AI人工智能技術在過去幾年中一直在進步，并已在包括數據中心在內的許多行業中實施，例如谷歌正在使用AI人工智能來提高其數據中心框架的效率，他們正在將自動駕駛人工智能技術整合到他們的數據中心中。今天隨小編來一起看一看，AI人工智能技術在數據中心的技術應用和功能。

節能數據中心

眾所周知，數據中心會消耗大量能源，但AI人工智能的使用正在幫助數據中心在這方面更加高效。提高能源效率也將改善數據中心的環境影響。 AI人工智能系統正在被用來分析谷歌的數據中心是如何實時工作的。這些人工智能神經網絡使用AI算法分析系統，診斷問題，然后在解決問題后立即做出改變。AI人工智能系統不僅可以立即工作，而且還可以從問題中自我學習，以便比下一次能夠更快地解決問題，或者阻止它再次發生。這稱為深度學習。

人工智能：深度學習

深度學習是描述人工智能系統如何從遇到的情況中實際學習的術語。通過從經驗中學習，深度學習可以幫助AI人工智能系統解決未來的問題。 Uranus AI人工智能模擬人腦的工作方式，通過識別數據中的模式來學習。這有助于人工智能系統建議和決定數據中心運行的最佳方式。

專家目前對數據中心中的人工智能有何看法？

盡管數據中心內的人工智能系統在一定程度上有所幫助；許多行業高管仍然認為，人工智能技術還沒有達到應有的水平。 Digital Realty 的 Erich Sanchack ： “在數據中心實施人工智能將使我們遠遠超越當前的 DCIM 系統及其限制。使用人工智能，我們可以創建一個真實環境，其中不僅所有的電力和設施決策和流程都完全優化，而且我們的資源規劃甚至動態帶寬和服務器分配等高級功能也完全自動化運作。“

人工智能目前如何在數據中心內工作？

目前，在數據中心內使用人工智能的主要目標之一是提高能源效率，谷歌對人工智能的使用已經能夠將能源使用量減少 40%，對于像谷歌這樣大的公司來說，節省 40% 的成本可以節省數千萬美元。在數據中心內使用人工智能的另一種目標是運維優化，由于有深度學習軟件，人工智能可以使用預測分析來幫助數據中心分配工作負載。 人工智能被使用的最重要的方式之一是數據中心安全目標。數據中心始終必須為安全威脅做好準備，與人力維護不同，AI人工智能系統可以 7*24小時全天候監視并隨時掌握所有可能的威脅。 監控這些威脅需要大量時間和人力資源，人工智能系統正在改變數據中心處理安全問題的方式。 目前，許多數據中心和托管服務提供商使用DCIM系統來監控其機房的許多方面。DCIM 解決方案可以管理部分安全、溫濕度、冷量、火災危險和通風，但是即使對于 DCIM 來說，管理所有這些事情也很困難，擁有AI 和 DCIM 組合系統的才是最佳解決方案，華夏運通的Uranus AI人工智能夠提供整套解決之道。

結語

AI人工智能數據中心有很多優點，包括數據管理和數據存儲的整體改進。總體而言，人工智管數據中心是數據中心行業向前邁出的積極一步。通過人工智能，不僅僅是人力上省錢，數據中心還將變得更加節能，為全球綠色經濟承擔應有的責任和義務。