然而，人工智能技術的發(fā)展與落地應用還遠未成熟。對人工智能硬件而言，算力是技術實現(xiàn)的保障，這需要大量強有力的數(shù)據中心提供基礎支持。但傳統(tǒng)數(shù)據中心存在諸多痛點，亟需借力人工智能，開展數(shù)據中心的革命。
實際上，人工智能的發(fā)展少不了數(shù)據中心的支撐，與此同時，智能化是未來能源基礎設施發(fā)展的必由之路，在此過程中，人工智能也將助推數(shù)據中心朝智能化方向發(fā)展。
數(shù)據中心與AI如何擦出火花?
數(shù)據中心成千上萬臺服務器為人工智能所需的計算能力提供了物理基礎，人工智能也將給數(shù)據中心帶來了新的革命，其帶來的積極影響主要有三個方面。
一是便于數(shù)據中心管理和控制。未來的數(shù)據發(fā)展必將走向軟件定義，但隨著數(shù)據中心呈現(xiàn)復雜化，人工處理的精力和能力都有限。如果通過人工智能利用其學習能力，對以往管理數(shù)據進行智能分析，就可得到可觀準確的決策。
二是降低數(shù)據中心能耗。數(shù)據中心是能耗大戶，巨額的電能費用已經成為數(shù)據中心高速發(fā)展的瓶頸，很多互聯(lián)網巨頭的自建數(shù)據中心開始想盡一切辦法去降低能耗。人工智能技術就可以充分計算PUE值，再根據PUE值反推哪些因素對其影響最大，再去優(yōu)化這些部分，從而達到降低能耗的目的，提升數(shù)據中心運行效率。
例如，谷歌使用DeepMind提供的AI技術，在機房的能耗上獲得了大幅的削減，相應減少PUE值。具體而言，通過建立機器學習的模型，對機房的PUE指標趨勢進行預測，從而指導制冷設備的配置優(yōu)化，減少了閑置的用于制冷的電力消耗。這項技術能夠為谷歌減少15%的數(shù)據中心整體耗電量，節(jié)省下來的成本相當可觀。
三是數(shù)據中心的數(shù)據加工。數(shù)據中心擁有海量數(shù)據，原有的計算方式效率太低。借助AI技術的智能化運維，就可以對這些數(shù)據進行深度分析，將數(shù)據進行過濾、整理、組建各種模擬模型，這些加工后的數(shù)據可能會產生巨大的價值。如果是數(shù)據中心的運行數(shù)據，則可以通過智能運算，獲得提升數(shù)據中心運維水平機會;如果是數(shù)據中心的存儲數(shù)據，則可以通過只能運算獲得行業(yè)市場狀況，進行人員特征的分析等。
數(shù)據中心運維日趨智能化
人工智能為數(shù)據中心提供了全新的機遇：未來可以建設智能化的數(shù)據中心，用來替代簡單重復勞動，在大量數(shù)據中提取規(guī)律性信息，大量方案中優(yōu)選最佳方案，復合數(shù)據環(huán)境下選擇最優(yōu)模式。
具體到智能運維領域，目前依靠已有的日志進行模式識別，可以實現(xiàn)實時監(jiān)控，潛在故障告警，實時故障定位，重點區(qū)域問題監(jiān)控，還可實現(xiàn)解決方案智能化推薦;在節(jié)能降耗方面，可實現(xiàn)整個基礎設施的智能化管理，提高可靠性，降低IT能耗，減少制冷消耗，從而節(jié)省電力。
然而，人工智能亦對數(shù)據中心帶來了不小的挑戰(zhàn)。據信通院研究數(shù)據顯示，在供電方面，AI使得數(shù)據中心功率密度從5kW提升到21kW及以上，給供配電基礎設施帶來挑戰(zhàn);在制冷方面，AI帶來的高功率帶來高散熱，風冷向液冷轉變;在邊緣計算方面，AI使得網絡限制數(shù)據需要端側處理，要建設好邊緣數(shù)據中心。
智能微模塊3.0將成智能化里程碑
目前，行業(yè)內已有不少智能化數(shù)據中心解決方案問世。以華為公司為例，2018年6月CEBIT2018期間，華為發(fā)布了一款名為“智能微模塊3.0”的智能化解決方案，主要圍繞i³(iPower，iCooling，iManager)特性，加入AI優(yōu)化運行算法，實現(xiàn)數(shù)據中心基礎設施整體功能的智能化融合，使得數(shù)據中心的高效智能如虎添翼。
智能微模塊3.0將通過智能化AI算法主動判斷運行狀態(tài)，實現(xiàn)供電鏈路毫秒級故障檢測，秒級故障定位，毫秒級故障隔離，分鐘級故障恢復功能;突破行業(yè)困擾已久的冷媒泄漏檢測難題;提升數(shù)據中心全生命周期空間、電力、制冷及人力資源的高效利用。
其中，iPower可實現(xiàn)供電全鏈路可視及告警精確定位，并擁有基于AI技術的電池管理系統(tǒng)，配合毫秒級故障隔離，以保障供電的可靠性。iCooling，基于AI的自優(yōu)化算法，同等工況下溫控系統(tǒng)節(jié)電可達8%;溫控系統(tǒng)精確制冷，消除熱點隱患，提升數(shù)據中心運行的穩(wěn)定性。同時，AI算法支持空調冷媒容量的自檢測，提高可靠性。iManager是智能微模塊3.0的大腦，讓機房運維變得更加簡單、高效：底層設備借助先進的IoT技術，擺脫傳統(tǒng)串口通訊速度慢的問題，同時設備高度自學習、自適應，為整個系統(tǒng)智能化打造堅實的基礎;系統(tǒng)平臺通過云化改造，構建DCIM+管理資源池，全球數(shù)據中心運營經驗共享，邁出數(shù)據中心智能化、自優(yōu)化的重要一步。對于出租型數(shù)據中心，華為DCIM+通過對租戶資源使用情況進行動態(tài)分析，識別不同類型用戶的需求，輔助數(shù)據中心的規(guī)劃建設與擴容。智能識別高價值客戶類型，牽引優(yōu)勢資源向高價值用戶轉移，優(yōu)化資源配置，提升出租收益。
數(shù)據中心基礎設施發(fā)展經歷了散件化組合，產品化整合，智能化融合三個發(fā)展階段。現(xiàn)在，華為將AI技術運用到數(shù)據中心基礎設施管理中，能夠大幅提升數(shù)據中心的可靠性、能源效率以及運維效率，最終幫助客戶降低全生命周期TCO，增加收入。
京公網安備 11010502049343號