Bagaimanakah kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin akan mengubah pusat data?

Goldman Sachs meramalkan bahawa pelaburan global dalam kecerdasan buatan dijangka mencecah $200 bilion menjelang 2025. Potensi besar teknologi yang berkembang pesat ini telah mendorong peningkatan ketara dalam kes penggunaannya, daripada transformasi penjagaan kesihatan kepada pengalaman pelanggan yang dipertingkatkan. Walaupun terdapat banyak perbincangan mengenai kuasa transformatif kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin merentas pelbagai industri, satu bidang yang agak kurang difahami dan dibincangkan ialah peranan mereka dalam pusat data.

Pusat data ialah tulang belakang era digital, menganjurkan infrastruktur kritikal untuk menyimpan dan memproses sejumlah besar data. Dalam dunia yang dipacu data ini, mempunyai data yang betul adalah penting dan semua perniagaan sedang mencari cara yang lebih baik untuk membuat keputusan termaklum yang meningkatkan produktiviti dan kecekapan tenaga. Ini adalah potensi kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin di pusat data.

Kecerdasan buatan menggunakan data untuk melaksanakan tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia. Pembelajaran mesin, sementara itu, adalah sebahagian daripada kecerdasan buatan yang menggunakan algoritma untuk belajar daripada data, meningkatkan prestasi dan meningkatkan ketepatan secara beransur-ansur. Bersama-sama, teknologi ini membolehkan automasi tugas, ramalan untuk menyokong pembuatan keputusan, mengurangkan kesilapan manusia dan pelbagai faedah lain

Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin boleh membantu Salah satu cabaran utama dalam operasi pusat data ialah penggunaan tenaga. Pusat data menggunakan sejumlah besar elektrik untuk memastikan pelayan berjalan dan data mengalir. Walaupun penyahkarbonan pusat data memberikan peluang kritikal untuk usaha kemampanan perusahaan, tinjauan Hitachi Vantara baru-baru ini mendapati bahawa kemajuan sehingga kini adalah perlahan. Walaupun tekanan global untuk menangani pelepasan karbon, hampir separuh (49%) responden menjangkakan jejak karbon pusat data mereka kekal sama atau malah meningkat.

Boleh dikatakan bahawa organisasi kehilangan peluang besar untuk memanfaatkan teknologi yang betul untuk mencapai sasaran sifar bersih. Di sini, kecerdasan buatan dan penyelesaian pembelajaran mesin boleh digunakan dalam pelbagai cara. Sebagai contoh, sejumlah besar data dianalisis untuk mengenal pasti kawasan tenaga dan ketidakcekapan operasi sambil membuat pengesyoran pengagihan kuasa yang lebih baik untuk mengelakkan penggunaan tenaga yang berlebihan dan mengurangkan penggunaan tenaga secara keseluruhan.

Dengan memperkemas proses, mengautomasikan tugas rutin dan mengenal pasti kesesakan, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin boleh membantu menangani penggunaan tenaga yang tidak perlu dan membebaskan sumber manusia yang berharga, membolehkan kakitangan pusat data memberi tumpuan kepada lebih strategik dan nilai tambah. tugasan. Dengan memperkemas proses, mengautomasikan tugas rutin dan mengenal pasti kesesakan, AI dan pembelajaran mesin boleh membantu menangani penggunaan tenaga yang tidak perlu dan membebaskan sumber manusia yang berharga, membolehkan kakitangan pusat data memberi tumpuan kepada tugas yang lebih strategik dan nilai tambah #🎜🎜 #

Selain manfaat alam sekitar, teknologi ini boleh digunakan untuk meramal dan menyelesaikan masalah operasi sebelum ia meningkat kepada isu kritikal. Dengan menganalisis data sejarah dan metrik masa nyata, algoritma AI boleh mengesan anomali, meramalkan potensi kegagalan dan memberikan cerapan yang boleh diambil tindakan kepada pengendali pusat data, membolehkan mereka menyelesaikan masalah yang berpotensi secara proaktif. Dengan mengetahui isu ini lebih awal, pengendali boleh mengelakkan masa henti yang mahal dan sebarang risiko reputasi yang berkaitan.

