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到2025年,AI機器人可能會占據(jù)云數(shù)據(jù)中心的一半

人工智能 機器人
Gartner 的報告預測,一半的云數(shù)據(jù)中心將部署具有(AI)和機器學習(ML)能力的先進機器人,從而使運營效率提高 30%。此舉將是由數(shù)據(jù)中心市場人員短缺引起的。

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康涅狄格州斯坦福 — 一份新報告稱,具有人工智能 (AI) 的機器人將幫助運行云數(shù)據(jù)中心。

Gartner 的報告預測,一半的云數(shù)據(jù)中心將部署具有(AI)和機器學習(ML)能力的先進機器人,從而使運營效率提高 30%。此舉將是由數(shù)據(jù)中心市場人員短缺引起的。

Gartner 本月發(fā)布了報告:《新興技術(shù)和趨勢:機器人和人工智能/機器學習在云數(shù)據(jù)中心運營中的應(yīng)用》。

Gartner 表示,數(shù)據(jù)中心的大部分工作都是“乏味、復雜和重復的”。

Gartner 研究副總裁 Sid Nag 表示:“數(shù)據(jù)中心是將機器人和人工智能配對以提供更安全、準確和高效的環(huán)境,需要更少的人為干預的理想領(lǐng)域。”

例如,機器人可以在以下每個數(shù)據(jù)中心功能中“表現(xiàn)出色”:容量規(guī)劃;調(diào)整虛擬機和容器環(huán)境的大小;并保證資源的有效利用,避免企業(yè)及其購買者的“云浪費”。

“數(shù)據(jù)中心不斷增長的服務(wù)器和存儲量與管理它們的有能力的工人數(shù)量之間的差距正在擴大,”Nag 說。 “對企業(yè)來說,不采取任何措施來解決這些缺點的風險很大。”

“數(shù)據(jù)中心運營只會增加復雜性,因為組織將更多不同的工作負載轉(zhuǎn)移到云中,并且隨著云成為組合使用其他技術(shù)(例如邊緣和 5G,僅舉幾例)的平臺。”

Nag 補充說,雖然機器人在汽車和制造業(yè)等行業(yè)得到了利用,但“跨數(shù)據(jù)中心的機會卻被忽視了。”

“IT 領(lǐng)導者可以引導云數(shù)據(jù)中心運營和流程的智能自動化,為他們的企業(yè)創(chuàng)造關(guān)鍵的差異化優(yōu)勢,例如增加正常運行時間和滿足云產(chǎn)品的 SLA,通過使用機器人,這將成為現(xiàn)實。”

人工智能機器人將實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心自動化的 4 個領(lǐng)域

1. 服務(wù)器升級維護

一旦服務(wù)器被淘汰,工業(yè)機器人可以比人類更快、更有效地完成退役和銷毀驅(qū)動器的任務(wù)。對于經(jīng)常進行大規(guī)模升級的公司(例如任何云提供商)來說尤其如此。

2. 監(jiān)控

機器人傳感器探頭提供更精細的服務(wù)器機架溫度數(shù)據(jù),而無需安裝任何侵入性物理硬件。用于遠程監(jiān)控的機器人還可用于收集其他數(shù)據(jù),例如聲音和圖像,以檢測任何異常情況。

3. 數(shù)據(jù)中心安全

維護數(shù)字和物理安全的數(shù)據(jù)中心設(shè)施是所有數(shù)據(jù)中心公司的首要任務(wù)。機器人能夠通過一系列不同的功能提供一層物理安全,包括通過熱傳感器檢查人體溫度或停車設(shè)施的車牌識別。

4. 云運營中的 AI/ML

結(jié)合機器人,現(xiàn)代人工智能和機器學習技術(shù)可以監(jiān)控和管理數(shù)據(jù)中心的 IT 流程。該技術(shù)的用戶,例如站點可靠性工程師 (SRE),能夠通過自然語言與給定平臺進行交互和通信。這些平臺能夠從過去的情況中學習,以在未來的情況下提高效率。

 

責任編輯:姜華 來源: 千家網(wǎng)
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