挑战与机遇：如何利用人工智能和机器学习优化数据中心运营，应对安全和中断威胁？EkkoSense公司美洲副总裁特Tracy Collins指出，数据中心需提供更细粒度的实时数据以保持弹性、响应性和在线性。然而，企业在优化数据中心时还面临着供应链不可预测、劳动力短缺、通货膨胀和能源成本飙升等挑战。如何突破困境？戴尔公司人工智能战略主管Brons Larson认为，人工智能和机器学习可以优化配置和部署，提高数据中心的性能。阿里云智能高级总监兼首席工程师Wendy Zhao补充说，人工智能和机器学习正在对数据中心运营和IT管理产生切实的影响。据IDC公司发布的数据，由于嵌入式人工智能功能，数据中心50%的IT资产将自主运行。投资人工智能实现IT基础设施自动化的企业最大受益是提高客户满意度、自动化决策和重复任务。未来，人工智能和机器学习将为数据中心带来更多机遇和发展空间。

人工智能和机器学习：数据中心的未来趋势。去年，57%的数据中心运营商表示相信人工智能可以做出日常运营决策，这一数字高于2021年的49%。考虑到数据中心的许多任务都是人工密集型的，人工智能和机器学习可以显著降低成本，并提高效率。CIO们对应用基于人工智能和机器学习的解决方案感兴趣的领域是解决诸如减少停机、加强多站点弹性、优化直接液体冷却以及改进容量规划以及安全性等具有挑战性的问题。

数据中心的能源成本不断飙升，这意味着运营商在预算范围内运营数据中心更具挑战性。Equinix公司的CIO Milind Wagle指出，该公司正在使用人工智能来估算他们的数据中心将消耗多少电力和空间，进而调整他们的互联网“引擎”。

人工智能可以在哪些方面帮助优化数据中心性能？利用人工智能技术，CIO和数据中心运营商可以优化功耗并提高能源使用效率，以实现未来的效率提升。此外，随着整个行业可持续性压力的增加，许多数据中心运营商还未满足碳排放报告要求的准备。人工智能有可能通过提高效率、减少中断和简化操作来帮助解决这些问题。未来，人工智能和机器学习将在数据中心行业发挥更大的作用。

如何利用人工智能和机器学习优化数据中心性能？实时数据对于任何数据中心的容量规划和资源分配都至关重要。监督机器学习算法可以帮助确定容量规划和负载平衡中的瓶颈，提高数据中心性能。此外，人工智能还可以帮助提高数据中心的安全性。通过学习网络的正常行为并检测异常和偏差，人工智能可以帮助防止大规模数据泄露和黑客攻击。采用“永远不要信任并始终验证”的零信任策略，企业可以提高混合环境的可见性、安全性和遵从性，同时降低成本。

实现可持续发展也是当前数据中心必须面对的挑战。运营商需要思考如何减少碳足迹，而人工智能可以在这方面发挥重要作用。擅长识别不同的数据模式，并帮助企业建立适合数据随时间变化的模型。监督式机器学习在解决复杂的基于约束的碳减排问题方面是有效的，这些问题涉及数百个影响碳排放的潜在变量和因素。通过结合人工智能和机器学习的优势，实现可持续发展已经成为许多CIO们关注的重点。他们看到同行的薪酬计划与ESG目标挂钩，将可持续发展作为减少碳足迹的重中之重，并将其作为工作的核心。对于数据中心来说，利用人工智能和机器学习技术，减少碳足迹已经成为必须优先考虑的问题。

如何利用人工智能和机器学习优化数据中心性能？企业需要了解特定类型的服务器比其他类型的服务器更需要重建的原因，确定导致电源管理系统中断的原因，以及排除资源平衡不起作用的原因，这些都是机器学习可以帮助解决的问题类型。监督机器学习模型在预测准确性方面表现出色，通过挖掘机器数据并构建模型来预测给定服务器何时需要预防性维护，可以节省时间和成本。使用实时数据监控并构建数据集来跟踪所有可用变量以排除性能瓶颈则是关键。

结合人工智能和机器学习的优势，实现数据中心自主运行已经成为目标。通过捕获实时数据、跟踪空气温度、冷却、电力负载、内部气压、资源负载和服务器性能等多个变量，可以实现这一目标，并根据高级管理层设定的可持续性和ESG目标来衡量数据中心的绩效。使用机器学习来解释和创建基于环境监测和控制的模型对于衡量ESG目标的进展至关重要。人工智能和机器学习需要广泛用于跟踪电源和冷却消耗，这是运行数据中心成本最高的两个领域。

识别数据中心中的人工智能用例，确定人工智能可以在哪些方面为保护和优化数据中心做出最大贡献，必须从运营成本和安全性风险最大的地方开始。正确进行冷却、空间、电源和服务器优化是保持数据中心在预算范围内运行和避免潜在停机的核心。据估计，数据中心仅冷却基础设施就消耗了35%的能源。因此，使用人工智能来提高冷却和电力使用效率并选择更多可再生能源非常重要。在网络安全领域，人工智能可以缩小IT和OT系统之间的差距，并为每个数据中心和系统定义最低特权访问和身份管理。

通过结合人工智能和机器学习技术的优势，可以实现数据中心的自动化和优化。正确应用人工智能和机器学习将有助于数据中心运营商实现ESG目标，提高数据中心的效率和可持续性，同时减少成本和风险。