隨著所有行業的數字化轉型加速，對數據服務的需求也在不斷增長。隨著我們進入一個技術主導社會和經濟的新時代，運營商必須謹慎地在可持續發展要求與空間和勞動力需求的增加之間取得平衡，同時減少對環境有害的排放。

　　隨著環境、社會和治理需求在未來兩年變得越來越重要，現代數據中心正在利用人工智能(AI)，使其更具可持續性和社會責任感。人工智能驅動的自動化解決方案不僅有助于通過利用預測性維護和改進的安全性來降低運營成本，還可以預測停電，同時實現更高的性能指標。通過采用以人工智能為核心的機器人、物聯網和機器學習等尖端技術，具有前瞻性的企業將處于優化運營的有利地位，同時最大限度地減少碳排放。

　　據預測，到2025年，云數據中心可能會采用配備人工智能和機器學習技術的尖端機器人，以實現驚人的30%的高效運營。

　　數據中心如何利用人工智能

　　操作過程自動化

　　在未來幾年，企業數據中心繁瑣而耗時的任務將被人工智能徹底改變。人工智能驅動的機器人將自動化服務器升級、調度和維護等日常任務，從而提高準確性，并解放員工專注于更令人興奮的項目。

　　工業機器人正在通過自動化徹底改變處置、退役和銷毀的過程。通過遠程監控異常或安全風險的聲音和圖像，這些機器人系統提供了寶貴的數據來源，從而提高了效率和投資回報率。

　　促進可持續的做法

　　數字孿生正在徹底改變數據中心行業，使其能夠可持續運營并減少碳排放。

　　通過AI和ML技術實時分析信息孤島，這些虛擬表示可以預測設施內的行為，從而通過預測維護技術實現成本節約。數字孿生技術是管理日益復雜的操作的重要工具，因為數據中心變得越來越大，處理的工作量比以往任何時候都要多。

　　利用人工智能的力量來監控數據中心可以大幅降低能源成本，并使企業更具可持續性。通過使用傳感器，ML算法可以根據環境變化調整冷卻水平，而無需人工監督，這意味著企業可以節省高達40%的電費。

　　使用預測分析，企業可以搶先了解潛在的服務器故障或網絡擁塞，從而在數據中斷發生之前將其關閉。

　　提高安全性

　　數據中心很容易受到物理和數字威脅，服務提供商不能再忽視這些威脅。AI/ml驅動的解決方案提供了一種解決方案，智能攝像頭、入侵檢測系統和機器人協同工作，保護數據中心免受外部力量的影響。

　　它們還通過惡意軟件跟蹤、漏洞識別和對所有傳入和傳出信息的潛在危險進行全面分析，幫助防止網絡安全問題。

　　資產績效管理

　　利用AI/ML模型進行資產績效管理，我們可以延長資產的使用壽命并降低成本。通過主動檢測任何可能阻礙可用性的操作參數，這些資源可以更容易地在發生計劃外停機之前檢測資產何時需要維護。

　　此外，實時數據流被監控，因此可以了解什么是正常的，以識別所有相關物理資產分組的異常情況。

　　改善客戶體驗

　　使用AI/ML模型釋放客戶/用戶體驗的潛力，以最大限度地提高數據中心的效率和安全性。

　　通過識別哪些客戶面臨風險，從戰略上利用這些見解，以便您能夠通過主動預防性支持留住他們，發現以安全、低延遲的方式提高數字或業務服務可用性的連接機會，并更好地了解消費者最希望從您的解決方案中獲得什么。

　　企業正在熱切地擁抱數字化轉型，數據中心的運營也需要相應的調整。應對這一挑戰需要人工智能和自動化的結合，這不僅能確保可持續性，還能推動關鍵競爭力。