如今，關(guān)于未來(lái)技術(shù)發(fā)展的預(yù)言繞不開AI，我們不止一次被告知，AI將全面影響人類生活，從語(yǔ)音識(shí)別、智能購(gòu)物到無(wú)人駕駛，AI正在快速影響人類的衣食住行。各行各業(yè)也充分抓住AI帶來(lái)的發(fā)展機(jī)遇，掀起了AI革命。這場(chǎng)AI革命風(fēng)暴同樣也發(fā)生在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域。

AI對(duì)數(shù)據(jù)中心的影響是什么?在其中扮演著怎樣的角色......

混合引領(lǐng)，革新并進(jìn)

放眼世界，數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷巨大轉(zhuǎn)型，一些技術(shù)和商業(yè)趨勢(shì)重塑工作負(fù)載的部署與管理方式。這些新情況對(duì)數(shù)據(jù)中心的供電、制冷和恢復(fù)都產(chǎn)生了影響，傳統(tǒng)企業(yè)IT部門必須努力改進(jìn)，嘗試滿足超大規(guī)模云服務(wù)商交付的效率。據(jù)今年451研究所VotE《數(shù)字脈搏：工作負(fù)載與關(guān)鍵項(xiàng)目數(shù)據(jù)》顯示，58%的企業(yè)正轉(zhuǎn)向混合架構(gòu)，這種趨勢(shì)給IT部門革新帶來(lái)巨大壓力。

尤其，為了與價(jià)格下降的公有云進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)，企業(yè)設(shè)施必須高效且遵循不斷增加的數(shù)據(jù)主權(quán)條例。然而，與其完全替換傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施，企業(yè)更有可能選擇從提升效率著手，尤其是考慮到利用IT資產(chǎn)、整合為更大型更集中設(shè)施以及世界部分地區(qū)需要擴(kuò)容。自動(dòng)化將成為IT變革的關(guān)鍵一環(huán)，軟件編排工具可以用來(lái)管理應(yīng)用層，那么供電和制冷設(shè)施如何應(yīng)對(duì)?歷史來(lái)看，數(shù)據(jù)中心依據(jù)設(shè)計(jì)來(lái)運(yùn)行，怎樣讓數(shù)據(jù)中心更多由軟件驅(qū)動(dòng)，動(dòng)態(tài)匹配IT負(fù)載呢?

DCIM定義

數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施管理軟件(DCIM)是這種趨勢(shì)不可缺少的組成部分，為數(shù)據(jù)中心監(jiān)控、資產(chǎn)管理和容量規(guī)劃提供單一管理平臺(tái)和儀表盤數(shù)據(jù)分析。DCIM有助于簡(jiǎn)化混合環(huán)境的復(fù)雜性、提高生產(chǎn)力、提升資源效率。DCIM基于配電抄表、閾值和告警來(lái)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中心的健康狀態(tài)，并借助自動(dòng)發(fā)現(xiàn)工具管理IT資產(chǎn)。一些DCIM甚至觸及服務(wù)器和端口級(jí)別，或通過(guò)預(yù)測(cè)場(chǎng)景分析來(lái)規(guī)劃和預(yù)測(cè)容量。然而，目前DCIM面臨的挑戰(zhàn)包括整合場(chǎng)外資產(chǎn)，以及應(yīng)對(duì)伴隨著IP關(guān)聯(lián)設(shè)備而來(lái)的網(wǎng)絡(luò)安全攻擊問(wèn)題。

DCIM通過(guò)搜集用于趨勢(shì)研究和使用分析的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)支持所有這些功能。被動(dòng)DCIM通過(guò)告警或性能變化改善基本監(jiān)控，而主動(dòng)DCIM融入其他系統(tǒng)，提高效率、降低風(fēng)險(xiǎn)、增強(qiáng)靈活性。最終，DCIM用戶將尋求把數(shù)據(jù)并入商業(yè)功能中，如成本分析和商業(yè)規(guī)劃，助力驅(qū)動(dòng)BEV決策。AI通過(guò)自發(fā)反應(yīng)，在進(jìn)行優(yōu)化、提供洞見(jiàn)和更好預(yù)測(cè)方面發(fā)揮重要作用。通過(guò)提升可見(jiàn)性、響應(yīng)性和效率,DCIM助力搭建出更多由軟件驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)中心，而AI將進(jìn)一步改善配置和容量規(guī)劃，最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化管理。

數(shù)據(jù)中心如何應(yīng)用AI?未來(lái)會(huì)如何發(fā)展?

