心（即所谓的“智能数据中心”）中的作用。我们探讨了为什么数据中心需要进行智能化，可用的rpa类型以及如何将rpa集成到数据中心中。数据中心以及这样做的好处。
为什么我们需要一个智能数据中心？ 那么，为什么我们需要一个智能数据中心？换句话说，现有的数据中心技术有什么问题？
答案在于企业it趋势。企业是大多数数据中心的客户基础，无论是小型的区域数据中心，繁忙的托管还是公共云提供商背后的巨型数据中心的全球分布网络。
随着企业意识到云的功能和效率，他们正在建立devops团队和微服务，这些团队和微服务需要实时处理，弹性可伸缩性，大数据存储容量以及99.99％或更高的可靠性。为了满足这些业务模型所要求的新需求并保持成本竞争力，数据中心必须在提高可靠性和性能的同时减少开销。一个艰难的要求！
随着基础设施变得越来越复杂和分散，机器人辅助技术还有另外一种说法。人们根本无法监控和处理进入数据中心的多种信息流，而不会出错或降低速度和性能。网络停机时间已经足够严重，但是由于数据泄露现在正受到记录罚款的影响，错误可能威胁到数据中心的生存。
正如洛杉矶it咨询公司dcginc.所说：“考虑到将要传入和传出现有网络的数据量，必须考虑到这些数据的每一个最后一点。”
由于人为错误仍然是造成网络问题的最常见原因，因此，机器人至少在涉及以下复杂的重复性过程方面可以提供安全的帮助。
但是，机器人不是太依赖人类的霸主来适应系统状态的变化吗？要回答这个问题，我们需要更仔细地研究rpa的工作方式以及现有的不同类型的软件机器人。
rpa的两种类型 rpa是一个广阔的领域，但通常由控制器，一组开发人员工具和一个软件机器人组成。机器人可以进一步分为两种主要类型：可编程机器人和智能机器人。
具有可编程机器人的rpa是一个密集的过程，因为必须分解过程的每个步骤，并且对机器人进行编程以根据固定参数执行这些步骤。这足以满足简单，重复的任务，并且这种rpa在制造业中很常见。
具有智能机器人的rpa利用机器学习（ml）技术。这些机器人在执行过程时会对其进行监视，并分析大量历史数据和当前数据以学习如何对其进行优化。然后可以将它们配置为根据高级策略和对系统状态的了解来执行一系列操作。他们可以决定应该执行哪些任务以及何时执行它们。
对于现代数据中心的复杂环境，后一种类型的软件机器人越来越需要其快速变化的参数和大量的非结构化数据。
rpa技术日趋成熟，以至于现在可以将其集成到数据中心中，而对中断的影响最小，可以产生可靠的结果并加快关键任务流程的速度。
但是，如果您正在寻找数据中心的rpa，则不必着急进行。实际上，零散的方法通常更好，因为与大多数新技术一样，如果没有周到的，有条理的方法，可能无法充分利用收益。
数据中心需要智能化。机器人流程自动化（rpa）将通过利用ai和ml的机器人的力量将数据中心带入自动化的未来。
从手动控制转变为全自动 完全自动化的数据中心仍然是未来的目标，许多人仍然对机器人能否安全处理涉及的许多过程表示怀疑。与自动驾驶汽车一样，在将自动数据中心留给自己的设备之前，将需要进行大量测试和中间阶段。
将rpa集成到数据中心可以被认为是一个四阶段的过程，从大多数数据中心中已经发生的手动辅助操作到完全自动化：
辅助手动操作 这是机器人用于自动执行简单任务的地方，从而减少了操作员需要执行的步骤。操作员仍将需要触发初始操作，例如执行备份或将数据从近在线系统转移到在线系统，但是机器人将遵循脚本来执行执行任务所涉及的子步骤。
部分自动化 通过部分自动化，rpa和ml结合起来可以分析趋势并向操作员推荐操作。动态资源调度（drs）是一个示例，其中机器人可以根据负载平衡规则建议转移工作负载。
条件自动化 借助条件自动化，机器人可以监视系统状态，然后在满足某些条件时接管工作。这些可以是专门定义的条件（例如一天中的某个时间）或不属于参数的条件。例如，如果机器人检测到数据中心的一部分温度超出定义范围，则它可以执行一系列措施来降低损坏风险，采取补救措施并向数据中心控制器发出警报。
全自动化 未来的全自动智能数据中心将使用ml进行自学习，并使用当前和历史数据以及建模方案进行提前计划。它将随着时间的推移而发展，根据经验调整参数并改善其容量管理，资源分配和能源效率。未来的数据中心机械手还将能够主动监视数据中心的运行状况，并采取补救措施，例如订购，更换和配置硬件组件。
智能数据中心的好处 机器人技术已经对制造业产生了积极的影响。正如dcgit服务洛杉矶所解释的那样：“制造商正在享受更低的总体成本，更高的精度，更高的危险操作安全性和更高的生产率。”
它已集成到数据中心，并且可能会随着诸如google的云提供商收购机器人公司并与rpa专家（如uipath）合作开发一系列自动化选项而加速。
数据中心可以接受rpa带来的好处包括：
提高生产率（在执行重复性任务时，所谓的“协作机器人”的生产率是人类的六倍。） 随着员工腾出精力来执行创造性和战略性任务，可提高人的价值 降低人为错误的风险 更好的容量管理 更好的资源规划 提高能源效率 主动维护 24/7/365监控和自动修复（自我修复） 机器人逐渐在数据中心中站稳脚跟，而rpa足够复杂以将我们带入自动化数据中心的边缘只是时间问题。
对于数据中心所有者和使用它们的企业而言，潜在的性能提升和成本节省是人们非常乐观的原因。
如何判断空调四通阀的好坏
阿里云混合云、IoT等产品解决方案帮助东风日产及北汽新能源增产增收
总结一下OpenCV遍历图像的几种方法
清洁维护有讲究 拆装板卡要谨慎
IC Park执行“IC 合伙人”计划 打破传统科技园区招商困局
为什么机器人过程自动化是智能数据中心的前进方向
紫外线特性检测电路(纸币鉴伪系统电路)
数字电位器在单片机控制变频器中的应用
低压差稳压器关键参数的了解
虹科资讯 | 虹科工业物联网产品荣获中国物联网行业创新产品奖！
多层级网格划分技术如何做到便捷、高效？积鼎CFD大幅减少前处理时间
跨界合作推动创新：IEEE标准协会与多方达成全球战略合作，引领无线局域网络和超高清视频等关键技术的全球
17部门近日印发《“机器人+”应用行动实施方案》
CV芯片作为整个视觉感知技术中最关键的一环，目前也还处在初期
FPGA跨异步时钟ASYNC_REG和XPM_CDC处理
计算光学成像：突破传统光学成像极限
放大器中幅频特性和相频特性的概念及实例测量
王斌正式加入小米集团，任AI实验室自然语言处理首席科学家
资源整合随区人力资源中心走访-国家高性能医疗器械创新中心交流
首款无线头戴式耳机睿响MODEL I登陆中国