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當(dāng)前位置:數(shù)據(jù)中心行業(yè)動態(tài) → 正文

人工智能推動全球業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)中心管理

責(zé)任編輯:cres 作者:David Trossell |來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2019-03-19 10:36:37 原創(chuàng)文章 企業(yè)網(wǎng)D1Net

調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司發(fā)布的名為《數(shù)據(jù)中心即將消亡,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施出現(xiàn)》的調(diào)查報(bào)告表明,到2025年,80%的企業(yè)將關(guān)閉其傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心。而目前僅有10%的企業(yè)關(guān)閉。該報(bào)告于2018年4月發(fā)布,并表示傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心將專用于其他地方無法支持的非常具體的服務(wù),或支持那些經(jīng)濟(jì)效益最高的本地系統(tǒng)。
 
報(bào)告還指出,隨著互連服務(wù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、邊緣計(jì)算、SaaS產(chǎn)品繼續(xù)激增,企業(yè)保留傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)具有的優(yōu)勢有限。
 
這份報(bào)告表明,人們認(rèn)為目前正在進(jìn)行一場革命性的變革浪潮,而且正在改變企業(yè)向客戶和企業(yè)提供服務(wù)的方式。然而,諸如此類的報(bào)告并不總是準(zhǔn)確的。例如,人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)正在推動數(shù)據(jù)中心的變革。那么,他們不僅會推動數(shù)據(jù)中心管理,而且還會將數(shù)據(jù)中心從將會消亡的預(yù)測中拯救出來嗎?
 
時(shí)尚行業(yè)和計(jì)算機(jī)行業(yè)的相似之處
 
在人們看來,很容易在時(shí)尚行業(yè)和計(jì)算機(jī)行業(yè)之間劃清界限。雖然每年都會推出一些新事物,并從根本上改變一切(或者他們希望如此)。這至少是供應(yīng)商想要發(fā)生的事情。如果不符合當(dāng)前的趨勢,它們會增加失敗的可能性。然而,許多企業(yè)陷入了困境。
 
很多行業(yè)專家對行業(yè)和技術(shù)發(fā)展進(jìn)行預(yù)測,并得出結(jié)論:雖然大多數(shù)預(yù)測都已經(jīng)實(shí)現(xiàn),但它們發(fā)生的時(shí)間比預(yù)期的要晚得多。它們也產(chǎn)生了比預(yù)期更大的影響。同樣,客戶經(jīng)常被告知一些技術(shù)已經(jīng)消亡。這有點(diǎn)像預(yù)測磁帶已經(jīng)消亡,或者無紙辦公室即將到來一樣。
 
IT行業(yè)似乎從來沒有擺脫過極端的激情,那么,人們該如何看待Gartner公司的預(yù)測呢?盡管看起來完全不切實(shí)際,但數(shù)據(jù)中心仍繼續(xù)存在。而在專家看來,數(shù)據(jù)中心將永遠(yuǎn)存在,因?yàn)樵谡麄€(gè)行業(yè)所見證的所有變化中,它們一直是計(jì)算技術(shù)的基石:如計(jì)算、客戶機(jī)-服務(wù)器拓?fù)?、互?lián)網(wǎng)、個(gè)人電腦革命,以及業(yè)務(wù)向云端的遷移。還有其他的技術(shù),其中包括磁帶。
 
因此從表面上看,Gartner公司的報(bào)告很容易被駁回。但是,考慮到一些嚴(yán)重依賴IT功能的技術(shù),以及用戶對IT的期望。IT行業(yè)傾向于關(guān)注速度和饋送開發(fā),以滿足不斷增加的縮短響應(yīng)時(shí)間的需求。采用更快的CPU、更快的緊密耦合內(nèi)存和I/O、固態(tài)磁盤,而自動駕駛車輛、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)將成為數(shù)據(jù)海嘯。
 
數(shù)據(jù)重點(diǎn)
 
