人工智能将迎来的变化和趋势

2020年改变了IT专业人员管理和调配基础设施的方式。2021年，企业必须找到方法来支持数据中心的自动化、人工智能和数据分析。

数据中心是许多企业的焦点，可有效运行重要的应用程序，存储重要的数据并提供重要的用户服务。但是，数据中心基础设施处于不断变化的状态。

新技术不断重塑数据中心及其在业务中的作用。同时，诸如2020年冠状病毒疫情之类的外部力量已经改变了企业、员工、合作伙伴和用户的运营方式，以及改变了可能在2021年及以后产生共鸣的数据中心技术功能。

 

1. 临时基础设施的自动化和远程管理密钥

数据中心自动化和远程管理技术并不是新事物，但是2020年将新的重点放在了无人值守的企业数据中心上。由于许多管理员在家庭或偏远地区工作，并且减少了旅行选择，因此使IT员工拥有服务器，存储设备和网络设备的工作变得非常困难，甚至不可能。

自动化和远程管理工具支持大型数据中心，托管数据中心站点和私有云部署。系统管理和数据中心基础结构管理工具也不是什么新鲜事物，但是这些工具和实践现在具有全新的重要性。

在2021年，自动化和远程管理是核心必需品-不仅仅是有用的选择。这些工具必须大规模处理各种日常管理任务，例如：

• 硬件发现。
• 硬件设置和配置。
• 配置标准和执行。
• 报告和警报。
• 资源部署和扩展。
• 应用程序部署和维护。
• 系统和应用程序运行状况监视。
• 故障排除和弹性任务。

自动化可以处理大量的冗余任务，并将复杂而重复的过程减少为一个简单的自助服务选项，只需几分钟即可完成。自动化确实需要持续的关注和维护工作，但是节省时间(结合远程访问)可以使IT团队完成几乎所有安全的全球地点之外的所有特殊任务。

持续减少的人与人之间的接触将推动其他自动化技术在2021年以后使用。随着数据中心中人的数量减少，未来的数据中心设计可以开始优化机器的基础结构，而不是人为交互。

例如，机器人数据中心技术现在出现在诸如TMGcore的Otto之类的液体冷却系统中，该技术允许高密度系统部署和机器人服务器热插拔功能，因此管理员无需在现场即可更换服务器。

2. 人工智能增强了其对IT运营的有用性

自动化将结合人工智能和机器学习的功能，以在2021年管理和维护数据中心。传统遥测技术(例如日志和警报)需要人工分析和干预-管理员收到警报，然后寻找工具和技术以进行管理。解决并解决警报。但是，这种传统的以人为本的方法已不再适合大型和复杂的数据中心。

现代传感器和系统产生的遥测量巨大，以至于无法与人工分析产生有意义的关联。人工智能和机器学习软件工具会提取并处理这种遥测，并且可以很容易地发现相关性和偏差，这些偏差和偏差指向操作瓶颈，甚至可以在潜在问题出现之前进行预测。

通过将机器学习的分析和预测功能与自动化的编排功能相结合，该工具集实际上可以驱动数据中心的操作以实现以下目标：扩展资源以维持性能，对潜在问题进行故障排除，并做出其他主动决策来优化和解决数据中心的故障。根据既定的业务政策和惯例。

Splunk等工具在IT运营，预测分析和机器学习中支持机器学习，以防止事件影响数据中心。更复杂的以云为中心的工具包括MetalSoft自动化和机器学习平台。

3. 数据控制备受关注

组织生成，存储和移动的数据比以往任何时候都要多。人工智能和机器学习等相关技术需要大量数据进行分析和关联，以开发业务和IT智能。但是，必须仔细管理不断增长的数据海洋，以限制容量，确保及时性，防止更改或删除以及最大程度地减少跨网络的移动。当专家预计到2022年70%的数据源将来自数据中心之外时，这是一个艰巨的挑战。

问题不在于数据量。诸如磁盘和固态存储之类的高密度存储技术可以提供大量可负担的存储。真正的问题在于数据管理，根据业务和法规要求的数据保护以及数据从源到应用程序的迁移，这些应用程序可以处理数据以为业务获得有意义的结果。

有两种主要方法可以解决数据管理问题。

第一，组织必须投资于更大，更快的网络连接，以便根据需要在主数据中心之间来回移动远程数据。

第二，IT团队应实施主动的数据精简工作流，并在边缘执行更多的数据分析和处理，并且仅将经过预处理或分析的数据集返回给主数据中心。

4. 主机托管和边缘升级，以扩展数据中心

2020年强调了远程管理的至关重要性。当结合对高级数据管理的需求时，组织应在2021年加速采用远程数据中心技术。这包括边缘，托管和云。

边缘计算将计算和存储资源放置在或尽可能接近数据收集点的位置。目的是缓解数据移动需求和网络上的相应压力，并消除长距离移动大量数据所涉及的延迟。通常，企业部署和维护任何边缘计算设置。

托管可以为企业提供数据中心设施，还可以为客户企业提供托管服务器，存储和网络设备。这样做的目的是减少新数据中心的构建和维护所涉及的巨额费用，而是从提供商那里租用数据中心空间。托管是创建灾难恢复安装的一种流行方法，但是组织也可以从战略上更广泛地使用它，以在全球更偏远的位置运行应用程序和数据。

云计算提供了一系列资源和服务，管理员可以使用这些资源和服务来为最苛刻的应用程序设置运营基础架构。云在全球范围内提供强大的自助服务功能，并允许用户随意添加，更改或删除资源和服务，因此组织只需为其实际使用的服务付费。

除了这些远程替代方案的扩散和扩展之外，2021年还为技术融合奠定了基础。托管和云都依赖强大的自动化和编排工具进行远程访问和控制。他们还要求组织在分布更分散的位置构建更多的小型数据中心，以满足任何潜在的边缘计算需求。

5. 数据中心电源技术不再是事后的想法

数据中心在公用事业使用电力方面具有悠久的历史，并且通常仅采用辅助电源作为短期备用电源。全球环境的持续变化使人们更加关注电源的可用性和可靠性。

例如，加州范围广泛的野火导致区域公用事业提供商太平洋天然气和电力公司实施轮流停电，在易火地区使电力线断电。不可靠的市电会严重破坏数据中心的运行，并可能预示着电源可用性方面的严重问题。

2021年，随着企业，主机托管和云提供商权衡公用电源问题和传输成本上升的影响，现场发电将成为新的焦点。除了公用事业中断外，一些世界地区的发电能力仍然不足，这是许多托管和云提供商寻求扩大和扩展其产品组合的问题。越来越多的数据中心运营商将考虑在现场发电，其中包括一些可再生能源的混合使用，例如风能、太阳能和天然气动力燃料电池。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。