如果说云计算、大数据为人工智能提供了现实的技术基础,大爆发的数据则为人工智能提供了充足的养分,AI扎根数据中心也成为必然之势。
运维领域
市场对数据中心的需求带动数据中心规模的快速增长,数据中心的大型化和精益化使得运维工作越发复杂,重要性也大大提高。
数据中心的运维工作主要包括配置管理和监控,运维人员每天都要进行大量的模块维护操作,这个过程大部分程序是由人力手工操作完成的。一方面人的精力有限,不可能及时发现所有的故障,另一方面,这一过程中人为失误的可能性不可避免。将人工智能应用于数据中心的管理和控制,通过机器学习模型进行精细化管理,可以实现智能化运维的目标。
01.智能化监控和实时监控
数据中心里运行着成千上万的设备,会不定时的出现一些问题,等故障反映到业务层面的话已经造成了不可挽回的损失,对数据中心进行监控就非常有必要了。AI技术通过机器检查所有运行中的设备,并进行监控,能提早将危险扼杀在摇篮里面,减少对数据中心的影响。
02.故障的发现与定位
数据中心里的设备又多又复杂,纯靠人力检查不仅效率低下而且容易漏掉问题,这时候智能化运维就发挥它重要的作用了,人工智能技术能及时发现设备的异常状况并迅速进行定位,效率更快。
03.故障预测
数据中心运维主要依赖对各类设备和软硬件的运行日志,告警信息进行模式识别,关键字检索等分析完成,而人工智能的机器学习通过对大量日志和告警的分析,能够及时发现隐患向运维人员发出告警,由治病向防病进步,大大减少或避免了损失。
能效领域
数据中心作为能耗大户,电力消耗则占其中的40%,能耗和运行成本的增加制约着数据中心的发展。
01.降低能耗,节约成本
人工智能技术将数据中心的大量数据进行采集、汇总并分析,对数据中心的PUE值进行计算,再利用这个数值反推出能耗大的因素,对其进行优化,从而达到降低能耗的目的,也提升了数据中心的运行效率。
应用人工智能技术成为降低能耗和节约成本的新手段,谷歌已经树立了一个很好的榜样。谷歌可以说是最早在数据中心的管理方面运用人工智能技术的代表了,它使用人工神经网络对大型数据中心的运行进行分析,对数据进行了收集和汇总(像数据中心基础设施的耗电量、为达到一定制冷效果所用的水的量),通过人工智能计算模型对数据中心的运行效率进行分析和评估,提出相应的改进数据中心运行效率的解决方案。
02.UPS智能化
数据中心的每个设备都是有一定寿命限制的,人工智能技术可以使系统内的部件实现最优状态运行,减少不必要的能耗,延长寿命,提高可靠性。
人工智能技术已经融入到数据中心的基础设施管理领域,并在其他很多领域进行探索。AI应用于数据中心运维和管理已是大势所趋,中嘉和信对智能化管理也很重视,期待未来可以融入更多人工智能技术,为用户提供更好的服务。
人工智能浪潮已来,但它目前还并未到达顶点,相信智能化技术的发展是无止境,而它带给我们的发展空间和前景也会更加广阔。
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