在確定2018年十大戰略技術趨勢時，Gartner分析師預測人工智能（AI）或智能應用和分析將成爲主要的行業參與者。
實際上，Gartner預計幾乎所有應用程序，應用程序和服務都會在未來幾年內包含一定程度的AI。在快速發展和變化的數據中心行業格局中，這種智能技術創新可以帶來任意數量的有益用途和部署策略。那麼，對於如此廣泛的應用，AI擴散對數據中心意味着什麼呢？
人工智能的興起
最初，人工智能部署主要意味着數據中心可以預期大量工作負載可以應對人工智能技術的激增，例如機器學習。數據中心的重要性可能會越來越高，併成爲這些新興技術運作的核心。
除了有利的業務影響外，AI應用程序還將對數據中心本身的健康產生實質性和積極的影響。
具有人工智能充分表達優勢的未來將數據中心固定在人工智能流程中。從監控和控制設施的基礎設施到應用程序，冷卻，電力，存儲及其他方面的管理，都有機會實時無縫地維護和調整。這些完整的AI數據中心部署完全實現後，將迎來最佳效率，生產力和可靠性的新時代。
AI應用程序的一個好處是能夠顯着降低停機風險。目前，停機時間是最昂貴的事件之一，不僅對數據中心運營商而且對其客戶也是如此。在國際數據公司（IDC）的報告，出現故障的平均成本從$ 100,000到$ 100萬粒停機小時到達的任何地方。基礎架構或關鍵應用程序故障可能會嚴重損害數據中心客戶端的聲譽和業務實踐，更不用說數據中心作爲其客戶的關鍵合作伙伴的任何殘餘影響。爲了避免這些有害事件，AI代表了保持100％正常運行時間的有希望的一步。
機器學習作爲人工智能的一個子集，通過爲計算機系統提供“學習”能力，爲企業提供支持。通過允許系統識別模式並自動構建分析模型的算法，數據中心的計算機系統現在可以增強用較少的人爲干預做出關鍵決策。憑藉如此令人鼓舞的優勢，這種類型的人工智能，Deloitte Global預測今年將在全球數據中心實施80萬臺機器學習芯片。
根據數據中心採用人工智能軟件來增強他們的熟練技術人員和工程師團隊，使用該軟件幫助單獨監控大量發電機。這種額外的監控可以預防性地使用，也可以在發生潛在的公用事業中斷時進行關鍵的發電機監控。如果沒有人工智能，保持這種謹慎的聽覺警戒水平幾乎是不可能的，超過50臺發電機可以保持不斷監視，同時恢復效用。
由Litbit開發的使用中的軟件提供了額外的自動監視層，作爲該設施技術支持團隊的擴展。Litbit傳感器跟蹤聲音模式的變量，以潛在地識別和解決問題，甚至可以在故障導致停機之前預測故障。人工智能更精細的感官體驗，以及預測建模的應用，使我們的團隊能夠同時在更多地方擁有眼睛和耳朵。雖然人類感官可能無法獲得可能指示問題的小噪聲，但軟件可以使用其學習的算法檢測它們並預測預防性維護或立即關注的需要。
這些類型的突破性部署代表了新一輪AI實施和實際應用的開始。雖然通過人工智能對數據中心運營進行廣泛而全面的管理可能需要數年時間，但目前支持正常運行時間的實施已經證明對數據中心及其客戶有益。通過更可靠，更易於監控的操作，數據中心用戶可以更輕鬆地瞭解他們的設施是否符合嚴格的合規要求，以確保正常運行時間和效率。
總的來說，在這個人工智能的新時代，數據中心充滿了機遇。隨着數據中心越來越重視日常生活並擴大規模和複雜性，AI承諾簡化其部署所在設施的關鍵日常工作。
每個數據中心的應用程序可能看起來不同，但隨着人工智能成爲智能增長和創新的核心，這些集成的價值將保持高位