廣義來(lái)看，據(jù)今年VotE《AI and Machine Learning:Adoption,Drivers and Stakeholders》調(diào)查顯示，半數(shù)企業(yè)已部署或一年內(nèi)計(jì)劃部署AI。這類趨勢(shì)跨越所有行業(yè)，尤其是IT和通信領(lǐng)域。預(yù)測(cè)性維護(hù)是最常見(jiàn)的使用案例，此類常見(jiàn)應(yīng)用直接適用于數(shù)據(jù)中心管理。

特定應(yīng)用要求適用于全棧，延伸至發(fā)電和制冷。用于離散系統(tǒng)的無(wú)線傳感器曾為常態(tài)，如今該行業(yè)已轉(zhuǎn)向?qū)崟r(shí)告警系統(tǒng)。下一步是3D可視化，延伸至支架或端口，融入到工作流程管理，包括容量租用和云實(shí)例(至少是數(shù)據(jù)提供者允許客戶看到的)。AI也有助于整套控制的優(yōu)化和預(yù)測(cè)。如今，已有軟件工具支持云編排，IT服務(wù)管理和虛擬機(jī)管理。AI助力綁定物理層的應(yīng)用，可將DCIM數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為行動(dòng)知識(shí)。

通常，數(shù)據(jù)中心管理即服務(wù)(DMaaS)是當(dāng)今AI支持下的DCIM起點(diǎn)。DMaaS基于云的遠(yuǎn)程監(jiān)控，匯總了歷史數(shù)據(jù)和匿名客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模分析，而AI能夠用于異常檢測(cè)。DMaaS是數(shù)據(jù)中心資產(chǎn)的“第二雙眼睛”，其長(zhǎng)期目標(biāo)是整合能源管理、連通性、甚至商業(yè)成本。自然，數(shù)據(jù)越多越好，但這種方法的潛在缺陷在于安全和時(shí)延風(fēng)險(xiǎn)。

當(dāng)前，時(shí)間敏感型的監(jiān)控和告警將仍可能本地處理。由于當(dāng)前運(yùn)營(yíng)商反感風(fēng)險(xiǎn)，供應(yīng)商僅僅是提供一些建議。操作方面，仍然使用傳統(tǒng)工具進(jìn)行管理，DCIM用于遷移或其他變更、事故管理和根因分析。將來(lái)，AI可助力打造無(wú)需過(guò)度配置的自愈數(shù)據(jù)中心。

然而，行業(yè)一些有趣的例子某種程度上突出了數(shù)據(jù)中心的AI現(xiàn)狀。

1、谷歌DeepMind展示了如何利用歷史感應(yīng)器數(shù)據(jù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)減少所需的制冷能源。在中國(guó)，華為也訓(xùn)練了自己的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，協(xié)作調(diào)整空調(diào)和制冷機(jī)組控制，目的是獲得最佳PUE并減少附帶的能源成本。

2、事實(shí)上，華為已測(cè)試并部署了iManager，一種由AI驅(qū)動(dòng)的IT資產(chǎn)管理和容量規(guī)劃產(chǎn)品。

3、Vigilent位于加利福尼亞，該公司利用基于云的AI引擎，結(jié)合本地應(yīng)用分析環(huán)境信息，并通過(guò)控制使制冷輸出動(dòng)態(tài)匹配IT負(fù)載。

4、初創(chuàng)公司Litbit已為個(gè)體公司數(shù)據(jù)庫(kù)增添AI色彩，利用干預(yù)模型，通過(guò)聲音指紋檢測(cè)設(shè)備的健康狀態(tài)。

隨著DCIM成為軟件驅(qū)動(dòng)設(shè)施不可缺少的一部分，融入AI將助力實(shí)現(xiàn)優(yōu)化并最終促成數(shù)據(jù)中心的自動(dòng)化。