如今，人工智能(AI)在捕获，处理和分析数据方面起着举足轻重的作用!合并数据元素和管理数据中心也变得越来越高效和有用。

随着数据成为维持几乎所有业务运营以获取洞察力和业务成果的先决条件，数据中心正处于这种数字化转型的关键。这些容纳计算机和设备的物理设施满足了现代经济的信息需求。数据中心提供无缝的数据备份和恢复功能，同时支持云存储应用程序和事务。除了促进经济发展之外，数据中心生态系统还吸引了许多国际高科技公司参与。此外，数据中心的存在确保了当地社区的绝佳投资环境和就业机会。

尽管他们在带来数字革命方面发挥了关键作用，但他们并非没有问题。据Gartner分析师DaveCappuccio称，到2025年，将有80%的企业关闭其传统数据中心。考虑到传统数据中心面临的许多问题，如升级准备不足，基础设施挑战，环境问题等，这些数据是合适的。对此的解决方案是利用人工智能来增强数据中心的功能和基础架构。

根据《福布斯见解》(ForbesInsights)报告，到2020年初，人工智能有望对数据中心管理，生产力和基础架构产生巨大影响。同时，其技术继续为数据中心提供潜在的解决方案，以长期改善运营。作为回报，通过AI的加速计算功能实现的数据中心将能够更有效地处理AI工作负载。

数据中心消耗大量能源，因此培训人工智能网络以提高电源使用效率(PUE)是一个关键目标。PUE是衡量数据中心效率的重要指标。2014年，通过在其中一家工厂部署DeepMindAI，谷歌能够持续减少40%的冷却能耗，这相当于在计入电力损耗和其他非冷却低效因素后，总体PUE开销减少了15%。它还产生了该网站有史以来最低的PUE。DeepMind分析数据中心内的100多个不同变量，以提高效率并降低功耗。

数据中心也容易受到各种网络威胁的影响。网络犯罪分子一直在寻找从数据中心获取数据或发起下一次数据泄露攻击的新方法。通过学习正常的网络行为并基于与该行为的偏差来检测网络威胁，人工智能再次证明是机智的!通过分析来自多个系统的事件和输入，并设计适当的事件响应系统，人工算法可以补充当前的安全事件和事件管理(SIEM)系统。

在数据中心中，IT设备通常被部署在架子上或从架子上拆除，这带来了很多分散的资源，例如U空间，这些资源无法监控或管理，并且很容易浪费。通过使用智能硬件和IoT传感器，人工智能可以实现有效的数据中心基础架构管理，从而密切关注数据中心并通过自动化减少重复工作。在这里，数据中心经理可以自动化诸如温度管理，设备状态监控，地板安全，减轻火灾隐患，通风和冷却系统管理之类的活动。结合预测分析，自动化还有助于数据中心的预测维护。

此外，这种基于AI的预测分析可以帮助数据中心在公司中的许多服务器之间分配工作负载。因此，可以更轻松地更有效地预测和管理数据中心负载。它还将有助于优化服务器存储系统，查找系统中可能的故障点，缩短处理时间并更快地降低风险因素。

最近，麻省理工学院的研究人员开发了一种AI系统，该系统可以自动学习如何在数千台服务器之间调度数据处理操作。在完成关键数据中心任务时，观察到该系统的速度提高了约20%至30%，而在高流量期间则提高了两倍。研究人员断言，这种人工智能系统可以使数据中心使用更少的资源，以更高的速度处理相同的工作负载。

此外，通过深度学习(DL)应用程序，AI可以提前预测故障和中断。例如。HPE人工智能预测引擎有助于识别和解决数据中心的瓶颈。一项对200家公司的调查强调，停机造成的损失超过265亿美元，网络中断的每分钟成本约为7,900美元。通过监视服务器性能，网络拥塞和磁盘利用率，AI可以检测和预测数据中断。此外，它可以实施缓解策略，以帮助数据中心从数据中断中恢复，从而在中断期间提高客户满意度并减少损失。

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