人工智能和机器人将成为数据中心最佳“伴侣”

2019-10-12 02:41 来源:未知

人们如何应对自主管理数据中心,应对自主数据中心

自主管理数据中心(有时称为自驱动数据中心)正在吸引IT各方的兴趣。大型企业发现自动化可以增加利润的潜力,规模较小的创业公司将其目标设定为自动化,以便更容易地进行竞争。

无论其好坏与否,IT世界显然已经接受了自动化技术。鉴于人工智能、工业机器人和设备互连性的巨大进步,在人们日常生活中看到和用到自动化技术只是一个时间问题。在某些方面已经达到了这一点。

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自动化时代已经到来。尽管目前还没有一个数据中心实现完全自动化,但许多公司都对此产生了更多的兴趣。目前在市场上推出了各种自动化系统和服务。

  • 调度和监控:组织可以使用当前的技术轻松自动执行日程和时间轴任务。
  • 法规遵从:许多系统提供自动化措施以确保符合所有适用的标准、程序和指南。
  • 软件和硬件升级:数据中心的内部软件和硬件(提供其大部分功能)通常通过自主协议进行维护、修补和更新。
  • 设备配置:许多数据中心使用自动化系统监视服务器节点及其配置。

这些自动化系统是有用的,它们仅仅标志着全面数据中心自动化的开始。

有人会问,自主管理数据中心将在什么时候成为主流?自主管理数据中心何时会通用?其回答是:很快。

IT部门以及任何严重依赖IT的行业都在向更加自动化的方向发展。例如工业机器人技术的现代化生产线,自动化客户服务台和虚拟聊天机器人,都在为终端用户提供技术支持。

现代数据中心并不是为了方便或减少人力成本而使用自动化技术,而是出于自身需要而使用的。鉴于信息技术的快速发展,数据中心不可能采用所有创新。

作为一种解决方案,许多人正在通过不同的阶段适应数据中心自动化的思想。这个过程类似于自驾车:第0级描述一辆没有采用任何自动化技术的汽车,这辆汽车由人类控制车辆或设施的每一个方面。第1级的汽车具备一些基本功能(如巡航控制),虽然这种能力让车辆保持一定的速度,但是驾驶员仍然必须处理转向问题。

第2、 3级和第4级都分别提高了自动化水平。直到自动化程度最高的第5级,而对于第5级自动化的汽车来说,人类只是一名乘客。而对于数据中心来说,5级自动化可完全控制可编程人工智能驱动的机器人和自动化系统的日常操作。而从数据中心日常管理和维护工作中解脱出来的IT开发人员和组织管理人员可以更多地关注未来的创新和商业计划。

自主管理数据中心的主要优点

那些数据中心自动化的支持者强调了自主管理数据中心的诸多好处,其中包括:

  • 减少员工需求:大型组织可以通过采和自动化减少员工数量来提高盈利能力。创业公司可以使用自动化系统来填补原本没有实现的工作角色。
  • 降低成本:数据中心自动化经常引用的好处是降低了业务成本。由于工作人员数量减少,能够给其他员工分配更有意义的工作,所以降低日常成本的潜力是巨大的。
  • 减少错误:人类不可避免地会产生错误。即使是最熟练和最勤奋的员工也会犯错误。错误可能会对组织的业务造成很大的损失。自动化系统只会在被错误地编程时犯错误,而百分之百准确的编程每一次可以完成绝对完美的任务。
  • 实时响应:熟练的工作人员定期适应新的情况和项目,但从一项任务到另一项任务的转换仍然需要一定时间。机器人和人工智能驱动的系统可以同时完成多个任务,承担新的任务,并完成操作,这比工作人员的操作要快得多。
  • 更高的数据安全性:自动安全系统可以将数据泄露或类似事件的影响降至最低。目前,人工系统需要人工响应和解决方案来解决问题,这个过程可能需要数小时,数天甚至数周。自动化系统可以立即解决这些问题,并实时工作以修复安全漏洞。

数据中心的自动化有可能以积极而持久的方式改变数据存储和处理方式。但在实现全面自动化之前需要考虑其本身的一些缺点。

需要考虑的自主管理数据中心的缺点

采用自动化的反对者有一些有效的观点,其中有些观点与支持者所概括的利益直接相反:

