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人工智能在数据中心的主要用例,和对基础设施的影响

2022-12-24 09:20 作者:joseph wu 阅读量:169

数据中心设施是大量组件的所在地,其中包括服务器、冷却设备、存储设备、工作负载和网络等等。数据中心的工作受到所有数据中心组件协调运作的影响,这些组件提供了许多可供学习的模式。

数据中心的人工智能如何保证更高的能源效率

人工智能在数据中心的主要用例

功耗对数据中心的整体运营成本有很大影响。借助人工智能降低数据中心的能源需求,可以实现显着的成本效益。通过不断学习过去的模式,人工智能具有提高数据中心能源效率的巨大潜力。谷歌 DeepMind System 令人信服地证明了这一点,因为它帮助将其中一个数据中心的功耗降低了 15%。

在这种情况下,能源需求减少了百分之四十,令人印象深刻。这是在短短 18 个月内实现的,从而为利用人工智能的节能数据中心铺平了道路。Nlyte 已与 IBM 接洽,希望利用其 IBM Watson 将其与为数据中心设计的产品之一相集成。该解决方案旨在从安装在多个数据中心的冷却和电力系统中收集各种数据。IBM Watson 负责分析数据以构建预测模型,以准确了解哪些处理器和系统会因变热而崩溃。

Vigilent 已与西门子建立合资企业,使客户能够获得优化解决方案,该解决方案由人工智能支持,用于应对数据中心设备带来的冷却挑战。该解决方案涉及通过利用物联网和机器学习的组合资源来收集数据的传感器。

此信息与复杂的热优化算法结合使用,以降低能耗。通过将温度控制在适当的水平,可以将电源效率提高多达百分之四十。缺乏信息或无法获得提高数据中心能源效率所需的工具是冷却效率利用不足的根本原因。

人工智能对数据中心基础设施的影响

数据中心的设计及其部署是一个极其复杂的问题,因为许多设施的形状和大小各不相同。除此之外,数据生成呈指数级增长,需要处理拜占庭网络以处理涉及算法计算的复杂计算,以了解现代数据中心需要处理的大量挑战。

数据中心的人工智能如何保证更高的能源效率

利用人工智能来提高数据中心的能效和计算能力,以满足现代场景中不断增长的数据管理需求。由于深度学习和机器学习等新兴技术的出现,对服务器和微处理器的需求前所未有。高级 GPU 对于实施深度学习支持的应用程序至关重要。这些也是支持图像和语音识别所必需的,难怪现代企业计划建立支持深度学习和机器学习的数据中心。

服务器优化和数据中心安全

存储设备和服务器的正常运行和高效维护对于数据中心的健康至关重要。预测分析是人工智能最受追捧的应用之一,数据中心运营商通常采用它来优化服务器。人工智能的这种应用甚至可以促进负载平衡解决方案获得学习能力,并通过利用过去的信息以更高的效率提供负载平衡。人工智能还可用于缓解网络瓶颈、监控服务器性能和控制磁盘利用率。

安全性是数据中心运营的另一个重要方面,它受到人工智能使用的影响。由于每个数据中心都必须采取措施来减少任何网络攻击的可能性,因此需要不断提高安全性以在黑客和入侵者面前占据上风。

很明显,人类的努力不足以跟上不断变化的网络攻击格局,因为黑客正在使用先进的措施来破坏安全措施。人工智能可以在很大程度上帮助安全专家减少人力,提高警惕性。机器学习已被实施以了解正常行为并查明任何偏离相同行为的实例以应对威胁。机器学习或深度学习可以为传统的访问限制方法提供更有效的替代方法,因为这些方法往往无法实施最佳安全措施。

数据中心的人工智能如何保证更高的能源效率

未来的数据中心

随着对具有巨大容量以快速和准确地处理不断增加的数据量的数据中心的需求不断增长,需要采用人工智能来支持人类的努力。具有人工智能功能的解决方案专门设计用于促进数据中心运营。

迎合数据中心运营的最新解决方案之一称为 Dac,旨在利用人工智能检测冷却和服务器机房中的任何问题,包括电缆松动或水管故障。Dac 由利用超声波的高级听力功能提供支持。它将得到数千个传感器的支持,这些传感器被战略性地定位以检测偏离规范的情况。人工智能也被用于开发机器人,以在处理物理设备方面简化数据中心操作。

综上所述

从初创公司到包括谷歌或西门子在内的大型组织,人工智能的采用突显了一种提高数据中心效率的新方法。人工智能已经证明,数据中心可以显着改善功耗以降低成本。我们才刚刚开始了解使用 AI 和其他新兴技术(例如机器学习和深度学习)的潜力。这些技术将很快运行整个数据中心,还将通过采取主动措施帮助提高安全参数并减少停电事件。

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