對數(shù)據(jù)的重視將在未來定義IT基礎(chǔ)設(shè)施。傳統(tǒng)上,人們使用數(shù)據(jù)作為達(dá)到目的的手段進(jìn)行計(jì)算和處理,然后得到結(jié)果。數(shù)據(jù)將被分類為訪問和保留成本層。
 
第一層用于緊密耦合的高速、高成本、低延遲存儲,存檔數(shù)據(jù)可能位于完全不同的低成本解決方案中。然而,在行業(yè)中,人們看到了數(shù)據(jù)是如何被感知和使用的。在某些情況下,數(shù)據(jù)作為一種商品出售,其交付方式非常類似于傳統(tǒng)的制造過程。流媒體播放和音樂公司就是一個(gè)很好的例子。
 
在后期制作和數(shù)字化之后,Netflix、亞馬遜和Spotify就像傳統(tǒng)的產(chǎn)品制造商一樣,將他們的數(shù)據(jù)和產(chǎn)品存儲在云端。然后將它們運(yùn)送到客戶的邊緣。對于Netflix公司,邊緣在本地互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商(ISP)購買后即可使用。因此,這相當(dāng)于為數(shù)據(jù)交付優(yōu)化的簡單“即付即用”體系結(jié)構(gòu)。
 
不同的要求
 
物聯(lián)網(wǎng)(IOT)、自主駕駛車輛提供了另一個(gè)例子。企業(yè)也可以投入到智慧城市,以獲得良好的衡量。它們有非常不同的數(shù)據(jù)和計(jì)算要求,這些設(shè)備發(fā)出的數(shù)據(jù)以狀態(tài)信息的形式存在,在許多情況下,例如控制工業(yè)過程,其中一些狀態(tài)數(shù)據(jù)是可操作的。根據(jù)數(shù)據(jù)的即時(shí)性,對如何以及何時(shí)處理該數(shù)據(jù)的考慮因素有所不同。
 
這就引出了這樣的問題:在云中可以做到這一點(diǎn)嗎?或者延遲和緊迫性是否需要邊緣附近的小型計(jì)算功能,例如大型煉油廠。當(dāng)必須跨多個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備做出決定,以及當(dāng)有阻塞的通信鏈接返回到云端時(shí),事情很容易失控。同樣重要的是,所有的歷史數(shù)據(jù)都需要流回一個(gè)點(diǎn),在這個(gè)點(diǎn)上它可以采用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行處理。
 
考慮聯(lián)網(wǎng)車輛和智能城市共同管理交通流量和阻塞。他們需要一些強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲能力來收集潛在的數(shù)萬臺設(shè)備的所有數(shù)據(jù),如汽車、攝像頭、交通流量監(jiān)視器以及與應(yīng)急服務(wù)的互動。這將需要雙向的流量,其中信息和娛樂數(shù)據(jù)被傳遞到車輛。如果人們能將應(yīng)急服務(wù)車輛和交通管理系統(tǒng)連接起來,以便在擁擠的城市中更快地通行。
 
定義基礎(chǔ)設(shè)施
 
那么,這些需求是如何定義基礎(chǔ)設(shè)施的呢?傳統(tǒng)上,需要一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)中心來處理。而這需要一種更為動態(tài)的方法,在這種方法中,可以根據(jù)需要自動增加或減少額外的資源,例如在緊急情況下。
 
另一個(gè)變化很大的方面是不斷增長的計(jì)算功能。幾年前,手機(jī)只能存儲電話號碼和短信。如今,每個(gè)智能手機(jī)都擁有令人難以置信的存儲和計(jì)算功能。
 
然而,人們正在構(gòu)建越來越多的應(yīng)用程序,客戶將要求他們的設(shè)備具有更高的復(fù)雜性,例如測量員將平板電腦監(jiān)測土壤結(jié)構(gòu),或者醫(yī)護(hù)人員在救護(hù)車中掃描患者,并使用人工智能診斷癥狀或評估他們的傷害。為了滿足這種額外的計(jì)算需求,在邊緣或云計(jì)算的一種補(bǔ)充計(jì)算功能的形式連接到用戶的輔助計(jì)算功能形式。將來,每個(gè)人都將擁有自己的個(gè)人小型計(jì)算和存儲設(shè)備,隨時(shí)隨地跟隨他們自動遷移到最近的訪問點(diǎn)。
 
