تفکر عموم جامعه در رابطه با هوش مصنوعی (AI) غالباً محدود به وسایل نقلیه خودران، ربات های چت، فناوری دوقلوی دیجیتال، علوم رباتیک و استفاده از سیستم‌های “هوشمند” برای استخراج آمار و بینش تجاری از داده‌های جامع است. اما امروزه، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (ML) نقش مهمی در میان رک‌های سرور در مراکز داده سازمانی ایفا می‌کنند. پتانسیل هوش مصنوعی برای افزایش کارایی مرکز داده -با توجه به گسترش کار و تجارت- در چهار دسته اصلی تقسیم می شود:

مدیریت برق: مدیریت برق مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند به بهینه سازی سیستم های گرمایشی و سرمایشی کمک کند که می تواند باعث کاهش هزینه های برق، کاهش میزان سرانه مصرف برق و بهبود کارایی مراکز داده شود.

مدیریت تجهیزات (زیرساخت ها): سیستم های هوش مصنوعی می توانند سلامت سرورها، ذخیره سازی و تجهیزات شبکه را کنترل کنند و بررسی کنند که آیا سیستم ها به درستی پیکربندی شده اند و چه زمانی تجهیزات در حال خرابی هستند.

مدیریت حجم کار: سیستم های هوش مصنوعی می توانند حرکت بارهای کاری را به سمت کارآمدترین زیرساخت در زمان واقعی به صورت خودکار انجام دهند، هم در داخل مرکز داده و هم در یک محیط ترکیبی-ابر ، بین محیط های در حال رشد، ابر و لبه.

امنیت: ابزارهای هوش مصنوعی می توانند به طور منظم ترافیک شبکه را بیاموزند، ناهنجاری های نقطه ای را تعیین کنند، هشدارها را برای توجه متخصصین در اولویت قرار می دهند، به تجزیه و تحلیل موارد اشتباه کمک می کنند و توصیه هایی برای ایجاد حفره های دفاعی امنیتی شرکت ارائه می دهند.

همه اینها را با هم جمع کنیم به چشم اندازی می رسیم که هوش مصنوعی می تواند به شرکت ها در راه اندازی دیتاسنتر بسیار خودکار ، ایمن و خود ترمیم کننده کمک کند که نیاز به مداخله کمی از انسان دارند و در سطوح بالایی از کارایی و انعطاف پذیری کار می کنند.