河北广电网络与中电新龙子公司投资建设智能工业数据中心

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河北广电网络与中电新龙子公司投资建设智能工业数据中心 机器学习有望迎来先进数据中心管理的创新时代。然而，在管理数据中心的许多基础设施方面仍有很长的路要走。这些基础设施管理有必要从模糊的基于电子表格的管理发展到基于自动化的管理。 机器学习有望迎来先进管理的创新时代。然而，在管理数据中心的许多基础设施方面，仍有很长的路要走。这些基础设施必须从基于电子表格的模糊管理发展到由自动化管理主导的方向。

数据中心基础设施管理(DCIM)软件的最终目标是最终实现一个自我管理或完全自动化的数据中心。

该行业目前希望人工智能驱动的管理软件(可能是基于)将监测和控制信息技术和基础设施以及应用。人工智能将实现无缝集成，这可能是实现跨多个站点的监控和管理。冷却、冷却、电力、计算、工作负载、存储和网络将是动态的，以实现最高的效率、生产力和可用性。

通过将基于云的分析应用于从数千个位置收集的传感器数据，设施和信息技术也将在一定程度上自我修复，从而帮助企业数据中心使用它来指导和制定有针对性的预测性和预防性维护计划。备件可能会通过智能机器人订购、测试和安装，以便在需要时准确匹配，避免故障和不必要的维护和测试。

这种由人工智能驱动的管理模式在数据中心行业可能已有十年或更长的历史。然而，目前整个数据中心行业只在某些领域取得了一些进展。例如，谷歌在2014年透露，它一直在使用通过收购英国人工智能专家DeepMind获得的技术来改善其一些数据中心网站的基础设施管理。

正如谷歌当时指出的那样，考虑到数据中心的电力和冷却设备之间有太多的交互，其基础设施的管理无疑过于复杂，人力员工无法胜任。该公司当时表示:

想象一个简化的数据中心场景:一个数据中心只有10台设备，其中每台设备有10种设置，可能有10亿到100亿种可能的电源配置，以及相关的可能的其他配置。这远远超出了任何手动测试的真正能力，但即使如此，它也远远低于实际数据中心的可能配置。

人工智能驱动效率

谷歌利用其数据中心数以千计的传感器收集的历史数据来训练深层人工神经网络集成。谷歌表示，将获得的算法应用到其基础设施的管理过程中，其冷却能耗降低了40%，从而将数据中心的总体能耗降低了15%。目前，该公司仍在继续开发和完善使用人工智能的机器学习应用子集，无疑将取得更出色的成果。

但事实上，在机器学习领域开展实验项目的不仅仅是像谷歌这样的高级云服务提供商。DCIM软件供应商Vigilent表示，该公司多年来一直将机器学习集成到其动态冷却管理系统中:每分钟都有数百或数千个环境传感器的数据通过无线网状网络收集，并输入中央人工智能(AI)引擎。借助复杂的动态控制算法，该公司随后实时向数据中心站点的冷却系统发送指令，以做出旨在优化性能的决策。

在不久的将来，我们可以期待更多的DCIM提供商、托管服务和云服务提供商拥有自主开发的工具，将机器学习和其他形式的人工智能集成到管理系统中。从在本地部署DCIM软件的孤立企业转移到基于云的数据中心管理即服务(DMaaS)工具(来自多个站点的数据将在云中聚合)也将有助于加快这一过程。

从电子表格到人工智能的漫长过程

然而，尽管人们很容易陷入人工智能带来的激动人心和颠覆性的潜力，但数据中心行业最重要的事情是迫切反思大多数数据中心将如何继续设计、建造和运营的严峻现实。

事实上，许多数据中心管理流程，尤其是基础架构管理，仍然严重依赖传统设备和手动操作。例如，正如我们之前所强调的，尽管DCIM工具已经存在了近十年，但许多数据中心运营商仍然对该技术持怀疑态度。高达50%的数据中心站点(可能是那些较小的终端站点)仍然依赖可信但不太智能的建筑管理工具以及电子表格、书面文档和其他手动流程来运行其基础架构。

建筑数字化

尽管整个数据中心行业已经看到相关的软件工具，包括一些DCIM软件和专业的计算机维护管理系统(CMMS)，已经取得了很大的进步，可以用来帮助管理和自动化数据中心中重要管理程序的应用。然而，事实上，所谓的操作和维护(或操作维护)在纸质文件中或在设备负责人和工作人员看来仍然是例行公事。

在数据中心运营商开始充分利用高级人工智能管理工具的潜在优势之前，他们还需要解决更智能的运营问题。其中包括部署企业本地或基于云的DCIM工具，用于资产管理和环境监控。在执行更复杂的人工智能操作之前，这种监控和管理需要及时到位。

安装更多传感器和仪表。包括声学和振动设备，能够密切监测数据中心的温度、湿度、电能质量和其他指标。机器学习工具将需要越来越多的数据。

更好地协调信息技术和设施团队(由DCIM软件支持)，以更全面地管理数据中心基础设施。

数字化和自动化许多以前手动操作的过程和程序。

数据中心员工经历了什么？

在关于广泛采用基于人工智能的数据中心管理的讨论中，另一个明显的话题是:信息技术将如何影响数据中心的现有设施和信息技术人员？正如我们之前所强调的，数据中心行业将走向远程熄灯的趋势，通过这种趋势，信息技术和一些基础设施的管理将实现自动化和远程执行。随着人工智能工具变得越来越发达，这一过程可能会进一步加强并扩展到更多类型的网站。

任何数据中心设施中的现场工作人员数量将不可避免地继续减少。然而，总体而言，这并不会导致大量员工失业。更多的运营商可能会为服务公司工作，例如提供设施管理服务以及支持多个运营商和数据中心站点。

机器会上升吗？

至于人工智能的潜在好处，几乎每一个与之相关的故事都有涉及。也有一些警告称，它们在科幻小说和电影中猖獗，甚至威胁到我们的生命。对于数据中心的世界来说，这可能有点牵强，但谷歌发现人工智能系统提供的答案和行动可能并不总是完全符合最初的预期。

谷歌的算法在提高数据中心网站的效率方面得出了一个非常简单而准确的结论:

关于实现最大节能，这种模式的第一个建议是关闭整个数据中心设施。严格来说，这并不准确，但也不是特别有用。

因此，考虑到潜在的意想不到的后果，准备人工智能驱动的管理可能是一个缓慢而谨慎的过程，需要大量的基础工作，并且可能不是一件坏事。

2020-02-29 21:22:12 国际信息公司谷歌今年将在其美国办公室和数据中心投资100亿美元。 谷歌宣布了2020年的扩张计划，计划在11个州投资100多亿美元建设办公室和数据中心，包括加州、科罗拉多州和乔治亚州。