人工智能和机器学习将如何为数据中心提供帮助

有些人以为，人工智能(AI)领略息争决题目时近乎具有隐秘的力气。而人工智能普及应用于人们一般糊口的很多规模，因此，实现这一方针的硬件开始在数据中心中应用。

数据中心自己存在一系列伟大的题目，包罗优化和猜测。那么，怎样回收人工智能这种神奇的技能来改进数据中心运营?

将人工智能应用在数据中心

呆板进修(尤其是深度进修)可以搜查大量的数据集，并在个中找到不依靠于人类用来领略和猜测数据的模子的模式。它还可以猜测将来将一再呈现的模式。

现在的数据中心办法越来越成熟和一切，传感器可以提供大量有关IT机能和情形身分的及时和汗青数据。2016年，为了进步服从，谷歌公司将人工智能应用到数据中心上，获得了业界存眷。

谷歌公司行使其拥有的人工智能技能DeepMind来优化其数据中心的冷却。2014年，该公司公布其数据中心工程师Jim Gao正在行使人工智能技能来实现保举引擎。

2016年，该项目操作神经收集优化了谷歌公司在新加坡的数据中心的冷却办法，这些神经收集进修怎样猜测数据中心的温度，并提供了起劲应对的提议。

按照DeepMind的研究工程师Richard Evans的说法，该功效使该数据中心的冷却用度镌汰了40%，而PUE(能源行使服从)镌汰了15%。他暗示，“因为算法是领略伟大动态的通用框架，因此我们打算将其应用于数据中心情形中的其他挑衅。”

该公司2018年公布的下一步打算是自动运行数据中心冷却体系，人工智能体系在事恋职员的监视下调解数据中心的运行配置。为了确保冷却体系安详运行，运营团队限定了其配置，因此只节减了30%的冷却用度。

该体系每五分钟用数千个传感器对数据中心冷却体系拍摄一次快照，并将其输入云中的人工智能体系。这猜测了隐藏的动作将怎样影响将来的能源耗损，并选择了最佳的选择。这将数据发送到数据中心，由当地节制体系验证，然后实验。

项目团队陈诉体系已经开始发生出乎料想的优化结果。Dan Fuenffinger来自谷歌公司的一家数据中心运营商，他回收该体系事变了很长时刻，他说：“我们看到人工智能学会操作冬季的低温前提，发生比正常温度更低的冷却水，这真是令人惊奇，由于这样可以镌汰数据中心内冷却所需的电能。”

Jim Gao暗示，这个乐成案例证明白该体系可以安详有用地运作。其决定将受到安详法则的检察，运营职员可以随时经受。

在这个阶段，谷歌公司的人工智能优化只有一个客户，那就是其自身。但这一设法获得了学术界的大力大举支持。

不变性很重要

加拿大安粗略省麦克马斯特大学计较基本办法研究中心(CIRC)认真人Suvojit Ghosh暗示，人类和简朴的基于法则的体系可以对任何环境做出回响，可是当情形产生变革时，它们的回响并不沟通，而人工智能可以做得更好，由于它可以或许猜测变革。

Ghosh说，“我们知道运行的处事器过热将会导致宕机。但假若有温度颠簸，这种环境显然会更糟。简朴的法则使数据中心敏捷到达最佳稳态位置，但在此进程中，它们会使温度溘然产生阶段性变革，功效发明这会挥霍许多能量。假如温度前提常常变革，那么其能耗也许抵消收益。假如情形温度已经到达21℃～27℃，然后再下调的话，将会挥霍电能。”

一些数据中心处事商为此做出了回应。数据中心基本办法打点(DCIM)处事商已经回收了人工智能技能，而一些已经在举办猜测说明的公司已经回收了呆板进修技能。

说明机构Romonet公司连系首创人Zahl Limbuwala说，“当前呆板进修的各个方面都处于平台的初始数据处理赏罚阶段，在将传感器和仪表的原始数据输入猜测建模引擎之前，对其举办尺度化、整理、验证和标志。”

电力和冷却方面的智能化法子有差异的名称。譬喻华为公司的电力、冷却和DCIM智能化技能名称别离称之为iPower、iCooling和iManager。

与谷歌和其他公司一样，华为公司从简朴的现实步调开始，譬喻行使模式匹配来节制温度并发明制冷剂走漏的证据。在电力体系中，它致力于行使人工智能辨认和断绝装备妨碍。

该公司高级营销司理Zou Xiaoteng暗示，在拥有1,540个机架的廊坊数据中心，华为公司大幅低落了行使iCooling技能的PUE值。该数据中心办法的功率密度约为每机架6kW，IT负载率为43%。

DCIM供给商Nlyte公司在2018年将其器材与天下上最知名的人工智能项目之一IBM公司的Watson集成之后，将其应用在DCIM产物中。

Nlyte公司首席执行官Doug Sabella其时猜测，人工智能技能加强DCIM将带来巨大的成绩。

他说，“简朴的工作就是提防性维护。可是，除了猜测性事物之外，事恋职员借助DCIM更好地打点事变负载。在应用措施机能打点方面必要思量一些题目：可以按照有限的数据集选摘要安排事变负载的位置，那么将它放在民众云中照旧私有云中?有助于确定位置和基本办法的属性是什么?

这一抉择中并没有包括整体要害信息，但从人工智能的角度来看，可以辅佐数据中心现实镌汰事变负载和优化事变负载，并低落事变负载失败的风险。我们看到人工智能对数据中心的运营将发生庞大的影响。”

IBM Watson公司物联网北美市场营销认真人Amy Benett看到了另一个适用的方面。他说，“人工智能作为数据中心团队的新成员可以一向事变却不会感想倦怠。”

据报道，Watson技能在医疗保健等要求更高的规模并没有像理睬的那样到达预期结果，这让Watson的示意有些黯然失色。但应用在数据中心也许是其规复精采荣誉的舞台。数据中心的要害办法的打点要比人体康健简朴得多。

下一阶段的成长

Ghosh说，“此刻是人工智能办理更大题目的时辰了。”这与Sabella的概念相呼应。在最初的应用之后，进步功率和冷却​​服从的全力最终实现了收益。在这一点上，人工智能可以开始打点加载的内容。

Ghosh 暗示，“行使计较汗青记录的本钱举办智能负载均衡或容器编排，可以低落特定应用措施的能源本钱。这也许会节减一半的IT能源本钱。只需行使人工智能来布置事变，而这不会思量封锁闲置处事器或其他相同的工作。”

除此之外，Ghosh还在数据中心举办装备运行声音的人工智能说明。他说，“履历富厚的员工会按照装备运行的声音知道出了什么题目。”

（编辑：河北网）

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