本文摘要：如今，企业比以往更为意识到智能、网络和数据驱动型业务战略的益处。

如今，企业比以往更为意识到智能、网络和数据驱动型业务战略的益处。显而易见的是，大数据、物联网、自动化和机器学习正在转变人们的工作方式，人工智能则是这一趋势的下一个阶段。尽管人们对于人工智能的定义具有白热化的争议，但其含义是显而易见的，就是继续执行一些必须人类辨别的过程和任务，需要根据以前再次发生的事情展开辨别的机器来替换人类。

然而要做这一点，必须大量的计算能力。例如，远程追踪汽车确保信息所需的基础设施，必须将数据传输到集中式系统，对本身有可能坐落于云端的程序执行数据分析，然后容许人工智能系统明确提出确保建议或采取行动。作为互联网及其数十亿台网络设备的处置核心，数据中心设施为所有这些计算出来获取反对。

近年来，虚拟化、自动化和数据中心基础设施管理方面经常出现了根本性发展，但如何将人工智能应用于数据中心的运营和确保呢？数据中心的智能应用于这在一定程度上早已在再次发生。思科公司的M5统一计算出来系统或HPE公司的InfoSight等系统正试图减轻工作人员更加无法应付现代数据中心复杂性的事实。

例如，思科公司的这款智能系统容许数据中心管理人员定义用于策略，然后容许软件自动移动资源，以使数据中心正处于最佳状态。思科公司混合云和机器学习高级经理JoannStarke认为：“数据中心的运营与管理显得如此简单，以至于人们必须使用软件展开掌控，并自动展开动态变更。”根据施耐德电气公司的调查，长期以来数据中心技术仍然在用于某种形式的人工智能。

例如UPS和加热单元可以根据条件用于算法来要求设备的不道德。电力和加热设备一般来说搜集关于外部环境和内部过程的数据。

反过来，这些设备将要求如何对这些数据做出号召，例如，向工作人员发送到警告消息或重开电池电池。然而，施耐德电气公司指出，数据中心使用人工智能还有一段很长的路要回头。如今，更加多的数据中心迁离城区，并在更加偏僻的地区运营数据中心。LitBit公司的创始人ScottNoteboom研发了一个人工智能数据中心解决方案，这是由于数据中心必须远程管理的结果。

最初的解决方案是使用高薪更有技术娴熟的运维工程师在数据中心工作。然而，曾兼任苹果公司数据中心负责人的Noteboom找到，数据中心的专业人才更加无法召募和保有，而娴熟技术人员特别是在如此。

Noteboom因此有了一个拷贝娴熟和经验丰富的工程师技能的点子，并使用人工智能来构建，并将其命名为DAC．它是用作数据中心管理和确保的人工智能角色。DAC享有10000多条数据中心的科学知识和经验，这就是指许多数据中心工程师的集体知识库中提供的资源。并且这种人工智能还可以大大自学。

就像人类一样，DAC也不会对其周围的环境作出反应，无论是噪音、视线、灯光等因素。与人类有所不同的是，它可以将这些信息与内部存储信息展开交叉参照，理解数据中心运营的必要条件。

人工智能最后代替数据中心工作人员调研机构Gartner公司副总裁兼卓越分析师GeorgeWeiss指出，IT领导人应当对数据中心的计划更加有雄心和企图心，并认识到随着日益变得复杂而带给的挑战。Weiss说道：“IT领导者必须考虑到更大的范围，并接纳数据中心的智能自组织系统、未来的边缘和云计算的原则。

其目标应当是建构监控和分析系统不道德的平台和服务，从而使预计义的目标和服务水平大大优化。对于那些有可能想要告诉容许机器作出要求的确实优势的人来说，Gartner公司研究人员指出，这样做到可以构建有目的的行动，构建的组织原作的目标”。换句话说，竟然机器已完成工作，并借此攫取利益。

埃森哲公司的研究表明，人工智能可能会让所有行业的利润率平均值提升38％，并在2035年构建14万亿美元的经济快速增长。而在数据中心使用人工智能或许是一个明智的措施。当然，在任何关于人工智能的辩论中，人们总是担忧失业。无论是工业革命的创新者还是云计算的反对者，都会对转变游戏规则的新技术产生某种程度的不安。

但是随着人工智能的广泛应用，新的就业机会将不断涌现，人工智能技术将最后沦为新的标准。

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