Optimumkan operasi pusat data dengan kecerdasan buatan dan automasi
Apabila transformasi digital semakin pantas merentas semua industri, permintaan untuk perkhidmatan data terus berkembang. Apabila kita memasuki era baharu di mana teknologi menguasai masyarakat dan ekonomi, pengendali mesti mengimbangi keperluan kemampanan dengan teliti dengan keperluan ruang dan buruh yang meningkat, sambil mengurangkan pelepasan yang berbahaya kepada alam sekitar.
Memandangkan keperluan alam sekitar, sosial dan tadbir urus menjadi semakin penting dalam tempoh dua tahun akan datang, pusat data moden memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) untuk menjadikannya lebih mampan dan bertanggungjawab secara sosial. Penyelesaian automasi dipacu AI bukan sahaja membantu mengurangkan kos operasi dengan memanfaatkan penyelenggaraan ramalan dan keselamatan yang dipertingkatkan, tetapi juga boleh meramalkan gangguan semasa mencapai metrik prestasi yang lebih tinggi. Dengan menerima teknologi canggih seperti robotik tertumpu AI, IoT dan pembelajaran mesin, perniagaan yang berfikiran ke hadapan akan berada pada kedudukan yang baik untuk mengoptimumkan operasi sambil meminimumkan pelepasan karbon.
Diramalkan menjelang 2025, pusat data awan mungkin menggunakan robot canggih yang dilengkapi dengan kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran mesin untuk mencapai operasi cekap 30% yang menakjubkan.
Cara pusat data menggunakan kecerdasan buatan
Automasi proses operasi
Dalam beberapa tahun akan datang, tugasan pusat data perusahaan yang membosankan dan memakan masa akan diubah sepenuhnya oleh buatan kecerdasan. Bot berkuasa AI akan mengautomasikan tugas rutin seperti naik taraf pelayan, penjadualan dan penyelenggaraan, meningkatkan ketepatan dan membebaskan pekerja untuk memberi tumpuan kepada projek yang lebih menarik.
Robot industri sedang merevolusikan proses pelupusan, penyahtauliahan dan pemusnahan melalui automasi. Dengan memantau dari jauh bunyi dan imej anomali atau risiko keselamatan, sistem robotik ini menyediakan sumber data berharga yang meningkatkan kecekapan dan ROI.
Menggalakkan amalan mampan
Kembar digital merevolusikan industri pusat data, membolehkannya beroperasi secara mampan dan mengurangkan pelepasan karbon.
Dengan analisis masa nyata silo maklumat melalui teknologi AI dan ML, perwakilan maya ini boleh meramalkan gelagat dalam kemudahan, sekali gus membolehkan penjimatan kos melalui teknologi penyelenggaraan ramalan. Teknologi berkembar digital ialah alat penting untuk mengurus operasi yang semakin kompleks apabila pusat data menjadi lebih besar dan mengendalikan lebih banyak beban kerja berbanding sebelum ini.
Memanfaatkan kuasa kecerdasan buatan untuk memantau pusat data boleh mengurangkan kos tenaga secara drastik dan menjadikan perniagaan lebih mampan. Dengan menggunakan penderia, algoritma ML boleh melaraskan tahap penyejukan berdasarkan perubahan persekitaran tanpa memerlukan penyeliaan manusia, bermakna perniagaan boleh menjimatkan sehingga 40% pada bil elektrik mereka.
Menggunakan analitik ramalan, perniagaan boleh memulakan lebih awal mengenai kemungkinan kegagalan pelayan atau kesesakan rangkaian, menutup gangguan data sebelum ia berlaku.
Meningkatkan Keselamatan
Pusat data terdedah kepada ancaman fizikal dan digital yang penyedia perkhidmatan tidak boleh mengabaikannya lagi. Penyelesaian dipacu AI/ML menyediakan penyelesaian di mana kamera pintar, sistem pengesanan pencerobohan dan robot bekerjasama untuk melindungi pusat data daripada kuasa luar.
Mereka juga membantu mencegah isu keselamatan siber melalui penjejakan perisian hasad, pengenalpastian kelemahan dan analisis komprehensif tentang potensi bahaya pada semua maklumat masuk dan keluar.
Pengurusan Prestasi Aset
Menggunakan model AI/ML untuk pengurusan prestasi aset, kami boleh memanjangkan hayat perkhidmatan aset dan mengurangkan kos. Dengan mengesan secara proaktif mana-mana parameter operasi yang mungkin menghalang ketersediaan, sumber ini boleh mengesan dengan lebih mudah apabila aset memerlukan penyelenggaraan sebelum masa henti yang tidak dirancang berlaku.
Selain itu, strim data masa nyata dipantau supaya perkara biasa boleh difahami untuk mengenal pasti anomali merentas semua kumpulan aset fizikal yang berkaitan.
Tingkatkan pengalaman pelanggan
Lepaskan potensi pengalaman pelanggan/pengguna menggunakan model AI/ML untuk memaksimumkan kecekapan dan keselamatan pusat data.
Manfaatkan cerapan ini secara strategik dengan mengenal pasti pelanggan yang berisiko supaya anda boleh mengekalkannya dengan sokongan pencegahan proaktif, menemui peluang ketersambungan untuk meningkatkan ketersediaan perkhidmatan digital atau perniagaan dengan cara yang selamat, kependaman rendah, Dan lebih baik memahami perkara yang paling dikehendaki oleh pengguna daripada penyelesaian anda.
Perusahaan sedang bersemangat menerima transformasi digital, dan operasi pusat data juga perlu diselaraskan dengan sewajarnya. Memenuhi cabaran ini memerlukan gabungan kecerdasan buatan dan automasi yang bukan sahaja memastikan kemampanan tetapi juga memacu daya saing utama.
Atas ialah kandungan terperinci Optimumkan operasi pusat data dengan kecerdasan buatan dan automasi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