數(shù)據(jù)方程
 
人們所做的一切都創(chuàng)造了越來越多的數(shù)據(jù)。反過來,作為企業(yè)和消費(fèi)者,人們將消耗越來越多的數(shù)據(jù)。無論是進(jìn)出云平臺、數(shù)據(jù)中心還是邊緣計(jì)算,移動這些不斷增長的數(shù)據(jù)都是非常痛苦的。這種痛苦來自于網(wǎng)絡(luò)對于正在移動的數(shù)據(jù)量來說并不夠快的事實(shí)。無論在這個(gè)問題上投入多少帶寬,一旦達(dá)到兩位數(shù)毫秒的延遲,在沒有使用廣域網(wǎng)(WAN)數(shù)據(jù)加速解決方案來減輕延遲和數(shù)據(jù)包丟失的影響的情況下,廣域網(wǎng)(WAN)性能將幾乎沒有改善。
 
那么,數(shù)據(jù)中心的未來是什么?一切業(yè)務(wù)都會遷移到云,是因?yàn)樗阋藛?情況并非總是如此。當(dāng)企業(yè)明智地使用云平臺時(shí),采用云計(jì)算將會非常經(jīng)濟(jì)有效,但它不是解決數(shù)據(jù)中心所有問題的靈丹妙藥。毫無疑問,人們使用、操縱和存儲數(shù)據(jù)的方式發(fā)生了巨大變化。然而,數(shù)據(jù)中心的作用將隨著IT其他方面的發(fā)展而發(fā)展。以磁帶為例,從在線存儲到近線存儲、備份到歸檔,數(shù)據(jù)中心技術(shù)也將隨之發(fā)展。
 
數(shù)據(jù)中心將保留一些關(guān)鍵功能:其中一個(gè)功能將包含延遲關(guān)鍵數(shù)據(jù)庫。有一些公司在云計(jì)算中查找數(shù)據(jù)庫時(shí)遇到了不良響應(yīng)(以及最終用戶投訴),這些數(shù)據(jù)庫迫使他們遷移回?cái)?shù)據(jù)中心。然而,由于未來需要高度靈活的分布式數(shù)據(jù)和計(jì)算需求,數(shù)據(jù)中心將轉(zhuǎn)變?yōu)橹笓]和控制功能。
 
實(shí)現(xiàn)靈活性
 
為了達(dá)到這種靈活性,必須擺脫現(xiàn)有的人工操作方法?,F(xiàn)在是使用人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)來提供高水平的自動化抽象來創(chuàng)建靈活的動態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施的時(shí)候了。
 
移動數(shù)據(jù)對于在需要時(shí)將數(shù)據(jù)放在所需位置的能力至關(guān)重要。傳統(tǒng)上,廣域網(wǎng)(WAN)優(yōu)化被用來提高遠(yuǎn)距離的數(shù)據(jù)吞吐量,但這種技術(shù)具有嚴(yán)格的帶寬限制。為了在高速網(wǎng)絡(luò)上最大化數(shù)據(jù)的功能,需要使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的廣域網(wǎng)數(shù)據(jù)加速解決方案,如PORTrockIT。
 
Dell EMC公司人工智能戰(zhàn)略技術(shù)專家Tabet表示,他認(rèn)為數(shù)據(jù)中心管理人員應(yīng)采用人工智能來找到優(yōu)化數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的更好方法。Aera科技公司創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官Shariq Mansoor補(bǔ)充道:“沒有人工智能,幾乎不可能運(yùn)營有利可圖的數(shù)據(jù)中心。因此可以說,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是推動數(shù)據(jù)中心向前發(fā)展所必需的技術(shù)。”
 
他說,“有了它們,就可以管理數(shù)據(jù)流,并提高數(shù)據(jù)速度——即使使用原有架構(gòu)也是如此。有鑒于此,全球業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中心可能會發(fā)生變化,但它仍有發(fā)展的未來。”

