随着所有行业的数字化转型加速，对数据服务的需求也在不断增长。随着我们进入一个技术主导社会和经济的新时代，运营商必须谨慎地在可持续发展要求与空间和劳动力需求的增加之间取得平衡，同时减少对环境有害的排放。
随着环境、社会和治理需求在未来两年变得越来越重要，现代数据中心正在利用人工智能(AI)，使其更具可持续性和社会责任感。人工智能驱动的自动化解决方案不仅有助于通过利用预测性维护和改进的安全性来降低运营成本，还可以预测停电，同时实现更高的性能指标。通过采用以人工智能为核心的机器人、物联网和机器学习等尖端技术，具有前瞻性的企业将处于优化运营的有利地位，同时最大限度地减少碳排放。
据预测，到2025年，云数据中心可能会采用配备人工智能和机器学习技术的尖端机器人，以实现惊人的30%的高效运营。
数据中心如何利用人工智能
操作过程自动化
在未来几年，企业数据中心繁琐而耗时的任务将被人工智能彻底改变。人工智能驱动的机器人将自动化服务器升级、调度和维护等日常任务，从而提高准确性，并解放员工专注于更令人兴奋的项目。
工业机器人正在通过自动化彻底改变处置、退役和销毁的过程。通过远程监控异常或安全风险的声音和图像，这些机器人系统提供了宝贵的数据来源，从而提高了效率和投资回报率。
促进可持续的做法
数字孪生正在彻底改变数据中心行业，使其能够可持续运营并减少碳排放。
通过AI和ML技术实时分析信息孤岛，这些虚拟表示可以预测设施内的行为，从而通过预测维护技术实现成本节约。数字孪生技术是管理日益复杂的操作的重要工具，因为数据中心变得越来越大，处理的工作量比以往任何时候都要多。
利用人工智能的力量来监控数据中心可以大幅降低能源成本，并使企业更具可持续性。通过使用传感器，ML算法可以根据环境变化调整冷却水平，而无需人工监督，这意味着企业可以节省高达40%的电费。
使用预测分析，企业可以抢先了解潜在的服务器故障或网络拥塞，从而在数据中断发生之前将其关闭。
提高安全性
数据中心很容易受到物理和数字威胁，服务提供商不能再忽视这些威胁。AI/ml驱动的解决方案提供了一种解决方案，智能摄像头、入侵检测系统和机器人协同工作，保护数据中心免受外部力量的影响。
它们还通过恶意软件跟踪、漏洞识别和对所有传入和传出信息的潜在危险进行全面分析，帮助防止网络安全问题。
资产绩效管理
利用AI/ML模型进行资产绩效管理，我们可以延长资产的使用寿命并降低成本。通过主动检测任何可能阻碍可用性的操作参数，这些资源可以更容易地在发生计划外停机之前检测资产何时需要维护。
此外，实时数据流被监控，因此可以了解什么是正常的，以识别所有相关物理资产分组的异常情况。
改善客户体验
使用AI/ML模型释放客户/用户体验的潜力，以最大限度地提高数据中心的效率和安全性。
通过识别哪些客户面临风险，从战略上利用这些见解，以便您能够通过主动预防性支持留住他们，发现以安全、低延迟的方式提高数字或业务服务可用性的连接机会，并更好地了解消费者最希望从您的解决方案中获得什么。
企业正在热切地拥抱数字化转型，数据中心的运营也需要相应的调整。应对这一挑战需要人工智能和自动化的结合，这不仅能确保可持续性，还能推动关键竞争力。
