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人工智能和机器学习将如何为数据中心提供帮助

有些人认为,人工智能(AI)了解和处理问题时近乎具有神秘的力量。而人工智能广泛运用于人们日常生活的许多范畴,因而,完成这一方针的硬件开端在数据中心中运用。
  
  数据中心本身存在一系列复杂的问题,包括优化和猜测。那么,怎么选用人工智能这种奇特的技能来改进数据中心运营?
  
 将人工智能运用在数据中心
  
  机器学习(尤其是深度学习)能够查看很多的数据集,并在其中找到不依赖于人类用来了解和猜测数据的模型的形式。它还能够猜测未来将重复呈现的形式。
  
  现在的数据中心设备越来越老练和齐全,传感器能够供给很多有关IT功用和环境要素的实时和历史数据。2016年,为了提高功率,谷歌公司将人工智能运用到数据中心上,得到了业界关注。
  
  谷歌公司运用其具有的人工智能技能DeepMind来优化其数据中心的冷却。2014年,该公司宣布其数据中心工程师JimGao正在运用人工智能技能来完成推荐引擎。
  
  2016年,该项目运用神经网络优化了谷歌公司在新加坡的数据中心的冷却设备,这些神经网络学习怎么猜测数据中心的温度,并供给了活跃应对的主张。
  
  依据DeepMind的研讨工程师RichardEvans的说法,该结果使该数据中心的冷却费用削减了40%,而PUE(动力运用功率)削减了15%。他表明,“由于算法是了解复杂动态的通用框架,因而咱们方案将其运用于数据中心环境中的其他应战。”
  
  该公司2018年宣布的下一步方案是自动运转数据中心冷却体系,人工智能体系在作业人员的监督下调整数据中心的运转设置。为了保证冷却体系安全运转,运营团队限制了其设置,因而只节省了30%的冷却费用。
  
  该体系每五分钟用数千个传感器对数据中心冷却体系拍照一次快照,并将其输入云中的人工智能体系。这猜测了潜在的举动将怎么影响未来的动力消耗,并选择了最佳的选择。这将数据发送到数据中心,由本地操控体系验证,然后施行。
  
  项目团队陈述体系现已开端发作出人意料的优化效果。DanFuenffinger来自谷歌公司的一家数据中心运营商,他选用该体系作业了很长时间,他说:“咱们看到人工智能学会运用冬天的低温条件,发作比正常温度更低的冷却水,这真是令人惊讶,由于这样能够削减数据中心内冷却所需的电能。”
  
  JimGao表明,这个成功事例证明了该体系能够安全有效地运作。其决策将受到安全规矩的检查,运营人员能够随时接管。
  
  在这个阶段,谷歌公司的人工智能优化只要一个客户,那便是其本身。但这一主意得到了学术界的大力支持。
  
 稳定性很重要
  
  加拿大安大略省麦克马斯特大学核算基础设备研讨中心(CIRC)负责人SuvojitGhosh表明,人类和简略的基于规矩的体系能够对任何状况做出反应,可是当环境发作改变时,它们的反应并不相同,而人工智能能够做得更好,由于它能够猜测改变。
  
  Ghosh说,“咱们知道运转的服务器过热将会导致宕机。但假如有温度动摇,这种状况明显会更糟。简略的规矩使数据中心迅速到达最佳稳态方位,但在此过程中,它们会使温度忽然发作阶段性改变,结果发现这会糟蹋很多能量。假如温度条件经常改变,那么其能耗或许抵消收益。假如环境温度现已到达21℃~27℃,然后再下调的话,将会糟蹋电能。”
  
  一些数据中心服务商为此做出了回应。数据中心基础设备办理(DCIM)服务商现已选用了人工智能技能,而一些现已在进行猜测剖析的公司现已选用了机器学习技能。
  
  剖析组织Romonet公司联合创始人ZahlLimbuwala说,“当前机器学习的各个方面都处于渠道的初始数据处理阶段,在将传感器和外表的原始数据输入猜测建模引擎之前,对其进行标准化、整理、验证和标记。”
  
  电力和冷却方面的智能化办法有不同的名称。例如华为公司的电力、冷却和DCIM智能化技能名称分别称之为iPower、iCooling和iManager。
  
  与谷歌和其他公司相同,华为公司从简略的实践步骤开端,例如运用形式匹配来操控温度并发现制冷剂走漏的证据。在电力体系中,它致力于运用人工智能辨认和隔离设备故障。
  
  该公司高档营销司理Zou Xiao teng表明,在具有1,540个机架的廊坊数据中心,华为公司大幅降低了运用iCooling技能的PUE值。该数据中心设备的功率密度约为每机架6kW,IT负载率为43%。
  
