前方高能：人工智能“進(jìn)軍”互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)，企業(yè)該如何接招？

　　作者：新天域互聯(lián)

　　對(duì)大家而言，人工智能不再只是一個(gè)未來(lái)概念，它正迅速、成功地部署在無(wú)數(shù)行業(yè)中，以優(yōu)化業(yè)務(wù)的不同方面。而伴隨著AI技術(shù)的不斷普及，越來(lái)越多地企業(yè)將他們的網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算需求轉(zhuǎn)移到云端，以及從智能手機(jī)到機(jī)器人的聯(lián)網(wǎng)智能設(shè)備激增，整個(gè)計(jì)算行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)中心資源的需求呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，這對(duì)于作為存儲(chǔ)人工智能所需數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)中心是個(gè)不小的挑戰(zhàn)，特別是已經(jīng)在高容量工作的數(shù)據(jù)中心設(shè)備。這迫使數(shù)據(jù)中心不得不添加更多的服務(wù)器和硬件，這些服務(wù)器和硬件的管理變得越來(lái)越復(fù)雜，能源消耗成為了數(shù)據(jù)中心最急待解決的問(wèn)題。

　　就在前不久，亦莊某地區(qū)數(shù)據(jù)中心的柴油發(fā)電機(jī)起火，北京也有幾家數(shù)據(jù)中心因使用柴油發(fā)電機(jī)發(fā)電導(dǎo)致起火。其主要原因是數(shù)據(jù)中心忽略了政府“限電令”的頒布，數(shù)據(jù)中心原本以為使用柴油發(fā)電機(jī)發(fā)電已經(jīng)足夠給予服務(wù)器的用電，導(dǎo)致起火事故的相繼發(fā)生，數(shù)據(jù)中心無(wú)法運(yùn)營(yíng)更多的服務(wù)器和硬件，只能用過(guò)柴油發(fā)電機(jī)發(fā)電，不僅僅增大了能源消耗，還將數(shù)據(jù)中心危險(xiǎn)指數(shù)升級(jí)。

　　面對(duì)AI技術(shù)的加入對(duì)數(shù)據(jù)中心有了更高的設(shè)施要求，許多公司已經(jīng)開始致力于消減數(shù)據(jù)中心的碳足跡的電力解決方案中。前不久，微軟進(jìn)行了一個(gè)大膽而又瘋狂的實(shí)驗(yàn)，利用潛艇技術(shù)，并與海洋能開拓者合作，建立了一個(gè)水下數(shù)據(jù)中心，目前正在試運(yùn)行階段。一旦運(yùn)行成功，就可以輕松實(shí)現(xiàn)在很短的距離內(nèi)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)窖睾３鞘校�讓人們享受到快速流暢的上網(wǎng)、視頻直播、游戲以及其他基于人工智能技術(shù)的體驗(yàn)的同時(shí)，減少對(duì)碳能源的消耗，解決了數(shù)據(jù)中心用電困難局面，并減少了數(shù)據(jù)中心的安全風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，可謂是一舉數(shù)得。

　　人工智能來(lái)襲，實(shí)現(xiàn)能源實(shí)時(shí)監(jiān)控

　　很多數(shù)據(jù)中心嘗試使用人工智能，那么數(shù)據(jù)的獲取就顯得極為重要，但這個(gè)獲得數(shù)據(jù)的過(guò)程卻并不簡(jiǎn)單。在過(guò)去的十多年時(shí)間里，數(shù)據(jù)中心IT專業(yè)人員習(xí)慣于設(shè)備監(jiān)控和實(shí)時(shí)警報(bào)，但由于數(shù)據(jù)中心連接著用于供電和散熱的不同設(shè)備，數(shù)據(jù)的計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)化變得讓人難以捉摸。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算的基準(zhǔn)要求是來(lái)自數(shù)據(jù)中心主要組件的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，其中包括了冷水機(jī)組，冷卻塔，空氣處理機(jī)，風(fēng)機(jī)等，也包括了服務(wù)器利用率，溫度和功耗等指標(biāo)。機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)這些設(shè)備及其環(huán)境數(shù)據(jù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，詳細(xì)了解其性能和容量，并確定適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)。隨著數(shù)據(jù)中心條件的不斷變化，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)開始從變化中分析，不依靠特定的編程指令來(lái)執(zhí)行其任務(wù)，具有極強(qiáng)的靈活性。

　　目前，數(shù)據(jù)中心設(shè)施內(nèi)部越來(lái)越多的傳感器正在從設(shè)備收集數(shù)據(jù)，其中包括備用電源(UPS)，配電設(shè)備，開關(guān)設(shè)備和冷卻器等。與此同時(shí)，越來(lái)越多的企業(yè)也開始采用高級(jí)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)深度監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中心能源使用情況。