關(guān)鍵字:數(shù)據(jù)中心

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人工智能推動全球業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)中心管理

責(zé)任編輯:cres 作者:David Trossell |來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2019-03-19 10:36:37 原創(chuàng)文章 企業(yè)網(wǎng)D1Net

調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司發(fā)布的名為《數(shù)據(jù)中心即將消亡,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施出現(xiàn)》的調(diào)查報(bào)告表明,到2025年,80%的企業(yè)將關(guān)閉其傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心。而目前僅有10%的企業(yè)關(guān)閉。該報(bào)告于2018年4月發(fā)布,并表示傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心將專用于其他地方無法支持的非常具體的服務(wù),或支持那些經(jīng)濟(jì)效益最高的本地系統(tǒng)。
 
報(bào)告還指出,隨著互連服務(wù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、邊緣計(jì)算、SaaS產(chǎn)品繼續(xù)激增,企業(yè)保留傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)具有的優(yōu)勢有限。
 
這份報(bào)告表明,人們認(rèn)為目前正在進(jìn)行一場革命性的變革浪潮,而且正在改變企業(yè)向客戶和企業(yè)提供服務(wù)的方式。然而,諸如此類的報(bào)告并不總是準(zhǔn)確的。例如,人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)正在推動數(shù)據(jù)中心的變革。那么,他們不僅會推動數(shù)據(jù)中心管理,而且還會將數(shù)據(jù)中心從將會消亡的預(yù)測中拯救出來嗎?
 
時(shí)尚行業(yè)和計(jì)算機(jī)行業(yè)的相似之處
 
在人們看來,很容易在時(shí)尚行業(yè)和計(jì)算機(jī)行業(yè)之間劃清界限。雖然每年都會推出一些新事物,并從根本上改變一切(或者他們希望如此)。這至少是供應(yīng)商想要發(fā)生的事情。如果不符合當(dāng)前的趨勢,它們會增加失敗的可能性。然而,許多企業(yè)陷入了困境。
 
很多行業(yè)專家對行業(yè)和技術(shù)發(fā)展進(jìn)行預(yù)測,并得出結(jié)論:雖然大多數(shù)預(yù)測都已經(jīng)實(shí)現(xiàn),但它們發(fā)生的時(shí)間比預(yù)期的要晚得多。它們也產(chǎn)生了比預(yù)期更大的影響。同樣,客戶經(jīng)常被告知一些技術(shù)已經(jīng)消亡。這有點(diǎn)像預(yù)測磁帶已經(jīng)消亡,或者無紙辦公室即將到來一樣。
 
IT行業(yè)似乎從來沒有擺脫過極端的激情,那么,人們該如何看待Gartner公司的預(yù)測呢?盡管看起來完全不切實(shí)際,但數(shù)據(jù)中心仍繼續(xù)存在。而在專家看來,數(shù)據(jù)中心將永遠(yuǎn)存在,因?yàn)樵谡麄€(gè)行業(yè)所見證的所有變化中,它們一直是計(jì)算技術(shù)的基石:如計(jì)算、客戶機(jī)-服務(wù)器拓?fù)?、互?lián)網(wǎng)、個(gè)人電腦革命,以及業(yè)務(wù)向云端的遷移。還有其他的技術(shù),其中包括磁帶。
 
因此從表面上看,Gartner公司的報(bào)告很容易被駁回。但是,考慮到一些嚴(yán)重依賴IT功能的技術(shù),以及用戶對IT的期望。IT行業(yè)傾向于關(guān)注速度和饋送開發(fā),以滿足不斷增加的縮短響應(yīng)時(shí)間的需求。采用更快的CPU、更快的緊密耦合內(nèi)存和I/O、固態(tài)磁盤,而自動駕駛車輛、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)將成為數(shù)據(jù)海嘯。
 
數(shù)據(jù)重點(diǎn)
 
對數(shù)據(jù)的重視將在未來定義IT基礎(chǔ)設(shè)施。傳統(tǒng)上,人們使用數(shù)據(jù)作為達(dá)到目的的手段進(jìn)行計(jì)算和處理,然后得到結(jié)果。數(shù)據(jù)將被分類為訪問和保留成本層。
 
