人工智能已经存在了很长一段时间，其不断发展以其提升性能和降低成本的质量破坏了不同的行业和领域。另一方面，我们正在见证数据科学的兴起，它能够利用大量的数据，进行处理，分析并使其有意义。不久之前，不可能解释非结构化数据，现在借助大数据技术，组织看到了从实施庞大数据收集和分析中获得的巨大收益。
这意味着将部署大型数据中心来存储和处理所有这些数据。但是，这还要求他们雇用大量合格的人员来监视和维护数据中心，这既昂贵又复杂。
人工智能带来了一系列可以简化事情的新可能性，因此让我们讨论在数据中心利用它的原因。
一、可以节省能源
数据中心需要大量能量才能正常运行，其中很大一部分能量用于冷却系统。如果我们牢记它们为整个互联网提供动力，那么很清楚为什么它们排放的二氧化碳与航空业一样多。
例如，典型的Google搜索使用大约60W的灯泡点亮17秒钟所需的能量，因此产生的二氧化碳含量为0.2gr。如果听起来不算太多，请想象一下一天内有多少搜索。不用说，随着数据流量的增长，能耗有望翻倍。
Google已通过引入AI来解决此问题，以合理有效地优化其数据中心的能源使用。借助这项智能技术，Google设法将其数据中心冷却系统的能耗降低了40％。
AI能够学习和分析温度，测试流量并评估冷却设备。可以部署不同的智能传感器来发现能源效率低下的源并自主优化它们。
最后，冷却系统将得到优化的事实将防止设备的磨损。
二、将减少停机时间
数据中心有时会断电，从而导致停机。这些事件在财务和用户体验方面的成本都可能很高–25％的全球企业服务器在每小时停机期间损失30万至40万美元。
为了防止出现这种情况，组织雇用了许多专业人员来监视和预测中断。
但是，这是一项复杂的任务，需要员工分析和解释不同的问题，以便能够确定问题的根源并预测中断。另一方面，AI可以跟踪许多参数，包括服务器性能，网络拥塞或磁盘利用率，并预测中断。
除此之外，由AI驱动的预测引擎还可以识别可能导致系统崩溃的故障区域。值得一提的是这项技术的自主性，因为AI不仅可以用来预测中断，而且可以用来预测可能受到中断影响的用户，并提出从中断中恢复的策略。
三、将优化工作量分配
预测分析将使工作负载分配成为可能。过去，IT专家曾经负责优化公司中服务器的性能，从而确保正确分配工作负载。
最大化优化可确保降低成本和更好地分配资源，这两个因素对于组织的数字化运营至关重要。但是，IT团队通常人手不足或没有足够的资源来密切关注24/7这个复杂的流程，因而受到限制。
AI使用功能强大的算法，能够立即执行大量计算，并优化存储并实时确定负载平衡。