  DCIM供货商Nlyte公司在2018年将其东西与世界上最闻名的人工智能项目之一IBM公司的Watson集成之后,将其运用在DCIM产品中。
  
  Nlyte公司首席执行官Doug Sabella其时猜测,人工智能技能增强DCIM将带来巨大的成就。
  
  他说,“简略的工作便是预防性保护。可是,除了猜测性事物之外,作业人员借助DCIM更好地办理作业负载。在运用程序功用办理方面需求考虑一些问题:能够依据有限的数据集选择要放置作业负载的方位,那么将它放在公共云中仍是私有云中?有助于确认方位和基础设备的属性是什么?
  
  这一决定中并没有包含整体要害信息,但从人工智能的角度来看,能够协助数据中心实践削减作业负载和优化作业负载,并降低作业负载失利的危险。咱们看到人工智能对数据中心的运营将发作巨大的影响。”
  
  IBMWatson公司物联网北美市场营销负责人AmyBenett看到了另一个有用的方面。他说,“人工智能作为数据中心团队的新成员能够一直作业却不会感到疲倦。”
  
  据报道,Watson技能在医疗保健等要求更高的范畴并没有像承诺的那样到达预期效果,这让Watson的体现有些相形见绌。但运用在数据中心或许是其康复杰出声誉的舞台。数据中心的要害设备的办理要比人体健康简略得多。
  
 下一阶段的发展
  
  Ghosh说,“现在是人工智能处理更大问题的时分了。”这与Sabella的观念相呼应。在最初的运用之后,提高功率和冷却功率的尽力终究完成了收益。在这一点上,人工智能能够开端办理加载的内容。
  
  Ghosh表明,“运用核算历史记录的本钱进行智能负载平衡或容器编排,能够降低特定运用程序的动力本钱。这或许会节省一半的IT动力本钱。只需运用人工智能来安排作业,而这不会考虑关闭闲置服务器或其他相似的工作。”
  
  除此之外,Ghosh还在数据中心进行设备运转声音的人工智能剖析。他说,“经历丰富的员工会依据设备运转的声音知道出了什么问题。”
  
  华为公司高档司理ZouXiaoteng说,“假如变压器呈现问题,其噪声形式会发作改变。通过学习变压器的噪声形式,人工智能能够运用声学技能来监控变压器的运转状况。”
  
  Ghosh说,“这种方法允许人工智能超越专家具有的常识和经历,并了解人类认知永远无法了解的东西。在接下来的10年,咱们将能够在故障发作之前对其进行猜测。我希望能够创建一种能够彻底消除预防性保护需求的算法。”
  
  华为公司高档司理ZouXiaoteng认为还有一些好处是,人工智能能够将资源运用率再提高20%,同时削减人为过错。
  
  他对人工智能的运用进行了分级。零级数据中心是一个彻底选用人工办理的数据中心;榜首级数据中心的基本功用是选用传感器可视化数据中心设备;第二级数据中心能够为作业员供给一些协助,完成无人值守部分功用,人工智能技能将向工程师陈述状况,工程师将做出适当的响应;第三级数据中心能够供给根本原因剖析和虚拟协助来处理问题。华为公司的数据中心现已到达了这个阶段。
  
  他说:“在未来,我信任能够运用人工智能来猜测是否存在任何问题,并运用人工智能完成数据中心的自我康复。”
  
  他猜测,在这个阶段,DCIM体系甚至能够从专门的人工智能处理器中获益。华为公司现已在测验运用其Ascend系列人工智能处理器,在云核算和边缘方面选用DCIM进行办理。
  
  大多数用户目前依然处于前期阶段,但有些用户明显对此持乐观态度。富国银行任务要害设备现场司理EricFussenegger表明,“现在,咱们运用人工智能来监控设定点,选用DCIM加强了数据中心设备的操控办法。”
  
  Fussenegger表明,人工智能在未来能够进一步发挥作用,智能设备能够在数据中心的日常实践保护和操作中发挥更大作用。
  
  他说,“总有一天,机器人能够接管数据中心清洁作业或保护IT设备,并且作业人员不用在冷热通道区域进行保护。但我认为其作业仍是需求作业人员的监督。”


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