第一層用于緊密耦合的高速、高成本、低延遲存儲,存檔數(shù)據(jù)可能位于完全不同的低成本解決方案中。然而,在行業(yè)中,人們看到了數(shù)據(jù)是如何被感知和使用的。在某些情況下,數(shù)據(jù)作為一種商品出售,其交付方式非常類似于傳統(tǒng)的制造過程。流媒體播放和音樂公司就是一個(gè)很好的例子。
 
在后期制作和數(shù)字化之后,Netflix、亞馬遜和Spotify就像傳統(tǒng)的產(chǎn)品制造商一樣,將他們的數(shù)據(jù)和產(chǎn)品存儲在云端。然后將它們運(yùn)送到客戶的邊緣。對于Netflix公司,邊緣在本地互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商(ISP)購買后即可使用。因此,這相當(dāng)于為數(shù)據(jù)交付優(yōu)化的簡單“即付即用”體系結(jié)構(gòu)。
 
不同的要求
 
物聯(lián)網(wǎng)(IOT)、自主駕駛車輛提供了另一個(gè)例子。企業(yè)也可以投入到智慧城市,以獲得良好的衡量。它們有非常不同的數(shù)據(jù)和計(jì)算要求,這些設(shè)備發(fā)出的數(shù)據(jù)以狀態(tài)信息的形式存在,在許多情況下,例如控制工業(yè)過程,其中一些狀態(tài)數(shù)據(jù)是可操作的。根據(jù)數(shù)據(jù)的即時(shí)性,對如何以及何時(shí)處理該數(shù)據(jù)的考慮因素有所不同。
 
這就引出了這樣的問題:在云中可以做到這一點(diǎn)嗎?或者延遲和緊迫性是否需要邊緣附近的小型計(jì)算功能,例如大型煉油廠。當(dāng)必須跨多個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備做出決定,以及當(dāng)有阻塞的通信鏈接返回到云端時(shí),事情很容易失控。同樣重要的是,所有的歷史數(shù)據(jù)都需要流回一個(gè)點(diǎn),在這個(gè)點(diǎn)上它可以采用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行處理。
 
考慮聯(lián)網(wǎng)車輛和智能城市共同管理交通流量和阻塞。他們需要一些強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲能力來收集潛在的數(shù)萬臺設(shè)備的所有數(shù)據(jù),如汽車、攝像頭、交通流量監(jiān)視器以及與應(yīng)急服務(wù)的互動。這將需要雙向的流量,其中信息和娛樂數(shù)據(jù)被傳遞到車輛。如果人們能將應(yīng)急服務(wù)車輛和交通管理系統(tǒng)連接起來,以便在擁擠的城市中更快地通行。
 
定義基礎(chǔ)設(shè)施
 
那么,這些需求是如何定義基礎(chǔ)設(shè)施的呢?傳統(tǒng)上,需要一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)中心來處理。而這需要一種更為動態(tài)的方法,在這種方法中,可以根據(jù)需要自動增加或減少額外的資源,例如在緊急情況下。
 
另一個(gè)變化很大的方面是不斷增長的計(jì)算功能。幾年前,手機(jī)只能存儲電話號碼和短信。如今,每個(gè)智能手機(jī)都擁有令人難以置信的存儲和計(jì)算功能。
 
然而,人們正在構(gòu)建越來越多的應(yīng)用程序,客戶將要求他們的設(shè)備具有更高的復(fù)雜性,例如測量員將平板電腦監(jiān)測土壤結(jié)構(gòu),或者醫(yī)護(hù)人員在救護(hù)車中掃描患者,并使用人工智能診斷癥狀或評估他們的傷害。為了滿足這種額外的計(jì)算需求,在邊緣或云計(jì)算的一種補(bǔ)充計(jì)算功能的形式連接到用戶的輔助計(jì)算功能形式。將來,每個(gè)人都將擁有自己的個(gè)人小型計(jì)算和存儲設(shè)備,隨時(shí)隨地跟隨他們自動遷移到最近的訪問點(diǎn)。
 
