隨著企業(yè)開始采用經(jīng)過數(shù)據(jù)中心大運(yùn)營(yíng)商和托管服務(wù)提供商試用和測(cè)試過的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，人工智能將在數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)中扮演更重要的角色。

目前的混合計(jì)算環(huán)境通常涉及到本地?cái)?shù)據(jù)中心、云和托管站點(diǎn)，以及邊緣計(jì)算部署。企業(yè)發(fā)現(xiàn)管理數(shù)據(jù)中心的傳統(tǒng)方法并不是最優(yōu)的。通過使用人工智能，正如機(jī)器學(xué)習(xí)所展示的那樣，極有可能簡(jiǎn)化復(fù)雜計(jì)算設(shè)施的管理。

目前，人工智能在數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用主要是圍繞使用機(jī)器學(xué)習(xí)來監(jiān)測(cè)設(shè)施組件，并進(jìn)行自動(dòng)管理，例如電源和配電單元、散熱基礎(chǔ)設(shè)施、機(jī)架系統(tǒng)和物理安全等。

在數(shù)據(jù)中心設(shè)施內(nèi)部，有越來越多的傳感器收集來自包括電源備份（UPS）、配電裝置、開關(guān)設(shè)備和冷水機(jī)組在內(nèi)的設(shè)備的數(shù)據(jù)。關(guān)于這些設(shè)備及其環(huán)境的數(shù)據(jù)由機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行解讀，這些算法深度分析性能和容量，并確定適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)，例如更改設(shè)置或者發(fā)送警報(bào)等。隨著條件的變化，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)從變化中學(xué)習(xí)——它實(shí)際上是被訓(xùn)練為自我調(diào)整，而不是依賴于具體的編程指令來執(zhí)行其任務(wù)。

其目的是使數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商能夠提高設(shè)施的可靠性和效率，并有可能更自主地運(yùn)行這些設(shè)施。然而，獲取數(shù)據(jù)并不是一項(xiàng)簡(jiǎn)單的任務(wù)。

施耐德電氣公司數(shù)據(jù)中心全球解決方案高級(jí)主管Steve Carlini說，基本需求是獲取來自主要組件的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。也就是那些冷水機(jī)組、冷卻塔、通風(fēng)機(jī)、風(fēng)扇等組件的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。在IT設(shè)備方面，它意味著服務(wù)器利用率、溫度和功耗等指標(biāo)。

Carlini說：“很難對(duì)數(shù)據(jù)中心進(jìn)行評(píng)價(jià)。數(shù)據(jù)中心與配電和散熱有關(guān)的連接點(diǎn)是非常多的，如果企業(yè)想嘗試人工智能，就需要獲得這些連接點(diǎn)的數(shù)據(jù)。”

IT專業(yè)人員習(xí)慣于設(shè)備監(jiān)測(cè)和實(shí)時(shí)報(bào)警，但在機(jī)房設(shè)施方面并非如此。Carlini說：“IT設(shè)備對(duì)信息的要求是即時(shí)的。而在電力系統(tǒng)中，不是即時(shí)的。其環(huán)境不同?！?/p>

過去不到十年的時(shí)間里，第一個(gè)數(shù)據(jù)中心已經(jīng)完全儀表化了，用儀表來監(jiān)測(cè)供電和散熱。在儀表存在的地方，很難進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化：數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商依賴于采用多種通信協(xié)議的樓宇管理系統(tǒng)——從Modbus和BACnet到LONworks和Niagara，并且必須兼容不共享數(shù)據(jù)或者不能通過遠(yuǎn)程控制進(jìn)行操作的設(shè)備。Carlini說：“TCP/IP、以太網(wǎng)連接——這類連接在傳動(dòng)系統(tǒng)和散熱領(lǐng)域是前所未聞的?！?/p>

好消息是數(shù)據(jù)中心監(jiān)測(cè)正朝著高級(jí)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)所需的深度發(fā)展。Carlini說：“服務(wù)提供商和托管提供商一直非常擅長(zhǎng)在子架級(jí)或者機(jī)架級(jí)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，以及對(duì)能源使用情況的監(jiān)測(cè)。企業(yè)開始部署它，這取決于數(shù)據(jù)中心的規(guī)模?！?/p>

