隨著云計算的廣泛應用，推動了數據中心的市場需求。隨著數據的不斷增加，數據中心市場將繼續增長。無論是企業自己的部署數據中心，還是IDC服務商管理的托管數據中心，或是采用公共云基礎設施，數據中心市場都將蓬勃發展，小恩今天就來為大家介紹一下智能化是如何幫助數據中心提高效率的，人工智能未來將在數據中心中扮演怎樣的角色？
隨著云計算的廣泛應用，推動了數據中心的市場需求。隨著數據的不斷增加，數據中心市場將繼續增長。無論是企業自己的部署數據中心，還是IDC服務商管理的托管數據中心，或是采用公共云基礎設施，數據中心市場都將蓬勃發展，小恩今天就來為大家介紹一下智能化是如何幫助數據中心提高效率的，人工智能未來將在數據中心中扮演怎樣的角色？
目前的混合計算環境通常涉及到本地數據中心、云和托管站點，以及邊緣計算部署。企業發現管理數據中心的傳統方法并不是最優的。通過使用人工智能，正如機器學習所展示的那樣，極有可能簡化復雜計算設施的管理。
1、智能與效率
人工智能可以通過大幅降低數據中心的能源消耗、改善正常運行時間、盡量減少人為干預的需求，來控制數據中心的成本，人工智能技術將使數據中心更有效地運行。
如今的技術發展是不斷變化，所以數據中心必須跟上日益復雜的IT基礎設施需求，并提供數據中心正常運行所需的新技術。比如人工智能，可以增強數據中心的處理能力和效率。
簡而言之，人工智能允許機器自行學習，從數據解釋中得出結論，并自動實現這些結論，而無需人為干預。這意味著企業開始優化資源管理，而不必投入更多的人力，同時增加所需的技能。人工智能可以用于企業內的眾多角色。其核心作用仍然是自動化的過程，其中包括系統，決策和執行。除了人們可以稱之為"集體機器人行為"之外，連接企業內的各種系統并使用它們來實時執行功能。
企業可能使用人工智能進行長期規劃。企業可以使用它來預測企業決策實施前的影響，然后預測試試過程中可能產生怎樣的影響。
同樣，該技術可以用于預判企業業務決策將對市場造成怎么樣的影響。它類似于"游戲理論"，是一個非常準確和不可或缺的工具，具有廣泛的應用性。
2、人工智能與成本
數據中心不僅是處理人工智能生成數據的關鍵部分，而且還可以直接受益。現在可以部署人工智能，并與數據中心基礎架構管理技術配合使用，以檢查數據中心的功耗，冷卻，系統狀態，以及容量等方面。2014年，谷歌是最早采用人工智能來管理其數據中心。谷歌能夠利用機器學習將冷卻能源的使用量減少40％
谷歌采用人工智能減少功耗，顯著降低數據中心的運營成本。而通過關鍵分析和自動化運營，可以顯著提高數據中心的效率。如果一個企業運行多個數據中心，那么可以將降低成本的效益傳遞給客戶。隨著成本的下降，企業可以通過人工智能優化資源管理，獲得關鍵的競爭優勢。
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