英國近三分之一的人口目前擁有至少五臺網絡連接設備，也就是說大約有2000萬人擁有1億多臺智能手機、可穿戴設備、虛擬助理等物聯網設備。但這只是冰山一角。根據調研機構IDC公司的專家預測，到2020年，物聯網(IoT)將在全球連接超過500億臺設備，隨著5G無線網絡在未來十年內的應用與發展，有助于創造每年7萬億美元的市場。
全球的網絡連接設備如今比全球人口還要多，這意味著將會產生大量的數據和信息!為了跟上這種不斷增長的需求，現代數據中心的任務就是少花錢多辦事，采用更少的空間、更少的電能、更少的人力。
滿足這些具有挑戰性要求的唯一可行方法是接受名為“工業4.0”的技術革命。自動化、大數據、人工智能、機器學習將成為智能數據中心運營的必要因素。
而機器時代即將來臨，但人們是否為此做好了準備?
什么是數據中心自動化?
簡而言之，它是傳統上由人類執行的任務的自動化，從管理和監控到維護。機器不需要睡覺，不會放假，也不會生病，并且可以全天候運行?；蛘吒苯亓水數卣f，執行需要人為判斷的任務，并用能夠通過分析通過可連接設備上的傳感器交換的信息來“學習”并作出類似決定的機器來代替工作人員。并根據過去的數據預測未來的結果。
現代數據中心變得如此龐大和復雜，以至于人類幾乎不可能應對信息的數量和種類。
然而，機器能夠分析和處理數據的速度幾乎和接收它們的速度一樣快。智能連接的機器意味著實時和即時的響應。它為數據中心管理人員提供了在需求出現時立即擴展的靈活性。它保證了對許多故障的快速反應，而無需人為干預。
機器對機器的通信提供了采用人工智能技術的潛力，可以自動執行IT管理人員和運營團隊執行的許多功能，并將大量原始數據迅速轉化為可操作的信息。
人工智能與數據中心基礎設施管理(DCIM)軟件配合使用，可以將許多關鍵的數據中心功能實現自動化，甚至通過遠程切斷與其他系統的連接來隔離安全威脅。
它可以承擔耗時的補丁管理職責，將系統更新到最新、最安全的軟件。它可用于承擔從重要任務(如觸發災難恢復流程)到相對平常但至關重要的自動生成結束日期報告的任務。
當然，這種智能通信對于數據中心環境并不是全新的技術，不間斷電源(UPS)設備就是一個明顯的例子。UPS上的傳感器收集并交換有關系統性能(例如剩余電池時間)和外部環境的數據。
這些數據在現場或遠程進行監控，并進行分析以提高性能，或在必要時自動觸發緊急響應或系統關閉腳本。
現代的UPS電源設備也可以與智能電網進行通信和整合，為儲能和智能電源使用和需求方面的應對提供了機會。眾所周知，DSR是一種概念，即能源用戶在高峰時間獲得降低使用量的激勵，幫助電網平衡供需，而無需任何額外的發電。
實際上，當單位成本較低時，數據中心可以使用其UPS在非高峰時段產生和儲存多余的電能，這些盈余電能可用于高峰期或停電期間，或者按需銷售回電網。UPS電源確實需要配備鋰離子電池來充當“虛擬電廠”的角色，但這樣做可以在實現企業社會責任和環境目標方面提供顯著的好處，甚至可以提供額外的收入來源。
那么，除了顯著釋放IT團隊時間之外，擁抱數據中心自動化的優勢是什么?
顯而易見的好處是速度快，并且保證了可預測的性能，同時不需要人為干擾。潛在的問題可以實時檢測和解決，維持正常運行，并限制停機時間。另一個具有巨大潛力的領域是提高效率，并降低數據中心能耗。
人工智能在行動–谷歌利用其DeepMind
數據中心自動化帶來的令人難以置信的影響的最顯著例子之一就是科技巨頭谷歌公司。早在2014年，谷歌公司就應用了當時最新收購的DeepMind AI設備的機器學習，以幫助管理整個龐大的數據中心網絡的用電情況。
通過分析來自120個變量的歷史數據，如功耗、冷卻泵速、溫度，算法能夠計算和實施更高效的數據中心設備冷卻方式。其結果是什么?冷卻需求降低40%，能源消耗總體減少15%，可以大幅減少運營成本。
雖然大多數其他組織顯然不可能有谷歌公司這樣的資源，甚至是技術專業知識，但采用類似的思維過程肯定會對數據中心產生重大影響，無論其規模如何。
事實上，現代化UPS可以在上述的智能電源監控和使用中發揮不可或缺的作用。除了通過重要的性能來統計數據，各設備的傳感器也在不斷提供重要的性能數據，根據數據說明，UPS電源還可以決定在適當的情況下切換到節能模式，根據分析的質量，可以使性能效率高達99%。所有這些步驟都有助于數據中心實現節能和減少碳排放。
一個美麗的新世界?
一般來說，數據中心的流程自動化往往被用來提供信息，而人類已經解釋并付諸行動了——人們仍然掌握著很多信息。隨著人工智能和機器學習越來越先進，這種權力分離自然會變得越來越模糊。
盡管過去數據中心僅僅被視為一種存儲手段，但未來的智能數據中心將實時分析、解釋和處理這些信息。
機器人的崛起可能會對數據中心運營產生重大影響
無論什么時候引入這些新技術或激進過程，在機器接管以前由工作人員執行的任務時，總會擔心潛在的失業。而這種擔憂在此后的每一次工業革命中得到回應。
以歷史為指導，結果往往會看到某些工作崗位被取代，而不是實際上失去工作的工作人員，這也是智能數據中心可能會發生的事情。
與許多行業相比，運行數據中心所需的人數已相當有限。增加人工智能可能會導致更少的專業IT職位轉向更多具有技能或靈活的工作崗位。
數據中心管理人員和主管部門不應該擔心這些變化，而應該將自動化視為他們的一種附加工具。IT專業人員將能夠將注意力集中在增值任務上。
然而，無論人工智能和機器有多好，它們很容易受到人們甚至其它機器的操縱，這讓人們對數據隱私和安全性則有顯著的擔憂。
雖然人工智能、自動化和機器學習在人們生活的各個方面肯定會扮演越來越重要的角色，但人們仍然可希望有一天數據中心完全由機器人運營。
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