数据中心可以在AI那里得到什么

无论是维护自身内部的数据中心，还是依赖异地数据中心运营，其实都需要确保服务器具备应对新型技术、适应日益增长需求、对抗大环境变化的能力。从大数据、云计算，再到人工智能，未来几年的科技发展有很大概率重塑数据中心行业格局，意味着数据中心面临革命性整合。

机器学习的结果是通过执行数据驱动来完成任务，从客观的角度，保障精确度、专业性与速度，譬如象棋机器人、机器人面试官等等，能够利用完整数据集做出有效合理的动作和决策。但是现实情况是，大环境中的数据其实是非常分散的，在构建数据集的时候需要将数据集中化，再以业务目标出发，进行分析、建模，实现AI的自主决策，这个时候如何保障数据的质量就十分重要。

数据中心就像一个数据“配送中心”，进行数据的管理、存储、传输等等流程，依靠AI希望能够做到将数字化运营的效率提至最高水平，首先便是希望借助人工智能，实现预测分析优化工作负载。

数据中心需要维护物理服务器和存储设备，基于AI的预测分析，可以帮助数据中心在服务器之间分配工作负载，更易于管理，能够更好地追踪服务器性能、磁盘利用率、网络堵塞，快速查找故障端点，缩短处理时间，减少风险因素，促进服务器的最大程度优化。譬如当机器开始发出异常声音，AI能够自动辨别入侵者，并直接采取解决方案，有效监控网络。再或者，AI平台能够自动进行系统更新、安全补丁、文件备份等例行工作，亦有助缓解劳动力资源。

数据中心的费用开支很大一部分是能源消耗，来自数据中心的冷却系统，而保持服务器的持续散热是保证服务器正常运行的必要条件。为了追求更好的数据中心能源效率，希望AI的机器算法优化散热系统。据悉，Google的部分数据中心采用DeepMind机器算法，成功将冷却能源节省近40%，而且完全不会影响服务器的性能。

应该幸运AI能够在数据中心担任更多角色，将人与机器的优势共同放大，致力提高数据中心的运营效率。