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數據中心、人工智能等這些詞匯，這幾年也算得上高頻詞匯。基于對數據安全的考慮，無論是企業還是個人都會在這些方面花些心思，畢竟網絡安全方面的入侵關乎著正常的公司運營。

在專業的數據中心工作人員來說，他們有責任也有義務為用戶提供安全保護，但是有時候黑客入侵就是在一瞬間，一個不起眼的漏洞都有可能成為如今入口。這種看似微乎其微的方式卻有可能釀成大禍，所有數據中心安全絕對不容小覷。

隨著互聯網在當下所擁有的市場地位，各個領域和行業的人都不會錯過它所帶來的便利，而在人工智能不斷崛起的今天也更加需要保證這種數據安全。

人工智能和深度學習在數據中心管理中變得不可或缺。以下是較為顯著的領域：

獲知動態

具有趨勢、相關性分析和推薦操作的活動指示板。

預防性維護

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，數據中心運營商可以積極主動將工作負載移至更安全的區域。

追蹤故障分析

機器學習用于跟蹤多個服務的故障根本原因。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現場應用傳感器，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積極的解決措施。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

配備各種自動處理技術的"窄范圍定義的人工智能"，例如如果自主駕駛汽車在行駛中即將發生碰撞，則采取剎車措施。

深度神經網絡和機器學習算法將隨著時間的推移而改進，從而實現更高的效率和性能，以配合快速增長的應用工作負載。隨著這一切的即將到來，人工智能將對企業如何管理數據中心產生巨大影響。