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机器学习如何辅助数据中心管理?

黑龙江6+1app www.j7k88.cn 2018-07-12 10:40:56  来源:中国IDC圈

摘要:2017年全球拥有64亿台物联网设备,专家预测其数量在未来几年将跃升至两倍多。
关键词: 数据中心
  数据中心和IT管理目前正面临一些重大的行业变化。其中最重要的是劳动力的转移和改变,如今IT行业每天约有10,000人退休,这一趋势始于2011年,预计将持续到2030年,而这发生在物联网(IoT)的广泛应用和发展期间。2017年全球拥有64亿台物联网设备,专家预测其数量在未来几年将跃升至两倍多。
 
  数据中心管理与劳动力这两个主题似乎并没有关联,但实际上它们的联系看起来更紧密。由于劳动力人口的变化,有些组织甚至招聘退伍军人代替行业资深人士,而这些退休人员离职后,组织将会出现知识和经验短缺问题。这将对大多数行业的发展产生影响,尤其是IT和关键基础设施等高技能行业中。
 
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  另一方面,物联网的发展正在引领新的数据中心和网络架构的变化与发展。随着对边缘位置的需求不断增加,对分布式数据中心管理的需求也在不断增加?;餮澳芄蝗檬葜行脑擞逃谢岵捎酶行У姆椒ń谢∩枋┕芾?,提供自动化操作、预测性警报和主动服务。
 
  通过机器学习,数据中心可以识别正?;蛞斐5脑擞魇?,并实施基础设施系统的自动化管理,例如电力和冷却。通过采用主动识别措施提高效率,机器学习可以帮助其系统学会在触发时自动适应,从而可能无需现场技术人员进行调整。
 
  虽然采用先进的技术可能无法自动解决问题,但机器学习也可以帮助技术人员完成日常工作。通过识别模式和趋势,机器学习还提供了将技术人员的服务方法从被动转变为主动的机会。通过使用预测性警报,技术人员可以在创建问题之前处理维护,最大限度地减少需要员工派遣到用户的紧急服务呼叫。更重要的是,通过移动的应用程序,技术人员可以提前获得趋势和全面的知识库,在识别问题和解决方案方面有一定的优势。
 
  在以上的例子中,机器学习和人工智能(AI)有可能最大限度地减少对现场技术人员的需求,并通过对运营趋势、最佳实践程序和解决方案的见解帮助新员工。但是,获得这些好处需要大量数据和领域专业知识这两个关键组件。为了利用这些可能性,基础设施管理必须拥有适当的流程来捕获和分析基础设施数据。更好的是,IT专业人员可以通过更强大的数据增强机器学习能力。数据中心运营商可以汇总、匿名和分析来自世界各地各种部署的数据,提供行业所需的知识,而不是任何一个特定的位置。
 
  很明显,IT、冷却和电力等领域专家的退休,以及数据爆炸和边缘网络的发展趋势都没有放缓。幸运的是,机器学习只是数据中心管理能够跟上这两种趋势的方式之一。

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