數據中心使用AI工具來管理設施及其處理的工作負載。AI可以幫助數據中心管理員完成各種任務，包括電源控制、能耗監控、維護更新和網絡安全。
人工智能是當今數據中心不斷變化的業務準則。從如何在數據中心部署最新的人工智能工具到向人工智能供應商提出什么問題，管理員必須學習一切。雖然人們擔心數據中心支持其客戶的人工智能工作負載，但在數據中心內部署人工智能工具有很多好處。
人工智能如何在數據中心使用
人工智能工具通常會收集和分析數據，這些流程無法手動完成或需要花費太長時間才能完成。這使管理員能夠在問題出現之前采取預防措施并優化運營。
人工智能電源管理
將AI工具與先進的配電管理系統相結合，可以幫助設施所有者和管理員降低電力成本和環境影響。先進的配電管理系統根據最低成本和碳源等因素進行優先選擇。然后，AI工具會實時分析用電量并自動進行相關電力選擇。
人工智能散熱控制
AI學習模型可幫助優化更廣泛用途的冷卻選項，因為它們比傳統冷卻系統監控和分析更多數據點。
人工智能網絡優化
除了傳統的分析和預測工作負載分配之外，AI工具還可以與數據中心基礎設施管理(DCIM)應用相結合，以增強網絡優化。一些AI工具可以自動設置和配置新資源(例如虛擬服務器)，這讓管理員可以騰出時間去處理其他任務。
人工智能硬件維護
監控數據中心數千件硬件的生命周期是一項艱巨的任務。添加AI工具來改進維護流程。AI分析設施中所有可用的數據，以預測何時需要干預。將DCIM、IoT傳感器和設備數據放入AI應用中，以分析和通知不間斷電源(UPS)電池、電機和服務器等設備。
人工智能安全
AI工具可以分析數據中心的位置，并根據洪水、火災或電氣損壞等物理危害提出改進建議。它們可以推薦保護設備或人員免受傷害的措施，例如為UPS電池安裝防火外殼。在設施設計階段或為主機托管數據中心的客戶設置新的專用網絡時使用AI工具。
人工智能配置管理
人工智能應用可以自動設置和配置數據中心資源，例如虛擬機和網絡設置。管理員可以通過針對標準設置、配置和工作負載需求的預定規則和策略來實現這一點，從而節省時間并減少出錯的可能性。
將人工智能融入數據中心所需的任務
使用AI工具和應用增強數據中心運營需要研究和規劃。以下是管理員在數據中心部署AI之前應該考慮的一些想法。
確定人工智能的目標和用途
與任何新策略或運營工具一樣，為數據中心基于AI的部署定義具體目標和用途至關重要。管理員應該考慮他們的計劃并問自己：我們是否希望監控和優化能源使用和消耗，還是需要幫助分配和配置資源？
解決數據安全問題
人工智能工具需要大量數據來訓練和學習。因此，管理員需要確保對這些數據進行嚴格控制，以避免泄露和隱私風險。考慮使用模擬工具在生產中使用的真實數據的合成數據。向任何潛在供應商詢問數據安全問題，以確保他們滿足管理員和客戶的要求。
研究供應商和應用
并非所有AI工具都與數據中心兼容或符合特定用途。管理員必須研究AI工具，以了解它們如何滿足他們的需求。尋找有針對特定情況構建AI工具經驗的供應商。
從小處著手，慢慢擴大
在整個數據中心應用人工智能可能是一個漫長而昂貴的過程。即使部署簡單的人工智能工具也可能花費數十萬美元，并需要數月時間進行訓練。獲得高投資回報需要時間。因此，從小處著手，慢慢擴展。每次新的實施或使用都更加簡單，并能更快地實現投資回報。
規劃數據中心人工智能的未來
隨著人工智能工具和使用在全球范圍內的發展，數據中心管理員和所有者必須為未來做好準備。隨著客戶人工智能使用量的增加，他們需要考慮使用更多人工智能工具來管理和運營設施。手動流程和100%人工干預不足以處理大量數據。
管理員必須及時了解可以幫助他們管理運營的最新AI工具。他們需要測試符合其要求的工具，部署可以更好地實現流程自動化的新工具，并始終監控它們以確保它們按預期運行。
對于為客戶提供AI工作負載的數據中心，他們可以重新設計配置以最大程度地提高性能。AI工具有助于設計現代數據中心、確定需要改進的領域并監控工作流程。
與人工智能相關的培訓將成為數據中心管理員日程安排的重要組成部分，而這不僅僅包括如何理解人工智能算法。管理員和其他員工需要及時了解人工智能技術以及如何支持它們。提供強大培訓計劃的設施將吸引最優秀的人才并留住他們更長時間。