機(jī)器學(xué)習(xí)讓數(shù)據(jù)中心保持涼爽

2016年，德爾塔航空公司由于電力系統(tǒng)故障導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心停電，三天時(shí)間內(nèi)停飛了大約2000次航班，使該航空公司損失了1.5億美元。這正是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)管理功能可以避免的應(yīng)用場(chǎng)景。由于數(shù)據(jù)中心性能的進(jìn)步以及云中數(shù)據(jù)池的出現(xiàn)，智能系統(tǒng)有可能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)中的漏洞，從而提高效率，而這是手動(dòng)過程做不到的。

機(jī)器學(xué)習(xí)推動(dòng)的智能應(yīng)用的一個(gè)簡(jiǎn)單例子是基于狀態(tài)的維護(hù)，它應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心中的消耗品，例如，冷卻過濾器等。Carlini說，通過監(jiān)測(cè)流過多個(gè)過濾器的空氣流量，智能系統(tǒng)可以檢測(cè)到一些過濾器是否比其他過濾器更容易堵塞，然后把空氣引導(dǎo)到不容易堵塞的單元中，直到需要更換所有過濾器為止。

另一個(gè)例子是監(jiān)測(cè)UPS系統(tǒng)中電池的溫度和放電情況。智能系統(tǒng)能夠發(fā)現(xiàn)一個(gè)UPS系統(tǒng)運(yùn)行的環(huán)境更熱一些，并且可能比其他系統(tǒng)更頻繁地放電，然后會(huì)將其指定為備份UPS，而不是主用UPS。Carlini說：“它站在你的角度為你思考。這可以手動(dòng)完成，但機(jī)器也可以做到。這是最基本的?！?/p>

層次更高的應(yīng)用是動(dòng)態(tài)散熱優(yōu)化，這是當(dāng)今數(shù)據(jù)中心機(jī)器學(xué)習(xí)更常見的例子之一，尤其是對(duì)于數(shù)據(jù)中心大運(yùn)營(yíng)商和托管提供商。

通過動(dòng)態(tài)散熱優(yōu)化，數(shù)據(jù)中心管理人員可以根據(jù)環(huán)境條件監(jiān)測(cè)并控制機(jī)房的散熱基礎(chǔ)設(shè)施。當(dāng)設(shè)備移動(dòng)或者計(jì)算流量出現(xiàn)激增時(shí)，建筑物內(nèi)的熱負(fù)荷也會(huì)發(fā)生變化。動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)散熱輸出，以轉(zhuǎn)移熱負(fù)荷，這有助于避免不必要的散熱能力并降低運(yùn)行成本。

451 Research公司的數(shù)據(jù)中心技術(shù)和生態(tài)效率IT渠道研究總監(jiān)Rhonda Ascierto評(píng)論說，托管服務(wù)提供商是動(dòng)態(tài)散熱優(yōu)化技術(shù)的主要采用者。Ascierto說：“機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)數(shù)據(jù)中心來說并不陌生。長(zhǎng)期以來，人們一直想根據(jù)容量和需求來更好地進(jìn)行適當(dāng)?shù)纳?，而機(jī)器學(xué)習(xí)使您能夠?qū)崟r(shí)地完成這項(xiàng)工作?！?/p>

Vigilent是動(dòng)態(tài)散熱優(yōu)化領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。其技術(shù)用于優(yōu)化數(shù)據(jù)中心設(shè)施中的空氣流，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)并消除熱點(diǎn)。

Vigilent的創(chuàng)始人、總裁兼首席技術(shù)官Cliff Federspiel說，數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商運(yùn)行的散熱設(shè)備往往比實(shí)際需要的多?！八a(chǎn)生的溫度分布通常還是能接受的，但代價(jià)很高?！?/p>

如果有一個(gè)熱點(diǎn)，典型的反應(yīng)是進(jìn)一步提高散熱能力。在現(xiàn)實(shí)中，如果空氣流速過快會(huì)產(chǎn)生壓力差，干擾設(shè)備上的空氣流，或者阻礙熱空氣返回到散熱設(shè)備。盡管這與我們的直覺不符，但能更有效地降低風(fēng)扇速度。