人工智能在数据中心中的实际应用

毫无疑问,当前不断有人在向企业数据中心的执行管理人员们推荐机器人IT员工或由HAL(硬件抽象层)或IBM Watson完全
摘要

毫无疑问,当前不断有人在向企业数据中心的执行管理人员们推荐机器人IT员工或由HAL(硬件抽象层)或IBM Watson完全运行的数据中心。对于企业的数据中心经理们来说,更好的方法就是重视切实的部署实施。

现如今,关于未来技术发展的许多预言都集中在人工智能(AI)领域。我们已不止一次的被告知:在未来,AI会影响全社会的每一个方面,AI技术将丰富我们生活的各个方面。当然,AI也将遍及数据中心内的每一个元素。

最终,这些预言都可能会成真。但请注意,早在2001年,斯皮尔伯格大导关于“人工智能”的电影就已经问世了。尽管围绕着人工智能技术的发展不断兴起各种炒作,但事实上,当前的技术较之那个时候并没有什么变化。而谈到2001年,库布里克导演早在1968年就执导了电影《2001太空漫游》。五十年后,HAL在哪里?关于这方面最好的例子是亚马逊的Alexa能够告诉我们天气预报或者自动帮助我们播放一些音乐。

所以,让我们在数据中心切实的来进行AI实践吧。数据中心经理们需要了解的是:其将在存储、应用程序和安全方面,分别带来什么样的实际影响?换句话说,我们更多的所应该担心的并未是其未来的潜力——而是AI如何在当下立即为数据中心提供帮助?而数据中心经理们又应该相应的采取什么措施?

AI时代正在到来

市场研究公司Tractica表示,2017年全球人工智能市场已达到24.2亿美元。到2025年,人工智能市场预计将发展壮大为370亿美元的行业。使其成为数据中心经理们务必要更加关注的技术领域。

Aera Technology公司的创始人兼首席技术官Shariq Mansoor表示:“人工智能技术已经不再是科幻小说,所以数据中心管理人员们需要为该技术的到来做好准备。AI技术已经得到快速的发展,其可以帮助改善数据中心的运营和服务。”

坏消息是,根据Gartner的数据显示,到2020年,人工智能预计将减少180万个就业机会。好消息是,同期其也将创造230万个就业岗位。故而,关键就在于:那些在今天做出正确的AI选择的人将比那些忽视AI趋势的人更可能在几年内获得工作。

更多的好消息是,人工智能市场最大的应用领域是企业级应用,如图像识别、物体识别、检测和分类,以及自动化的地球物理特征检测。人工智能需要复杂的数据驱动应用程序,而零售、医疗保健和汽车等领域的应用程序需求量很大。

Mansoor说:“企业组织现在就要为海量数据的存储容量和可扩展性进行开始规划;包括用于AI工作负载的GPU的更具弹性的计算能力的需求;以及包括Apache Spark等开源技术在内的新的技术堆栈做好准备。人工智能正在成为保持业务??发展的必要手段,从自主运营、省电、执行预测性维护到持续的工作负载调整。没有人工智能,想要实现数据中心的稳定持续的盈利运营几乎是不可能的。”

戴尔EMC人工智能战略的首席技术专家Tabet对此也表示赞同。他表示,数据中心经理们应该努力利用AI技术来找到更好的方法,用以优化数据中心基础设施的管理运营。这包括利用传感器和相关数据来降低功耗,尽可能减少停机时间,并尽早检测异常情况。

Tabet表示:“人工智能将帮助数据中心基础设施提供商们提供更智能的基础设施和相关资产,以监控、优化和改善运营。这些将包括存储,计算和网络。”

他认为我们正处于人工智能的拐点。他为我们提供了一些数据中心经理应该关注的特定领域:

1、自动化交流系统:不仅仅是简单聊天的机器人,这些机器人现在能够创造更好的客户互动和用户体验。这些将进入客户服务应用程序、帮助台和其他旨在改善IT资源和服务的应用程序。基于人工智能的分析将提供智能化的故障排除和诊断工具,数据中心可用于解决问题,主动性的洞察趋势,分析预测,和进行资源调度。

2、机器学习:可以将机器学习算法结合到存储系统的控制层,以便更轻松地监控流量拥堵的各种原因。这使企业能够预测潜在的脆弱环节。深度学习是基于来自数据学习的更广泛的机器学习方法系列的的一部分,而不是利用特定任务算法。

Markets And Markets的AI分析师Shiladitya Chaterji表示:“用户请求和数据流量可以根据网络使用模式在不同的存储位置之间传输。深度学习是一项人工智能技术,可以帮助优化基础设施和运营,创造更高的效率,并提供更智能的预测性维护和相关服务,从而最终降低成本。”

人工智能支持的基础设施:人工智能通过集成GPU和其他加速器硬件(如基于AI的设备)直接为更强大的数据中心基础设施提供支持。使用AI创建智能基础架构将有助于提供更高效的数据中心,优化配置,并通过动态设置和自适应功能实现更好的工作负载执行。