IT服務安全性有很多層次。 比如：IT安全層包括防火墻、入侵檢測和訪問控制。基礎設施層包括電力、網絡、服務器的健康和冷卻等。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)將會通過放大功能，精簡流程和提高效率，這會對人們使用的工具和措施產生巨大的影響。
人工智能和深度學習將成為解析和分析數據中心內生成的數據的必要條件，從而提供更有效地管理服務交付，同時減少停機等風險。這源于最近我們如何交付應用程序工作負載的轉變。
數據太多?
在過去十年中，我們從大多數單服務器單應用程序轉移成以容器運行的分布式應用程序。而現在，這些都是由運行在云端的微服務，以及自動化工具管理的云服務提供的。基礎設施已成為應用程序的一部分，而其他應用程序已成為基礎設施的一部分。如果您正在使用像Amazon S3或谷歌地圖這樣的平臺作為您的服務交付的一個組成部分，那么您將親身體驗這種轉換。
由此而產生的對數據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注的一小部分。環境控制，物理設備，虛擬機和公有云都需要被全天候監控和管理，以提高成本和性能。那么，了解何時何地移動特定工作負載就變得至關重要了。
企業今天收集，監測和分析數據都是確保業務能夠連續性的爆發。他們需要考慮從傳感器、應用、門禁系統、配電單元、UPS、發電機和太陽能電池板產生的數據，添加到外部數據源，如應用程序漏洞信息，電力費率和天氣預報。更需要強大的數據中心基礎架構管理(DCIM)工具來存儲所有這些數據，進行分析并將其轉化為可操作信息。你可以嘗試具體劃分一部分，但是這變得越來越困難。
AI和深度學習正在成為數據中心和關鍵基礎設施管理的一部分。以下是一些較為顯著的領域：
態勢感知
活動儀表板具有趨勢、相關性分析和推薦操作。
預防性的維護
深度學習用于識別和關聯預測電源、存儲或網絡連接故障的數據。這樣，在進行維護的同時，運營商可以動員并主動將工作負載移至更安全的區域。
根本原因分析
機器學習用于追蹤幾個服務故障的根本原因。這被學習并用于將來的預防性維護。
網絡安全和入侵檢測
機器學習和深度神經網絡用于在應用傳感器、訪問控制系統和網絡系統中發現異常模式，并提供更好的信噪比和主動緩解的措施。學習神經網絡用于不斷提高企業的安全態勢和管理相關問題的能力。
自動化
“窄定義AI” 配備各種自動緩解技術，并產生類似于汽車在看到即將碰撞時剎車的動作。
深度神經網絡和機器學習算法將隨著時間的推移而改善，從而實現更高的效率和性能，以配合快速增長的應用程序工作負載。
隨著這一切的誕生與發展，毫無疑問，未來AI將對企業如何管理數據中心產生十分巨大的影響。
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