  • 减少就业机会:数据中心自动化的支持者指出采用自动化将减少人员需求,但这可能意味着IT专业人员在其专业领域寻找工作机会将更加艰难。对于那些试图在数据中心开展职业生涯的人来说尤其如此,因为机器人正在接管人类的许多入门级工作。
  • 降低消费者信心:尽管自动化在包括主流消费者在内的所有领域都处于领先地位,但仍然缺乏对自动化技术的信心,并且仍然是数据中心实现全面自动化的一个主要障碍。
  • 可能出现系统故障:就像技术熟练的员工必然会犯错误一样,高度复杂的机器也容易出现故障。也许有些人可能几年或几十年不会遇到严重的硬件故障。但是在发生故障之后,组织会发现最终还需要依靠工作人员的响应来使系统恢复正常运营。

正如人们所看到的,全自动数据中心的概念是一个抽象的概念。人类至少需要一段时间来监视和管理这些系统。

人们如何接受数据中心自主管理的理念

虽然IT员工(尤其是那些在数据中心工作的员工)可能担心工作量会随着自动化程度的提高而增加,但工作人员可以与自动化系统协同工作。虽然需要完成一些琐碎的任务,但是人们不要担心:编程、维护和监督方面的角色将永远由那些专注于人工智能和机器人技术的工作人员来担任。

自主管理数据中心(有时称为自驱动数据中心)正在吸引IT各方的兴趣。大型企业发现自...

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数据中心的机器人自动化

智东西 编 | 年年

去年,部署机器人自动化管理的趋势在网络基础设施场景开始出现。因此,人们看到了诸如更简单和更动态的数据中心网络基础设施,减少安全性问题,增加响应时间,关键基础设施未来发展以及降低运营成本等优点。

这项创新被称为“自我修复”或“自我驱动”技术,通过先进的算法、更多的网络数据和IT基础设施以及增强的计算能力得以实现。

随着技术创新不断发展,那些曾经被认为是虚构的东西已变成现实。如人工智能(AI)技术已经开始成形,并在各种场合都开始应用。相关数据显示,认知/人工智能解决方案在2016-2020年的复合增长率将达到55.1%。

结语:AI自动化,不可阻挡的潮流

随着AI技术的发展,越来越多地工作可以用AI来完成且AI显现出了比人类更多的优点,快速、准确、稳定、自我修正……

虽然AI已经可以完成很多工作,但这还只是AI自动化的起点,随着AI技术的不断进步相信越来越多的工作可以被AI程序所取代。

文章来源:THE WALL STREET JOURNAL

除了这些好处之外,机器人自动化也有助于IT人员通过远程连接到其他系统来快速隔离威胁。例如,在面临安全威胁期间,IT经理可以轻松地向数据中心的机器人发送软件命令,点击按钮即可管理数以百计的光纤连接。

一、AI自动化:修复软件问题,化身网络医生

Adobe使用一个基于AI的程序来自动化大约25个核心IT任务,这些任务以前是由员工完成的。

Adobe首席信息官Cynthia Stoddard表示,该公司花了大约9个月的时间使用开源技术开发该项目,目前已经投入使用大约一年。

Cynthia Stoddard说到:“我们想看看哪些东西可以被自动化,并可以让人力逐渐退出。”

新系统做的一件事是:它自动修复数据批量处理(data-batching)中的错误。该方法是处理和传输大量数据的有效方法,但往往会导致错误。Cynthia Stoddard说到,Adobe的自我修复软件能够将纠正数据批量处理错误的平均时间从30分钟缩短到3分钟左右。

该软件还可以检测员工正在使用的特定的业务程序是否即将崩溃,并自动增加计算或存储容量,以便应用程序继续运行。Cynthia Stoddard说:“这不仅缩短了解决问题的时间,而且主动地解决了问题。”

虽然人工智能可能会让一些人感到担忧,但其总体上会带来更美好的未来。而令人兴奋的是如何在数据中心中利用人工智能技术。

Adobe公司使用一个基于AI的程序自动化了大约25个核心IT任务,日本日立利用AI来监测、分析和自我校正数据中心的温度和气流,IBM正向其客户销售IT自动化工具……

人工智能和机器人将成为数据中心最佳“伴侣”彩民之家论坛9066777。调研机构Forrester公司的 2017预测报告显示,人工智能将"帮助企业缩小从洞察到行动的差距,并在营销、电子商务、产品管理等其他业务领域加快业务决策。"

