批判性思维：机器学习有望开创先进的数据中心管理的新纪元，但许多设施仍数据中心管理新时代有望采用机器学习技术，但许多数据中心设施仍然有很长的路要走，从基于电子表格的管理习惯到自动化技术的应用。
　　
　　                  谷歌公司数据中心内的冷却系统管道
　　
　　设计>机器学习
　　
　　数据中心基础设施管理（DCIM）软件的目标是最终实现自我管理或完全自治的数据中心。
　　
　　运营商希望采用人工智能驱动的管理软件（可能是基于云计算的）监控和控制IT和设施基础设施以及应用程序，这可能跨越多个站点。数据中心散热、电源、计算、工作负载、存储和网络将动态地扩展以实现最高的效率、生产力和可用性。
　　
　　通过将基于云计算的分析应用于从数千个地点采集的传感器数据，数据中心的设施设备和IT设备也将在一定程度上得到自我修复，从而指导和制定有针对性的预测和预防性维护计划。备件将被安排进行订购，测试和安装，以便在需要时保持一致以避免失效，同时也避免不必要的维护和测试。
　　
　　这种以人工智能为导向的管理模式可能已经推出十年甚至更长的时间，但是这个行业已经取得了一些进展。例如，谷歌公司在2014年透露，该公司一直使用其收购的英国人工智能厂商DeepMind公司获得的技术来改善其部分数据中心的设备管理。
　　
　　正如谷歌公司当时指出的那样，由于有太多的电力和冷却设备的相互作用，数据中心的设施管理太复杂而工作人员几乎无法处理。
　　
　　谷歌公司当时表示，考虑一个简化的场景：只有10台设备，每台设备有10个设置，而第1个到第10个设备的相互关系产生的设置，可能会出现100亿个配置，那么其复杂性将出远远超过人类的能力，但这远远低于一个实际的数据中心可能的配置数量。
　　
　　人工智能驱动的效率
　　
　　谷歌公司使用其数据中心内成千上万个传感器收集的历史数据来训练一个“深层神经网络集合体”。并表示，将所得到的算法应用于其基础设施，其冷却设备的能耗降低40％，整体能源消耗降低15%。该公司正在继续发展和完善机器学习的使用，无疑将会取得更好的成果。
　　
　　但是，不仅仅是谷歌这样的高级云计算运营商采用机器学习，DCIM软件供应商Vigilent公司表示，多年前就已经将机器学习融入动态冷却管理系统中：每一分钟，来自数百或数千个环境传感器的数据被收集在无线Mesh网络中，并通过中央人工智能（AI）引擎这样的复杂的动态控制算法，然后将指令实时发送到数据中心的冷却系统，制定旨在优化绩效的决策。
　　
　　人们可以期待更多的DCIM供应商、托管服务商、云计算提供商拥有自主开发的工具，在不久的将来将机器学习和其他形式的人工智能整合到管理系统中。从孤立的本地DCIM软件转移到基于云计算的数据中心管理即服务（DMaaS）工具（其中多个站点的数据汇总在云端）也应该有助于加速这一过程。
　　
　　从电子表格到人工智能的漫长过程
　　
　　但是，尽管很容易陷入人工智能令人兴奋和具有颠覆性的潜力，但重要的是要反思大多数的数据中心如何继续设计、构建和运行的现实。
　　
　　事实上，许多进程（尤其是在设备方面）仍然牢牢植根于日常运营和人工维护中。案例分析：正如前面所强调的，DCIM工具已经推出了近10年，但大量的数据中心运营商仍对这种技术持怀疑态度。多达50%的数据中心（可能是那些规模较小的数据中心））仍然依靠可信但不太智能的建筑管理工具以及电子表格，书面文档和其他人工流程来运行其设施。
　　
　　数字化
　　
　　所谓的操作和维护，或维修和保养，惯例仍在文件中详细说明，或在设备人员的头脑中。尽管软件工具（包括一些DCIM软件以及专业计算机维护管理系统）得到一定的发展，以帮助管理和自动化这些重要的管理程序和应用程序。
　　
　　在他们能够开始利用先进的支持人工智能的管理工具的潜在优势之前，数据中心运营商将需要解决更加智能的操作。这些包括：
　　
　　•部署本地数据中心或基于云计算的DCIM工具，用于资产管理和环境监控。这个监视和管理层需要在人工智能启用的一些更复杂的操作之前实现。
　　
　　•安装更多的传感器和仪表（其中包括声学和振动装置）密切监测数据中心的温度、湿度、电能质量和其他指标。机器学习工具将需要越来越多的数据。
　　
　　•更好地协调IT和设施团队（由DCIM软件支持），以便更全面地管理数据中心设施。
　　
　　•尽可能将许多以前的手工流程和程序实现数字化和自动化。
　　
　　数据中心工作人员怎么办？
　　
　　采用人工智能的数据中心管理对于设施和IT工作人员意味着什么？如今，“熄灯”数据中心的应用越来越多，而这样的数据中心的IT和一些基础设施的管理是自动的，并且是远程执行的。随着人工智能工具变得更加发达，这个过程可能会加剧并应用到更多数据中心。
　　
　　任何一个数据中心都将不可避免地减少现场工作人员。但并不是这些人都失去了工作，更多的运营人员可能开展服务工作，如支持多个运营商和数据中心设施的管理服务。
　　
　　机器的崛起？
　　
　　人工智能有着潜在好处，但也有一些风险，甚至威胁人的生命。对于数据中心这个世界来说，这可能有点牵强附会，但是谷歌公司人工智能系统提供的答案和行动可能并不总是像最初的预期那样好。
　　
　　而考虑到潜在的意外后果，数据中心采用人工智能驱动管理的事实可能是一个缓慢而谨慎的过程，需要大量的基础工作，这可能并不是一件坏事。
　　
　　编辑：Harris