人工智能在管理數據中心資源方面發揮著前所未有的作用。集成人工智能技術的系統越多，IT團隊就可以更有效地計劃、部署、維護和保護其環境。事實證明，人工智能的趨勢是如此有益，以至于產生人工智能定義基礎設施的概念，這是一個結合了高級分析、自學習和自動化功能以簡化IT基礎設施管理的智能系統。
基礎設施將更加智能
如今的工作負載比以往任何時候都更加多樣化、數據密集并且更廣泛的分布。移動計算和物聯網等技術在很大程度上推動了這一發展。在這樣的環境中，IT團隊必須提供能夠有效運行其應用程序、管理前所未有的數據量，并提供最大性能和資源利用率的解決方案，同時還要確保數據和系統得到充分保護。
為了幫助解決這些挑戰，許多IT組織正轉向軟件定義的基礎設施，這樣可以更容易地適應各種變化的工作負載。軟件定義的基礎設施方法有助于簡化管理、簡化操作、增加靈活性和更好地利用資源。它還通過支持基礎設施(如代碼)等部署方法來促進自動化管理操作的過程。
超融合基礎設施是運行中的軟件定義基礎設施的一個很好的例子。超融合使用虛擬化技術將計算、存儲和網絡物理組件抽象為邏輯資源池，可以輕松分配這些邏輯資源池以支持特定的工作負載。但是，像任何軟件定義的基礎設施一樣，超融合基礎設施并不智能，而是依靠靜態代碼和人工干預來執行操作。
將智能引入軟件定義的環境需要采用人工智能。
引入智能基礎設施
人工智能定義的基礎設施系統從整個IT基礎設施中收集系統數據，并為分析做好準備。為了進行這種分析，它結合了人工智能技術，如機器學習和深度學習以及預測分析。然后，人工智能系統使用分析來預測結果并自動化管理任務，與軟件定義的基礎設施技術攜手合作。
將人工智能定義的基礎設施視為增強軟件定義的基礎設施的一種方式，這兩者一起工作以簡化IT并減少管理開銷。然而，人工智能定義的基礎設施在廣泛實施之前還有很長的路要走。不過，數據中心系統正在取得重大進展，特別是在存儲級別。
例如，HPE公司提供Primera存儲平臺，可用于運行任務關鍵型應用程序的全閃存企業存儲。HPE公司通過其InfoSight分析服務為Primera平臺提供支持，該服務從全球的HPE系統收集并分析遙測數據。從這個分析中獲得的見解可應用于HPE客戶系統(例如Primera)，以優化它們并解決潛在問題。
InfoSight還支持HPE公司可組合基礎設施和服務器資源。這些產品中的每一個都是軟件定義的可組合系統，該系統可分解計算、存儲和網絡資源，以提供一個完整的軟件定義的基礎設施系統。HPE公司最近宣布，用戶現在可以使用Primera存儲實施這兩種可組合產品。因此，客戶可以部署啟用InfoSight公司的可組合基礎設施，以監視和優化計算和存儲資源，從而使可組合基礎設施向完整的人工智能定義的基礎設施的發展愿景邁進一步。
人工智能定義的基礎設施的潛力
IT團隊可能剛剛開始挖掘人工智能在規劃、部署、維護和保護基礎設施方面的潛力，但這個領域充滿了各種可能性。例如，人工智能定義的基礎設施可以分析資源需求以規劃容量，也可以根據預測的結果自動分配或取消分配資源。
人工智能定義的基礎設施的高級分析將使檢測異常、找出根本原因、預測服務中斷和在問題發生之前主動解決問題成為可能。這些功能還可以通過更好地實時評估風險和協調數據保護來幫助保護基礎設施。因此，它可以從事件、指標、系統日志、數據庫日志、操作系統、應用程序設置、硬件組件或任何可以提供可消費的遙測數據的數據點中提取數據。
數據收集并準備好進行分析后再輸入人工智能引擎，人工智能引擎對數據進行建模和分類，應用先進的機器學習算法，運行仿真，并執行編程到系統中的任何其他分析。人工智能引擎識別不一致、意外行為和數據模式，然后使用這些信息進行預測和建議，并執行特定操作。
智能系統的好處
智能系統的好處很多，很大程度上是因為人工智能定義的基礎設施可以執行實時分析，從而產生可操作的見解。例如，它可以預測硬件故障，然后采取措施解決，即使它只是為了提醒IT管理員，以便他們可以采取應對措施。
當與自動化結合時，人工智能定義的基礎設施可以簡化操作，同時減少人為錯誤和運營費用。它還可以帶來更安全可靠的系統。此外，人工智能定義的基礎設施可以為IT基礎設施提供更深入的見解，使IT管理員能夠解決根本問題并采取預防措施，同時為管理層提供更好的信息，以便做出戰略決策。
人工智能定義的基礎設施領域仍在不斷發展，整個人工智能驅動的數據中心的理想還有很長的路要走才能實現。而完全由軟件驅動的數據中心作為實現真正的人工智能定義基礎設施的催化劑尚未出現。
目前，IT必須滿足于智能組件(如服務器和存儲陣列)或超融合或可組合基礎設施的需求。但是要取得成功并不容易，因為它們帶來了IT基礎設施的愿景，其中所有組件都在一個由人工智能定義的基礎設施框架下進行管理，該框架可以智能地控制系統并自動化操作。
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