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin juga boleh meningkatkan keteguhan dan daya tahan operasi pusat data secara lebih meluas. Melalui pemantauan berterusan dan corak pembelajaran, teknologi ini boleh mengoptimumkan beban kerja secara automatik, memperuntukkan sumber dengan lebih cekap dan menyesuaikan diri secara dinamik kepada permintaan yang berubah-ubah. Ini akan membawa kepada infrastruktur pusat data yang lebih tangkas dan boleh disesuaikan yang boleh mengendalikan turun naik dalam trafik dan beban kerja tanpa campur tangan manual, memastikan operasi yang lancar dan pengalaman pengguna yang lebih baik.

Untuk penyelesaian AI mengurus dan mengoptimumkan pusat data, akses masa nyata kepada data dan metadata diperlukan, termasuk penggunaan sumber dan maklumat konfigurasi perkhidmatan utama. Ini boleh dicapai dengan melaksanakan struktur data dan metadata terpencar yang menyediakan akses piawai kepada data dan pemprosesan pertanyaan teragih merentas sumber data yang berbeza. Selain itu, model AI perlu dilengkapi dengan alat untuk mengakses jenis maklumat yang betul seperti yang diperlukan. Ejen yang dipanggil ini (iaitu model ML/AI dengan akses kepada alatan) diperhalusi untuk melaksanakan tugas yang diperlukan untuk mengurus pusat data secara optimum

Sedangkan potensi manfaat kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dalam data pusat tidak dinafikan, tetapi potensi kesan alam sekitar mereka sendiri mesti dipertimbangkan. Memandangkan ledakan AI berterusan, jejak karbon pusat data mungkin meningkat disebabkan peningkatan penggunaan tenaga dan keperluan perkakasan. Ini menekankan keperluan untuk pelaksanaan AI yang bertanggungjawab dan mampan.

Pengendali pusat data mesti menggunakan teknologi berkuasa ini dengan bijak, memfokuskan pada perkakasan cekap tenaga dan algoritma pengoptimuman. Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin juga boleh digunakan untuk membangunkan sistem penyejukan pintar yang melaraskan penyejukan secara bijak berdasarkan data masa nyata, dengan itu mengurangkan pembaziran tenaga.

Untuk mengurangkan lagi jejak karbon anda (sambil meningkatkan keselamatan dan prestasi), kami mengesyorkan agar anda melaksanakan semula perkhidmatan JAVA di Rust. Selain itu, sementara peralihan daripada mesin maya kepada bekas Linux mungkin masih berjalan, kami menjangkakan semakin banyak perkhidmatan akan dilaksanakan sebagai modul WASM, yang juga akan membantu meningkatkan kecekapan dan keselamatan

Peningkatan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin telah membuka ruang kemungkinan baharu untuk industri pusat data. Daripada penjimatan tenaga dan penyelesaian masalah yang dipertingkatkan kepada kekukuhan yang dipertingkatkan kepada kecekapan operasi yang lebih baik, teknologi ini berpotensi untuk merevolusikan operasi pusat data dan memacu industri ke arah masa depan yang lebih mampan. Walau bagaimanapun, adalah penting bahawa AI dan pembelajaran mesin dilaksanakan secara bertanggungjawab dan penuh perhatian, dengan mengambil kira kesannya terhadap alam sekitar, dan menggunakannya sebagai alat untuk menangani cabaran kemampanan dan bukannya memburukkan lagi mereka. Dengan pendekatan yang betul, AI dan pembelajaran mesin benar-benar boleh mengubah industri pusat data dan membuka jalan untuk masa depan yang dipacu data

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin akan mengubah pusat data?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!