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運(yùn)維管理

數(shù)據(jù)中心安全憑AI,靠譜不?

IT服務(wù)安全性有很多層次。 比如:IT安全層包括防火墻、入侵檢測(cè)和訪問(wèn)控制?;A(chǔ)設(shè)施層包括電力、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器的健康和冷卻等。其中,最為重要的是管理人員。正確的人員有正確的流程、工具和措施,以確保一切正常。人工智能AI)將會(huì)通過(guò)放大功能,精簡(jiǎn)流程和提高效率,這會(huì)對(duì)人們使用的工具和措施產(chǎn)生巨大的影響。

數(shù)據(jù)中心安全憑AI,靠譜不?

人工智能和深度學(xué)習(xí)將成為解析和分析數(shù)據(jù)中心內(nèi)生成的數(shù)據(jù)的必要條件,從而提供更有效地管理服務(wù)交付,同時(shí)減少停機(jī)等風(fēng)險(xiǎn)。這源于最近我們?nèi)绾谓桓稇?yīng)用程序工作負(fù)載的轉(zhuǎn)變。

數(shù)據(jù)太多?

在過(guò)去十年中,我們從大多數(shù)單服務(wù)器單應(yīng)用程序轉(zhuǎn)移成以容器運(yùn)行的分布式應(yīng)用程序。而現(xiàn)在,鄭州電信服務(wù)器 服務(wù)器托管,這些都是由運(yùn)行在云端的微服務(wù),以及自動(dòng)化工具管理的云服務(wù)提供的。基礎(chǔ)設(shè)施已成為應(yīng)用程序的一部分,而其他應(yīng)用程序已成為基礎(chǔ)設(shè)施的一部分。如果您正在使用像Amazon S3或谷歌地圖這樣的平臺(tái)作為您的服務(wù)交付的一個(gè)組成部分,那么您將親身體驗(yàn)這種轉(zhuǎn)換。

由此而產(chǎn)生的對(duì)數(shù)據(jù)中心管理造成的影響是顯著的,而電力和制冷只是其中需要關(guān)注的一小部分。環(huán)境控制,物理設(shè)備,深圳論壇空間 香港主機(jī),虛擬機(jī)和公有云都需要被全天候監(jiān)控和管理,以提高成本和性能。那么,了解何時(shí)何地移動(dòng)特定工作負(fù)載就變得至關(guān)重要了。

企業(yè)今天收集,監(jiān)測(cè)和分析數(shù)據(jù)都是確保業(yè)務(wù)能夠連續(xù)性的爆發(fā)。他們需要考慮從傳感器、應(yīng)用、門(mén)禁系統(tǒng)、配電單元、UPS、發(fā)電機(jī)和太陽(yáng)能電池板產(chǎn)生的數(shù)據(jù),添加到外部數(shù)據(jù)源,如應(yīng)用程序漏洞信息,電力費(fèi)率和天氣預(yù)報(bào)。更需要強(qiáng)大的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)架構(gòu)管理(DCIM)工具來(lái)存儲(chǔ)所有這些數(shù)據(jù),進(jìn)行分析并將其轉(zhuǎn)化為可操作信息。你可以嘗試具體劃分一部分,但是這變得越來(lái)越困難。

數(shù)據(jù)中心安全憑AI,靠譜不?

AI和深度學(xué)習(xí)正在成為數(shù)據(jù)中心和關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施管理的一部分。以下是一些較為顯著的領(lǐng)域:

態(tài)勢(shì)感知

活動(dòng)儀表板具有趨勢(shì)、相關(guān)性分析和推薦操作。

預(yù)防性的維護(hù)

深度學(xué)習(xí)用于識(shí)別和關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)電源、存儲(chǔ)或網(wǎng)絡(luò)連接故障的數(shù)據(jù)。這樣,在進(jìn)行維護(hù)的同時(shí),運(yùn)營(yíng)商可以動(dòng)員并主動(dòng)將工作負(fù)載移至更安全的區(qū)域。

根本原因分析

機(jī)器學(xué)習(xí)用于追蹤幾個(gè)服務(wù)故障的根本原因。這被學(xué)習(xí)并用于將來(lái)的預(yù)防性維護(hù)。

網(wǎng)絡(luò)安全和入侵檢測(cè)

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于在應(yīng)用傳感器、訪問(wèn)控制系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)異常模式,并提供更好的信噪比和主動(dòng)緩解的措施。學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于不斷提高企業(yè)的安全態(tài)勢(shì)和管理相關(guān)問(wèn)題的能力。

自動(dòng)化

“窄定義AI” 配備各種自動(dòng)緩解技術(shù),并產(chǎn)生類(lèi)似于汽車(chē)在看到即將碰撞時(shí)剎車(chē)的動(dòng)作。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法將隨著時(shí)間的推移而改善,從而實(shí)現(xiàn)更高的效率和性能,以配合快速增長(zhǎng)的應(yīng)用程序工作負(fù)載。

隨著這一切的誕生與發(fā)展,毫無(wú)疑問(wèn),未來(lái)AI將對(duì)企業(yè)如何管理數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生十分巨大的影響。

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