智东西7月4日消息,许多公司在利用AI来自动化他们的运营和信息技术基础设施,并发现AI可以比人类更快地识别和解决问题。

将数据中心变得更加高效、更具成本效益和安全性的前进之路就是将人工智能技术应用在机器人自动化技术之上。机器人技术已经开始进入数据中心,而目前在数据中心的其他领域也出现了人工智能。这两种技术在网络基础设施的物理连接变化中的结合,将会改变网络和数据的未来。

导语:许多公司开始用AI来自动化它们的业务,这项创新被称为“AI自我修复”技术。

随着技术创新不断发展,那些曾经被认为是虚构的东西已变成现实。如人工智能(AI)技术已经开始成形,并在各种场合都开始应用。相关数据显示,认知/人工智能解决方案在2016-2020年的复合增长率将达到55.1%。

二、优点明显,人工智能网络或成主流

日立旗下的数据存储公司Hitachi Vantara的首席信息官Renée Lahti表示,该公司去年启动了一个项目,利用AI、实时分析和传感器来监测、分析和自我校正数据中心的温度和气流。她说,这项举措在提高存储容量的同时,平均每年节省38%的数据中心成本。

IDC网络基础设施副总裁Rohit Mehra说,在三到五年内,人工智能网络预计将在大公司成为主流。

Rohit Mehra表示,随着物联网、虚拟现实和第五代无线技术的涌入,AI将成为公司网络不可或缺的一部分。

网络对公司至关重要,因为它使员工能够实时访问关键应用程序和交换信息。但是,由于电子邮件、文件传输、视频和应用程序相关流量的增加,网络可能会随着规模的扩大而崩溃。

IDC在今年2月份公布了一份对301名大中型企业的IT专业人士进行的调查,结果近半数接受调查的IT人员表示,人工智能网络最重要的是能够提高应用程序的可用性和性能,这将有助于改善用户体验。

IBM正向其客户销售IT自动化工具,该工具基于IBM的Ai OpenScale软件产品套件。该公司目前正在研究能够主动监控网络、预测网络故障或性能问题并自动修复的AI算法。

“这对于处理“关键任务”的应用程序尤其重要,因为在IT人员解决问题之前,它可能面临多达四个小时的故障风险,”IBM Research首席科学家Ruchir Puri说到。

Ruchir Puri说:“我们的目标是使系统能够变得更加积极主动,从而能够自我监控和自我纠正,而有了AI,这真的成为可能。”

人工智能在数据中心的应用

随着人工智能在机器人技术之上的应用,在网络中进行物理连接的调整可以在需要时自动进行,并在IT调查问题的同时,可以显著降低威胁的传播能力。在这里,人们发现人工智能和机器人技术将会为数据中心带来更好的未来。

就其本身而言,如果人工智能可以识别流量监控中可能出现的安全漏洞,那么可以隔离感染的系统,可以阻止恶意软件、病毒或勒索软件的蔓延和传播,直到IT管理员在物理上切断其传播路径。另外,机器人本身无法进行必要的调整。它们允许数据中心操作员进行调整,而无需人工执行,但是在执行操作之前需要指导。

当建立和部署一个更强大和更简单的网络时,采用机器人技术可以快速地连接或断开物理网络连接,带来更多的安全性和可管理性,同时更让人安心。而积极部署机器人技术,可以让IT人员专注于更高层次的业务和项目,提高生产力,并创建更自动化的环境。将机器人技术与人工智能的能力相结合将会增加收益,并提高数据中心的管理水平。

人工智能可以为数据中心带来巨大的利益,特别是在应用到机器人技术时,将其部署到网络中并进行物理调整。采用机器人是一种非常有吸引力的案例,可以利用它来使IT更好地控制网络中的物理连接,而且还具有扩展的优点,如显著提高安全事件响应。在数据中心将人工智能和机器人技术二者相结合,可以增强安全性,提高速度,降低成本等。那么数据中心为什么需要机器人技术?

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随着数据的不断增长,数据中心的技术创新对于IT成功以及提高IT工作人员和管理者的能力至关重要。通过部署人工智能和机器人,可以根据网络设置和实时流量进行网络中的连接切换。这将为网络运营商腾出更多的时间,因为他们不需要人工监视和指导。企业将能够利用人工智能的洞察力来优化基于数据的操作的性能,调整工作流程,并扩展其物理基础架构。

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