　　自動(dòng)化避免故障發(fā)生

　　機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)于數(shù)據(jù)中心而言并不陌生，很長(zhǎng)一段時(shí)間，當(dāng)我們還在試圖根據(jù)容量和需求改善機(jī)器正確尺寸的散熱時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)就能夠快速幫我們做到這一點(diǎn)，它能夠通過(guò)使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)控為數(shù)據(jù)中心避免事故的發(fā)生，減少不必要的損失，最大限度地提高生產(chǎn)力，讓數(shù)據(jù)中心時(shí)刻保持冷靜。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)化能有效避免因系統(tǒng)故障而導(dǎo)致的事故的發(fā)生，這主要基于數(shù)據(jù)中心計(jì)量技術(shù)的進(jìn)步以及云中數(shù)據(jù)池的出現(xiàn)，智能系統(tǒng)在提高效率的同時(shí)，還能發(fā)現(xiàn)手動(dòng)流程無(wú)法發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)中心運(yùn)行中的漏洞。例如2016年，達(dá)美航空數(shù)據(jù)中心因電力系統(tǒng)故障停運(yùn)三天時(shí)間事件，約2000次航班，造成航空公司損失1.5億美元。

　　而在大型數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商和主機(jī)托管提供商中，動(dòng)態(tài)散熱優(yōu)化是數(shù)據(jù)中心機(jī)器學(xué)習(xí)最常見的，通過(guò)動(dòng)態(tài)冷卻優(yōu)化，數(shù)據(jù)中心管理人員可以根據(jù)環(huán)境條件監(jiān)控和控制設(shè)施的冷卻基礎(chǔ)設(shè)施。當(dāng)設(shè)備移動(dòng)或計(jì)算流量激增時(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)整冷卻輸出以轉(zhuǎn)移熱負(fù)荷可幫助消除不必要的制冷量并降低運(yùn)營(yíng)成本。目前，數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商正在努力將動(dòng)態(tài)制冷優(yōu)化的成功擴(kuò)展到其他領(lǐng)域。

　　人工智能時(shí)代，數(shù)據(jù)中心開始尋找發(fā)展新方向

　　目前，數(shù)據(jù)中心的AI技術(shù)主要圍繞著機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)控和自動(dòng)化設(shè)施組件的管理來(lái)展開的，如電力和配電元件，冷卻基礎(chǔ)設(shè)施，機(jī)架系統(tǒng)和物理安全。企業(yè)發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心管理方法并不是最優(yōu)的，通過(guò)使用人工智能，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，可以有效簡(jiǎn)化復(fù)雜計(jì)算設(shè)施的管理。

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)的不斷革新，企業(yè)開始采用機(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。一方面AI需求是未來(lái)數(shù)據(jù)中心需求增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力，另一方面AI技術(shù)將幫助數(shù)據(jù)中心提升運(yùn)營(yíng)效率。

　　人工智能時(shí)代，數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)效率大幅提升

　　將機(jī)器學(xué)習(xí)用于數(shù)據(jù)中心，為大量新型數(shù)據(jù)相關(guān)決策創(chuàng)造了機(jī)會(huì)，能夠大大提高預(yù)測(cè)能力。數(shù)據(jù)中心現(xiàn)有的監(jiān)控工具是基礎(chǔ)設(shè)施管理(DCIM)軟件，可以提供對(duì)數(shù)據(jù)中心資產(chǎn)，相互依賴性，性能和容量的可視性。而當(dāng)我們將外部大量匯總數(shù)據(jù)添加到數(shù)據(jù)中心DCIM軟件中，機(jī)器學(xué)習(xí)便會(huì)發(fā)揮關(guān)鍵作用。機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，使企業(yè)能夠?qū)⒆约旱臄?shù)據(jù)中心性能與全球基準(zhǔn)進(jìn)行比較，使數(shù)據(jù)中心能更得到更深層次的預(yù)測(cè)性和預(yù)防性維護(hù)。

　　未來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)中心的廣泛應(yīng)用將為企業(yè)在決定運(yùn)行某些工作負(fù)載的位置時(shí)提供更多建樹性意見，這對(duì)數(shù)據(jù)中心而言無(wú)疑是非常有價(jià)值的，特別是如果企業(yè)正在圍繞最佳執(zhí)行場(chǎng)所做決定。而AI技術(shù)的加入，智能系統(tǒng)可承擔(dān)更復(fù)雜的任務(wù)，使數(shù)據(jù)中心能夠根據(jù)運(yùn)行效率最高或最可靠的位置動(dòng)態(tài)調(diào)整工作負(fù)載。