數(shù)據(jù)方程
 
人們所做的一切都創(chuàng)造了越來越多的數(shù)據(jù)。反過來,作為企業(yè)和消費(fèi)者,人們將消耗越來越多的數(shù)據(jù)。無論是進(jìn)出云平臺、數(shù)據(jù)中心還是邊緣計(jì)算,移動這些不斷增長的數(shù)據(jù)都是非常痛苦的。這種痛苦來自于網(wǎng)絡(luò)對于正在移動的數(shù)據(jù)量來說并不夠快的事實(shí)。無論在這個(gè)問題上投入多少帶寬,一旦達(dá)到兩位數(shù)毫秒的延遲,在沒有使用廣域網(wǎng)(WAN)數(shù)據(jù)加速解決方案來減輕延遲和數(shù)據(jù)包丟失的影響的情況下,廣域網(wǎng)(WAN)性能將幾乎沒有改善。
 
那么,數(shù)據(jù)中心的未來是什么?一切業(yè)務(wù)都會遷移到云,是因?yàn)樗阋藛?情況并非總是如此。當(dāng)企業(yè)明智地使用云平臺時(shí),采用云計(jì)算將會非常經(jīng)濟(jì)有效,但它不是解決數(shù)據(jù)中心所有問題的靈丹妙藥。毫無疑問,人們使用、操縱和存儲數(shù)據(jù)的方式發(fā)生了巨大變化。然而,數(shù)據(jù)中心的作用將隨著IT其他方面的發(fā)展而發(fā)展。以磁帶為例,從在線存儲到近線存儲、備份到歸檔,數(shù)據(jù)中心技術(shù)也將隨之發(fā)展。
 
數(shù)據(jù)中心將保留一些關(guān)鍵功能:其中一個(gè)功能將包含延遲關(guān)鍵數(shù)據(jù)庫。有一些公司在云計(jì)算中查找數(shù)據(jù)庫時(shí)遇到了不良響應(yīng)(以及最終用戶投訴),這些數(shù)據(jù)庫迫使他們遷移回?cái)?shù)據(jù)中心。然而,由于未來需要高度靈活的分布式數(shù)據(jù)和計(jì)算需求,數(shù)據(jù)中心將轉(zhuǎn)變?yōu)橹笓]和控制功能。
 
實(shí)現(xiàn)靈活性
 
為了達(dá)到這種靈活性,必須擺脫現(xiàn)有的人工操作方法。現(xiàn)在是使用人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)來提供高水平的自動化抽象來創(chuàng)建靈活的動態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施的時(shí)候了。
 
移動數(shù)據(jù)對于在需要時(shí)將數(shù)據(jù)放在所需位置的能力至關(guān)重要。傳統(tǒng)上,廣域網(wǎng)(WAN)優(yōu)化被用來提高遠(yuǎn)距離的數(shù)據(jù)吞吐量,但這種技術(shù)具有嚴(yán)格的帶寬限制。為了在高速網(wǎng)絡(luò)上最大化數(shù)據(jù)的功能,需要使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的廣域網(wǎng)數(shù)據(jù)加速解決方案,如PORTrockIT。
 
Dell EMC公司人工智能戰(zhàn)略技術(shù)專家Tabet表示,他認(rèn)為數(shù)據(jù)中心管理人員應(yīng)采用人工智能來找到優(yōu)化數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的更好方法。Aera科技公司創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官Shariq Mansoor補(bǔ)充道:“沒有人工智能,幾乎不可能運(yùn)營有利可圖的數(shù)據(jù)中心。因此可以說,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是推動數(shù)據(jù)中心向前發(fā)展所必需的技術(shù)。”
 
他說,“有了它們,就可以管理數(shù)據(jù)流,并提高數(shù)據(jù)速度——即使使用原有架構(gòu)也是如此。有鑒于此,全球業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中心可能會發(fā)生變化,但它仍有發(fā)展的未來。”

關(guān)鍵字:數(shù)據(jù)中心

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