文章來源：csdn-數據中心運維管理

文章標簽：【數據中心】【數據中心管理】【DCIM】【基礎設施管理】【基礎設施監(jiān)控】

隨著AI、大數據時代的到來，數據中心的業(yè)務也不斷在演變，新的技術不斷的融入到數據中心。這其中，智能化的數據中心包含兩方面含義。

　　智能化的數據中心如何建設?

　　一方面是數據中心如何基于海量數據，利用人工智能的技術，進一步去優(yōu)化數據中心的運營;另個方面是數據中心會越來越多地去承載大數據的業(yè)務，去承載人工智能訓練的場景以及人工智能應用的場景，在這個場景下數據中心自身需要去適應新的智能化業(yè)務的需求。

　　智能化數據中心發(fā)展的三部曲

　　智能化的數據中心的發(fā)展可以被歸納為三個階段。

　　在當前階段，除了傳統(tǒng)的以CPU為核心的數據中心外，還要考慮人工智能的需求，比如：建設CPU和GPU聯合的資源池以及建設開展面向邊緣計算場景的FPGA等計算的資源池。在這一過程中，AI驅動的數據中心節(jié)能、AI驅動的計算、存儲和網絡的自動化優(yōu)化和智慧運營以及AI驅動的巡檢機器人等等，特別是在面向運營商特有的NFV場景中的一些故障的監(jiān)測、排除等，這些都是當前的智能化數據中心正在面臨的新需求、新挑戰(zhàn)。

　　到了下一個階段，則會提出更高的統(tǒng)一和融合化的需求，包括邊緣和核心的統(tǒng)一以及AI和各個系統(tǒng)的融合、標準化和物聯網化。尤其是未來整個數據中心在邊緣，甚至在邊緣的設備和邊緣的數據中心之間，它們進一步的統(tǒng)一和融合，也是未來我們需要重點考慮的地方。

　　而在最終階段，則是希望能夠實現完全自動化的數據中心。

　　四方面助力智能化數據中心建設

　　現階段去構建智能化的數據中心也面臨著很多的挑戰(zhàn)，包括在基礎設施層面的改造、如何去適應人工智能和大數據一些新的業(yè)務需求、怎么提供更豐富的API接口以及更多的數據存儲。現有以下四大方面的總結。

　　首先，第一個方面是智能化的數據中心節(jié)能技術。開展節(jié)能方面的技術研發(fā)，引入節(jié)能相關的設備，從而降低數據中心的能耗。

　　第二個方面的案例是服務器定制，服務器定制和智能化數據中心的演進是一脈相承的。比如說針對邊緣機房條件定制的服務器。隨著數據中心業(yè)務的發(fā)展，服務器層面必須要適應相應的變化，開展新的類型的服務器定制工作。

　　第三個方面則是在數據中心里構建人工智能的PaaS平臺，面向人工智能的PaaS平臺有兩類：一類是面向公有云的，一類是面向行業(yè)的。

　　第四個方面則是AI輔助智能運維。當前，原有的運維方式正面臨很多挑戰(zhàn)，比如：虛擬化之后的IT架構，跨計算、存儲、網絡的端到端運維工具，容器、微服務和虛擬化的應用，以及多廠商集成等問題。

當前，研究如何從數據感知層面、故障診斷層面、故障預測和故障自愈層面構建，如何能夠更加充分的運用大數據、人工智能的技術，使得整個數據中心的運維工作更加智能化、自動化還有很長的一段路要走，未來還有大量的工作，業(yè)界都需要進一步研究和進一步合作，相信未來的數據中心能夠具有更高的智能。

計通智能DCIM通過監(jiān)控、分析數據中心基礎設施的運行信息，幫助數據中心管理者掌握基礎設施的運行情況，管理數據中心資產、容量、能效，提高基礎設施可用性、資源利用率、管理效率與能效，更好地助力智能化數據中心的建設。

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