在互联网出生之初，数据中间范围很小并且很简单。一个大年夜型电子商务办事数据中间仅用几个19英寸机架来安排所需的办事器，存储器，以及收集设备。如今，超大年夜型数据中间成千上万的硬件设备安排在数千个机架上。跟着数据中间设计的变更，这些大年夜型数据中间或建在接近大年夜型人口中间，或建在电力便宜的偏远的地区。
跟着数据中间运营的主动化的成长，像AWS或微软 Azure如许的公共云供给商所雇用的高等数据中间工程师越来越少，数量平日比安然人员和通俗技巧工人更少。更少的人员治理更多办事器，这意味着监控数据中间电力和冷却基本架构须要更多依附传感器，这些如今都被称为物联网硬件。这些硬件有助于在必定程度上辨认问题，然则在很多情况下，传感器并不克不及代替经验丰富的举措措施工程师。例如，经由过程声音辨别设备运行的情况，经由过程声音还可以懂得哪个个电扇将出现故障或经由过程水滴的声音来陡位泄漏的处所等等。
当具有常识经验的操作人员不在身边时，一些隐含的常识可以赞助体系在操作中来辨认问题并做出更快的反竽暌功。数据中间人工智能可能不会完全替代数据中间工作人员，但它可以赓续地加强技能赞助运维人员解决问题。
谷歌公司为机械进修而定制的采取张量处理器(TPU)的办事器机架
数据中间治理人员须要更多的传感器来监控现代数据中间基本举措措施，新一代应用法度榜样旨在经由过程将机械进修应用于物联网传感器收集来来弥补这一空白。这个设法主意是将经验转酿陈规矩来赞助传感器辨析声音和影像，例如，为数据中间增长一个新的主动化治理层，可以猜测和防止数据中间基本架构的故障。 451 Research公司分析师Rhonda Ascierto表示：“快速的恢复时光和有效的容量设备也可以降低数据中间风险。”
结合DCIM和多样性的数据
第一步是应用数据中间基本举措措施治理或DCIM软件中的猜测分析。以位于加利福尼亚州奥渴攀兰的一家名为Vigilent公司的软件为例。“控制体系基于机械进修软件，用于肯定变量之间的关系，如机架温度，冷却单位设置，冷却才能，冷却冗余，功耗和故障风险。它经由过程打开和封闭各相干单位来调节冷却单位，包含变频器(VFD)，高低调节变频器，以及调节单位的温度设定值。”Ascierto说。它应用无线温度传感器，并猜测如不雅操作员采取某些办法会产生什么，例如封闭冷却单位或增长设定点温度。
另一个例子是英国Oneserve Infinite公司，该公司将传感器与多种数据点相结合，例如应用气象前提，以供给称之为“猜测性现场办事治理”的Exeter.其目标是猜测保护请求，避免故障停机，并将停机时光降至最低。 Oneserve公司首席履行官Chris Proctor表示，经由过程应用这些技巧，可以同时处理计谋筹划和采购。“数据中间将可以或许更精确，有效地治理资产和资本。”(据悉这种功能尚未在任何数据中间中应用。)
Oneserve公司更存眷的是保护问题，跟踪懂得以前保护中的问题，许可用户具体地解释每次出现问题的处所。在如今，这依然是一种异常费时辛苦的人工操作办法，然则将来工作人员会应用这种数据来练习机械进修体系。
发掘仁攀类的常识
这个范畴还不成熟，但成长速度很快。对传感器进行机械进修正在敏捷成长，并被广泛应用于各行各业。微软研究部分一向在与Sierra 体系公司合作，开辟基于机械进修的油气管道缺点的音频分析，应用其认知对象包来赞助对出现的异常进行分类。
将传感器数据与运维经验相浇忧⒛例子是圣荷西的LitBit公司。根据该公司开创人兼首席履行官Scott Noteboom的说法，他们曾经为雅虎和苹不雅公司供给数据中间┞方略，LitBit公司的数据中间人工智能或DAC(数字模仿转换器)，许可运营商对机械进行培训和调剂，向工作人员进修可以获得响应数据中间的事宜的才能，大年夜而提示操作人员或最终主动履行操作。LitBit公司办法的关键是采取一种帮助进修情势，当体系检测到新的异常事宜时，体系挥蒡操作人员发出戒备，然后运营商将来制订一套对这些事宜做出反竽暌功的规矩。为了收集数据，LitBit公司有一个移动应用法度榜样，可以接收视频，然后将其转换成数千个图像进行培训。
这家始创公司供给了一个托管云办事，可以应用很多用户的匿名数据来构建更复杂和更精确的模型。一些客户会将他们的练习模式进行保密，而别的一些客户可能会将其作为额外的收仁攀来源对外出售。正如Ascierto所指出的那样，“数据中间治理数据的价值袈溱大年夜范围聚合和分析时会倍增。经由过程将算法应用于很多客户集合的大年夜型数据集，包含不合类型的数据中间和不合的地位，供给商可以预摆设备何时出现故障，以及何时会出现冷却阈值。
基于人工智能的数据中间治理办事是新兴技巧，今朝还在成长中，还须要进行大年夜量的培训。 Ascierto指出，企业的DCIM软件可能须要更多的传感器。 “如不雅企业想应用人工智能进行端到妒攀冷水机组到机架的决定计划，那么其设备以及情况传感器和电气仪表将须要安装声学和振动传感器。如不雅目标是优化和主动化冷却单位的设定点温度，则可能每个机架(顶部，中心，底部)须要多个情况传感器。
人工智能体系正式交付应用还将须要必定的时光，就像数据中间┞沸募的新的工作人员一样，不过类似的机械进修对象终将可以真正的赞助您运营数据中间。
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本文标题：机器学习工具在数据中心的应用与发展
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