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唇齿相依的AI和数据中心

AI和数据中心也有着千丝万缕的联系,所以很多人喜欢将两者结合在一起去评说,最近关于两者的结合讨论也是此起彼伏。无疑,能够将AI引入数据中心,对双方都是好事,互惠互利,说两者是唇齿相依的紧密关系也不为过:一方面AI需求是未来数据中心需求增长的主要驱动力,另一方面AI技术将帮助数据中心提升运营效率。

1 数据中心基础设施的建设促进了AI的发展

AI的发展需要高速计算能力才能完成任务,这也是为何AI早在60年前被提出直到现在才走红的原因,数据中心基础设施的不够完善,让AI失去了发展的土壤。随着云计算大数据、虚拟化等新技术的出现,再加上数据中心计算能力的大幅提升,单位时间内计算能力越来越快,让AI有了可依赖的现实技术基础。数据中心里的计算、数据和网络资源,都是AI能够生根发芽的土壤,直接将数据中心的基础设施建设好,才能更好地发展AI。截至到2017年7月,互联网数据中心业务持证企业达到了1322家,数据中心的市场规模持续增长,年均增速接近40%,数据中心领域的高速增长,为AI提供了很好的硬件基础。AI实现的所有功能都要依赖于计算,只有拥有高速的计算能力才能在短时间内完成AI指定的任务。随着数据中心建设规模和新技术的部署应用,大大提升了计算能力,单位时间内计算速度越来越快,AI利用数据中心的高速运算能力,完成计算,并根据计算结果发出操作指令。AI计算的结果是否正确,取决于样本数量是否足够多,AI需要的是海量的样本数据,而这样规模的数据也只有数据中心才能提供。数据中心天然就是一个海量数据库,每天生成的和转发的数据都在呈指数增长,AI拥有了这些数据,再根据算法,才能计算出想要的结果或执行相应的控制指令。AI的算法依赖于数据中心提供的大量训练数据,在此基础上进行机器学习,才能让AI的预测结果做到最优,数据量的多少直接决定了AI算法的准确性。所以,往往规模越大的数据中心,越容易得到AI的青睐,这里有AI算法实现所需的更多养分。数据中心建设规模的不断扩大,数据处理能力的不断增强,这些都大大促进了AI的发展。

2 AI的发展也在反向促进数据中心迈向新高度

AI对数据中心也非常重要,这主要体现在对数据中心运维、能效管理方面上。就像阿里数据中心推出“达灵”一样,目的就是为了提升数据中心的运维效率,将大量的人工处理工作交由“达灵”去做,解决了数据中心运维的人员痛点。未来数据中心发展将走向软件定义,管理控制都要由软件控制器完成,只有控制器越来越智能,数据中心才能真正离开人类,缺少人们给控制器下发的指令,控制器依然无法自行展开数据中心的各种运维活动,但如果能够通过AI技术,利用AI的学习能力,学习以往管理数据,再进行智能分析,从而得到可观准确的决策,这比起依靠人工经验判断更为准确。AI快速记下海量技术特性,掌握控制器的使用,将比人类更适合于数据中心管理,而且还不用考虑人员离职、变更、犯错等事情发生,控制器将根据AI的计算结果,自动执行正确的操作指令。AI还可以识别流量监控中可能出现的安全漏洞,自动隔离感染的系统,阻止恶意软件、病毒或勒索软件蔓延和传播。AI可以对数据中心所有设备的软硬件运行日志、告警信息进行智能识别,实时监控,当发现有异常故障时能自行定位,并隔离故障,确保业务不受影响,AI如果做的好,甚至可以进行故障预测,做到防患于未然,在故障发生前就发现隐患,避免故障的发生。AI在数据中心节能方面发挥的作用也不小,AI可以自动检测数据中心的电力消耗和散热、系统状态和容量,同时根据能耗量进行调整,让数据中心始终处于最优的运行状态,消耗能耗量处于最低的水平。众所周知,2016年的人机大战,谷歌设计的“阿尔法围棋”机器人分别战胜了中韩国家的围棋九段高手,“阿尔法”就出自谷歌的DeepMind项目。谷歌做AI不仅仅做机器人,还将DeepMind应用到了自己的数据中心里,通过控制服务器和相关设备来管理部分数据中心,将电源使用效率提升了15%,极大降低了数据中心的能耗水平。

3 AI和数据中心唇齿相依

AI和数据中心的发展是相互促进的,数据中心为AI提供了良好的基础计算工具和环境,而AI也为数据中心带来更多的发展机遇,提高成本效益,使得数据中心更加高效、安全,更加智能。未来的发展道路上,AI和数据中心的结合也将越来越紧密。真的是谁也离不开谁,是唇齿相依的紧密关系。

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