機器學習和人工智能是當今IT專業人員的熱門話題，而在企業的數據中心，它們擁有真正的前景。機器學習軟件可比你或你的團隊更快預測情況，甚至可能更快地解決它們。這些系統是當今混合數據中心環境的合理擴展，是數據中心基礎設施中不斷增長的一部分。

IDC預測，到2022年，在數據中心，50%的IT資產將使用嵌入式AI功能自主運行。數據中心的機器學習可以優化大部分整體運營，包括規劃和設計、工作負載、正常運行時間和成本管理。

數據中心機器學習用例

機器學習能夠從場景和數據集中學習，并且可以構建即時響應，而不需要人為干預或依賴于一組有限的預編程動作。該技術可以幫助你更好地了解你的數據中心系統，更有效地管理它們并防止意外停機。

創建更高效的數據中心。企業可以使用機器學習來自動管理其數據中心的物理環境，并通過軟件對物理設施和數據中心架構進行實時修改，而不是警報。

谷歌使用其AI系統自動管理其數據中心的冷卻，并持續分析21個變量，例如空氣溫度、功率負載和內部氣壓。在2018年，該公司利用機器學習將冷卻所需的能源減少40%，并且實現1.06分的電力使用效率。

降低運營風險。對于數據中心運營，防止停機是關鍵任務，而機器學習可以幫助你更輕松地預測和預防停機。數據中心機器學習軟件監控關鍵設備(例如電源管理和冷卻系統)的實時性能數據，并預測硬件何時出現故障。這使你可以對這些系統執行預防性維護，并防止代價高昂的停機。

基于機器學習的風險分析可提高數據中心的正常運行時間，這主要是通過構建不同配置以增加彈性;識別預防性維護的機會;以及識別潛在的網絡安全風險，甚至在它們出現前。

通過智能數據減少客戶流失。企業可在數據中心利用機器學習來更好地了解客戶并潛在地預測消費者行為。作為客戶成功計劃的延伸，機器學習可以分析數據中心內收集后未使用的大量信息。

當機器學習軟件與客戶關系管理(CRM)系統連接時，這個基于AI的數據中心可以搜索和檢索存儲的歷史數據庫(在傳統上不用于CRM)中的數據，并允許CRM系統制定不同的戰略以挖掘潛在或實現客戶成功。

從以下軟件選項開始

由于機器學習可以比人類更快地運行，美國站群服務器，因此它可以在幾秒內分析數TB的歷史數據，并將參數應用于其決策，美國服務器租用，當你在跟蹤數據中心中的所有活動時，這非常有用。如果你希望將機器學習部署到數據中心，可以從以下幾個用例和軟件產品開始。

電力和能源管理。能源管理是企業最容易利用數據中心機器學習實現的領域之一，并可立即獲得顯著收益。谷歌使用DeepMind實現約30%的能源節約，從而降低了相關成本。

Maya HTT的數據中心基礎架構管理軟件Datacenter Clarity LC利用基于AI的工具分析各個服務器，以檢測異常情況以及識別優化機會。

例如，它可以識別工作負載并將其從效率較低的服務器重新路由到能源和工作效率較高而利用率較低的服務器;而你會看到關于更換舊服務器的通知，你可以在它成為問題之前進行升級。

日志管理。大多數數據中心系統都會生成日志，但如果這些日志沒有被利用，那么就沒有價值。還有企業使用的任何邊緣或外圍設備，這里涉及大量日志。

機器學習可以集中和分析這些日志，并可創建對你的團隊有價值且易于使用的報告。開源技術(例如Elasticsearch)以及來自Splunk的付費選項可以幫助分析和提取機器學習例程收集的任何數據。

根本原因分析。當你遇到任何性能問題時，你必須能夠快速確定根本原因并加以解決。Hewlett Packard Enterprise的InfoSight產品中的AI預測引擎可幫助你近乎實時地發現并解決在內部數據中心和云部署中的問題。

根據具體參數，InfoSight會識別受影響的用戶并開發自己的一套解決方案。但真正的價值在于其預防措施;當該軟件開發出解決問題的規則，它就會遍歷整個系統，重新路由流量到未受影響的系統，以防止它們出現相同的問題。