人工智能推动全球业务的数据中心管理(2)
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人们所做的一切都创造了越来越多的数据。反过来，作为企业和消费者，人们将消耗越来越多的数据。无论是进出云平台、数据中心还是边缘计算，移动这些不断增长的数据都是非常痛苦的。这种痛苦来自于网络对于正在移动的数据量来说并不够快的事实。无论在这个问题上投入多少带宽，一旦达到两位数毫秒的延迟，在没有使用广域网(WAN)数据加速解决方案来减轻延迟和数据包丢失的影响的情况下，广域网(WAN)性能将几乎没有改善。 那么，数据中心的未来是什么?一切业务都会迁移到云，是因为它更便宜吗?情况并非总是如此。当企业明智地使用云平台时，采用云计算将会非常经济有效，但它不是解决数据中心所有问题的灵丹妙药。毫无疑问，人们使用、操纵和存储数据的方式发生了巨大变化。然而，数据中心的作用将随着IT其他方面的发展而发展。以磁带为例，从在线存储到近线存储、备份到归档，数据中心技术也将随之发展。 数据中心将保留一些关键功能：其中一个功能将包含延迟关键数据库。有一些公司在云计算中查找数据库时遇到了不良响应(以及最终用户投诉)，这些数据库迫使他们迁移回数据中心。然而，由于未来需要高度灵活的分布式数据和计算需求，数据中心将转变为指挥和控制功能。 实现灵活性 为了达到这种灵活性，必须摆脱现有的人工操作方法。现在是使用人工智能(AI)和机器学习(ML)来提供高水平的自动化抽象来创建灵活的动态基础设施的时候了。 移动数据对于在需要时将数据放在所需位置的能力至关重要。传统上，广域网(WAN)优化被用来提高远距离的数据吞吐量，但这种技术具有严格的带宽限制。为了在高速网络上最大化数据的功能，需要使用人工智能和机器学习的广域网数据加速解决方案，如PORTrockIT。 Dell EMC公司人工智能战略技术专家Tabet表示，他认为数据中心管理人员应采用人工智能来找到优化数据中心基础设施的更好方法。Aera科技公司创始人兼首席技术官Shariq Mansoor补充道：“没有人工智能，几乎不可能运营有利可图的数据中心。因此可以说，人工智能和机器学习是推动数据中心向前发展所必需的技术。” 他说，“有了它们，，就可以管理数据流，并提高数据速度——即使使用原有架构也是如此。有鉴于此，全球业务数据中心可能会发生变化，但它仍有发展的未来。” 【编辑推荐】
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