高盛預(yù)計，到 2025 年，全球人工智能投資預(yù)計將達到 2000 億美元。

這些快速發(fā)展的技術(shù)的巨大潛力刺激了其用例的顯著增加，從醫(yī)療保健轉(zhuǎn)型到增強客戶體驗。 盡管人們已經(jīng)對人工智能和機器學(xué)習(xí)在各個行業(yè)中的變革力量進行了很多討論，但人們相對較少了解和討論的一個領(lǐng)域是它們在數(shù)據(jù)中心中的作用。

數(shù)據(jù)中心是數(shù)字時代的支柱，擁有存儲和處理大量數(shù)據(jù)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。 在這個數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界中，擁有正確的數(shù)據(jù)至關(guān)重要，所有企業(yè)都在尋找更好的方法來做出明智的決策，從而提高生產(chǎn)力和能源效率。 這就是人工智能和機器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)中心的潛力。

人工智能使用數(shù)據(jù)來執(zhí)行通常需要人類智能的任務(wù)。 另一方面，機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子集，它使用算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)來提高其性能，逐漸提高其準確性。 這些技術(shù)共同可以實現(xiàn)任務(wù)自動化并做出預(yù)測，以支持決策并減少人為錯誤，以及一系列其他好處。

人工智能和機器學(xué)習(xí)可以幫助數(shù)據(jù)中心運營的主要挑戰(zhàn)之一是能源消耗。 數(shù)據(jù)中心消耗大量電力來保持服務(wù)器運行和數(shù)據(jù)流動。 盡管數(shù)據(jù)中心脫碳為企業(yè)可持續(xù)發(fā)展工作提供了關(guān)鍵機會，但最近的 Hitachi Vantara 調(diào)查發(fā)現(xiàn)，迄今為止進展緩慢。 盡管全球面臨解決碳排放問題的壓力，但近一半 (49%) 的受訪者預(yù)計其數(shù)據(jù)中心的碳足跡將保持不變甚至增加。

可以說，組織錯過了利用正確技術(shù)來實現(xiàn)凈零目標的重要機會。 在這里，人工智能和機器學(xué)習(xí)解決方案可以通過多種方式部署。 例如，分析大量數(shù)據(jù)以識別能源和運營效率低下的領(lǐng)域，同時提出更好的配電建議，以防止能源過度消耗并減少能源使用總量。

通過簡化流程、自動化日常任務(wù)和識別瓶頸，人工智能和機器學(xué)習(xí)可以幫助解決不必要的能源消耗，并釋放寶貴的人力資源，使數(shù)據(jù)中心人員能夠?qū)Ｗ⒂诟邞?zhàn)略性和增值的任務(wù)。

除了環(huán)境效益之外，這些技術(shù)還可用于在運營問題升級為關(guān)鍵問題之前對其進行預(yù)測和故障排除。 通過分析歷史數(shù)據(jù)和實時指標，人工智能算法可以檢測異常，預(yù)測潛在故障，并為數(shù)據(jù)中心運營商提供可行的見解，使他們能夠主動解決潛在問題。 通過及早發(fā)現(xiàn)這些問題，運營商可以避免代價高昂的停機以及任何相關(guān)的聲譽風(fēng)險。

人工智能和機器學(xué)習(xí)還可以更廣泛地提高數(shù)據(jù)中心運營的穩(wěn)健性和彈性。 通過持續(xù)監(jiān)控和學(xué)習(xí)模式，這些技術(shù)可以自動優(yōu)化工作負載、更有效地分配資源并動態(tài)適應(yīng)不斷變化的需求。 這將帶來更加敏捷、適應(yīng)性更強的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施，無需人工干預(yù)即可處理流量和工作負載的波動，從而確保無縫操作和更好的用戶體驗。

為了使人工智能解決方案能夠管理和優(yōu)化數(shù)據(jù)中心，他們需要實時訪問數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)，包括關(guān)鍵服務(wù)的資源消耗和配置信息。 這可以通過實現(xiàn)分散的數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)，該結(jié)構(gòu)提供對數(shù)據(jù)的標準化訪問以及跨不同數(shù)據(jù)源的分布式查詢處理。 此外，人工智能模型需要配備工具來根據(jù)需要訪問正確類型的信息。 這些所謂的代理(即可以訪問工具的 ML/AI 模型)經(jīng)過微調(diào)，可以執(zhí)行優(yōu)化管理數(shù)據(jù)中心所需的任務(wù)。

雖然人工智能和機器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)中心的潛在好處是不可否認的，但必須考慮它們本身潛在的環(huán)境影響。 隨著人工智能熱潮的持續(xù)，由于能源消耗和硬件要求的增加，數(shù)據(jù)中心的碳足跡可能會激增。 這強調(diào)了負責任和可持續(xù)的人工智能實施的必要性。

數(shù)據(jù)中心運營商必須明智地使用這些強大的技術(shù)，重點關(guān)注節(jié)能硬件和優(yōu)化算法。 人工智能和機器學(xué)習(xí)還可以用于開發(fā)智能冷卻系統(tǒng)，根據(jù)實時數(shù)據(jù)智能調(diào)整冷卻，從而減少能源浪費。

為了進一步降低碳足跡(同時提高安全性和性能)，我們建議在 Rust 中重新實現(xiàn) JAVA 服務(wù)。 此外，雖然從虛擬機到 Linux 容器的過渡可能仍在進行中，但我們預(yù)計越來越多的服務(wù)將作為 WASM 模塊實現(xiàn)，這也有助于提高效率和安全性。

總體而言，人工智能和機器學(xué)習(xí)的興起為數(shù)據(jù)中心行業(yè)開辟了新的可能性領(lǐng)域。 從節(jié)能和增強故障排除到增強穩(wěn)健性再到提高運營效率，這些技術(shù)有可能徹底改變數(shù)據(jù)中心運營并推動行業(yè)邁向更加可持續(xù)的未來。 然而，至關(guān)重要的是，以負責任和正念的態(tài)度來實施人工智能和機器學(xué)習(xí)，考慮到它們對環(huán)境的影響，并將它們用作應(yīng)對可持續(xù)發(fā)展挑戰(zhàn)的工具，而不是加劇這些挑戰(zhàn)。 通過正確的方法，人工智能和機器學(xué)習(xí)可以真正改變數(shù)據(jù)中心行業(yè)，并為數(shù)據(jù)驅(qū)動的未來鋪平道路。