如何使用AI工具简化数据中心内部的操作？
- 发布时间：2024/6/7 16:26:46
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数据中心使用AI工具来管理设施及其处理的工作负载。AI可以帮助数据中心管理员完成各种任务，包括电源控制、能耗监控、维护更新和网络安全。
人工智能是当今数据中心不断变化的业务准则。从如何在数据中心部署最新的人工智能工具到向人工智能供应商提出什么问题，管理员必须学习一切。虽然人们担心数据中心支持其客户的人工智能工作负载，但在数据中心内部署人工智能工具有很多好处。
人工智能如何在数据中心使用
人工智能工具通常会收集和分析数据，这些流程无法手动完成或需要花费太长时间才能完成。这使管理员能够在问题出现之前采取预防措施并优化运营。
人工智能电源管理
将AI工具与先进的配电管理系统相结合，可以帮助设施所有者和管理员降低电力成本和环境影响。先进的配电管理系统根据最低成本和碳源等因素进行优先选择。然后，AI工具会实时分析用电量并自动进行相关电力选择。
人工智能散热控制
AI学习模型可帮助优化更广泛用途的冷却选项，因为它们比传统冷却系统监控和分析更多数据点。
人工智能网络优化
除了传统的分析和预测工作负载分配之外，AI工具还可以与数据中心基础设施管理(DCIM)应用相结合，以增强网络优化。一些AI工具可以自动设置和配置新资源(例如虚拟服务器)，这让管理员可以腾出时间去处理其他任务。
人工智能硬件维护
监控数据中心数千件硬件的生命周期是一项艰巨的任务。添加AI工具来改进维护流程。AI分析设施中所有可用的数据，以预测何时需要干预。将DCIM、IoT传感器和设备数据放入AI应用中，以分析和通知不间断电源(UPS)电池、电机和服务器等设备。
人工智能安全
AI工具可以分析数据中心的位置，并根据洪水、火灾或电气损坏等物理危害提出改进建议。它们可以推荐保护设备或人员免受伤害的措施，例如为UPS电池安装防火外壳。在设施设计阶段或为主机托管数据中心的客户设置新的专用网络时使用AI工具。
人工智能配置管理
人工智能应用可以自动设置和配置数据中心资源，例如虚拟机和网络设置。管理员可以通过针对标准设置、配置和工作负载需求的预定规则和策略来实现这一点，从而节省时间并减少出错的可能性。
将人工智能融入数据中心所需的任务
使用AI工具和应用增强数据中心运营需要研究和规划。以下是管理员在数据中心部署AI之前应该考虑的一些想法。
确定人工智能的目标和用途
与任何新策略或运营工具一样，为数据中心基于AI的部署定义具体目标和用途至关重要。管理员应该考虑他们的计划并问自己：我们是否希望监控和优化能源使用和消耗，还是需要帮助分配和配置资源？
解决数据安全问题
人工智能工具需要大量数据来训练和学习。因此，管理员需要确保对这些数据进行严格控制，以避免泄露和隐私风险。考虑使用模拟工具在生产中使用的真实数据的合成数据。向任何潜在供应商询问数据安全问题，以确保他们满足管理员和客户的要求。
研究供应商和应用
并非所有AI工具都与数据中心兼容或符合特定用途。管理员必须研究AI工具，以了解它们如何满足他们的需求。寻找有针对特定情况构建AI工具经验的供应商。
从小处着手，慢慢扩大
在整个数据中心应用人工智能可能是一个漫长而昂贵的过程。即使部署简单的人工智能工具也可能花费数十万美元，并需要数月时间进行训练。获得高投资回报需要时间。因此，从小处着手，慢慢扩展。每次新的实施或使用都更加简单，并能更快地实现投资回报。
规划数据中心人工智能的未来
随着人工智能工具和使用在全球范围内的发展，数据中心管理员和所有者必须为未来做好准备。随着客户人工智能使用量的增加，他们需要考虑使用更多人工智能工具来管理和运营设施。手动流程和100%人工干预不足以处理大量数据。
管理员必须及时了解可以帮助他们管理运营的最新AI工具。他们需要测试符合其要求的工具，部署可以更好地实现流程自动化的新工具，并始终监控它们以确保它们按预期运行。
对于为客户提供AI工作负载的数据中心，他们可以重新设计配置以最大程度地提高性能。AI工具有助于设计现代数据中心、确定需要改进的领域并监控工作流程。
与人工智能相关的培训将成为数据中心管理员日程安排的重要组成部分，而这不仅仅包括如何理解人工智能算法。管理员和其他员工需要及时了解人工智能技术以及如何支持它们。提供强大培训计划的设施将吸引最优秀的人才并留住他们更长时间。