AI如何解决数据中心的工作负载管理难题
发布时间：2021-07-24 18:02:40 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：人工智能如今为实现数据中心的基本管理任务自动化做好了准备。但是，数据中心管理人员准备好从人工管理过渡到机器管理了吗? 随着数据中心工作负载量呈螺旋式增长，越来越多的企业开始寻求采用人工智能技术帮助他们减轻IT团队的管理负担，同时提高效率，并削
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人工智能如今为实现数据中心的基本管理任务自动化做好了准备。但是，数据中心管理人员准备好从人工管理过渡到机器管理了吗?
随着数据中心工作负载量呈螺旋式增长，越来越多的企业开始寻求采用人工智能技术帮助他们减轻IT团队的管理负担，同时提高效率，并削减开支。
人工智能承诺将工作负载自动实时管理功能应用在基础设施，无论是在内部部署数据中心还是在由数据中心、云平台和边缘计算设备组成的混合云环境中。随着人工智能为工作负载管理带来的转变，未来的数据中心将与现在的数据中心设施大不相同。一种可能的方案是由远程管理员管理的小型互连边缘数据中心的集合。
专注于数据中心业务和技术趋势分析的Infosys Knowledge Institute负责人Jeff Kavanaugh表示，由于竞争加剧、通货膨胀以及疫情导致的预算削减各种因素，许多企业正在寻求降低数据中心运营成本的方法。人工智能和自动化已经被证明是工作量管理中的强大工具，因为它可以将企业的员工从耗时且乏味的任务中解放出来，并使他们能够专注于真正需要人工处理的工作。
满足需求
大多数数据中心管理人员的首要任务是优化运营以满足高峰需求。然而，无论他们如何仔细地计划和准备，需求高峰和低谷往往无法控制。商业咨询机构Capgemini公司北美地区人工智能工程副总裁Goutham Belliappa说：“人工智能可以带来独特改进的地方在于它可以理解工作负载的模式，并将这些需求与数据中心容量相匹配。”
人工智能管理可以使数据中心团队从一系列平凡而重复的任务中解脱出来，其中包括服务器管理、安全设定、计算、内存和存储优化、负载均衡，以及电力和冷却分配等。科技市场咨询机构ABI Research公司首席分析师Lian Jye Su说，“这些工作负载都可以通过人工智能实现自动化或增强。”
IT管理软件开发商Manage Engine公司人工智能和机器学习产品总监Ramprakash Ramamoorthy表示，人工智能可以帮助分析从单个机器收集的数据，并发现被监控参数中的异常情况。他说，“人工智能还可以帮助更早地预测故障和中断，这可以帮助数据中心管理团队减少停机时间，并保持集群正常运行。人工智能还可以实现更好的温度和电压管理，从而直接降低运营成本，并帮助减少碳足迹。”
Ramamoorthy表示，虽然可以使用各种人工智能方法，但工作负载管理工具应始终确保模型预测是完全可解释的。与其他领域相比，人工智能系统在数据中心工作负载管理中做出的决定通常会由一个或多个协同工作的团队来执行。因此，人工智能模型决策应该是可解释的，让IT团队能够更好地理解模型决策的意图，并采取相应的行动。
他指出，“人工智能模型最多可以达到80%到85%的准确度，因此这也有助于人类团队通过正确解释人工智能模型的决策来关联明智的决策。如果人工智能模型可以为其呈现的决策提供置信度评分，那么它也将有助于有效的工作负载管理。”
人工智能和机器学习开发商Tanjo公司联合创始人兼首席执行官Richard Boyd表示，随着人工智能和机器学习工具变得越来越普遍，很多企业认识到，当人类智能与技术合作而不是竞争时，可以实现最佳结果。他说，“机器在许多方面根本无法取代人类，但机器在某些领域的应用肯定比人类好得多。一旦人工智能和机器学习变得流行，并且企业员工适应这种新的合作关系，那么他们的观点就会发生转变。”
Dell科技公司的人工智能战略负责人Brons Larson表示，数据中心可以利用人工智能/机器学习来提高性能以及优化配置和部署。人工智能/机器学习支持动态协调资源与工作负载，以优化资源利用率以更好地管理成本。所有人工智能解决方案，无论是何种应用程序或供应商，都需要专业知识来正确配置和优化价值。这首先要正确捕获和评估用于训练和测试的数据，以及针对漂移和偏差管理部署的模型。
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