康涅狄格州斯坦福 — 一份新報告稱，具有AI (AI) 的機器人將助力運行云數(shù)據(jù)中心。

Gartner 的報告預測，一半的云數(shù)據(jù)中心將部署具有（AI）和機器學習（ML）能力的先進機器人，從而使運營效率提高 30%。此舉將是由數(shù)據(jù)中心市場人員短缺引起的。

Gartner 本月發(fā)布了報告：《新興技術和趨勢：機器人和AI/機器學習在云數(shù)據(jù)中心運營中的應用》。

Gartner 表示，數(shù)據(jù)中心的大部分工作都是“乏味、復雜和重復的”。

Gartner 研究副總裁 Sid Nag 表示：“數(shù)據(jù)中心是將機器人和AI配對以提供更安全、準確和高效的環(huán)境，需要更少的人為干預的理想領域。”

例如，機器人可以在以下每個數(shù)據(jù)中心功能中“表現(xiàn)出色”：容量規(guī)劃；調(diào)整虛擬機和容器環(huán)境的大?。徊⒈ＷC資源的有效利用，避免企業(yè)及其購買者的“云浪費”。

“數(shù)據(jù)中心持續(xù)增長的服務器和存儲量與管理它們的有能力的工人數(shù)量之間的差距正在擴大，”Nag 說。 “對企業(yè)來說，不采取任何措施來解決這些缺點的風險很大。”

“數(shù)據(jù)中心運營只會增加復雜性，因為組織將更多不同的工作負載轉(zhuǎn)移到云中，而且隨著云成為組合使用其他技術（例如邊緣和 5G，僅舉幾例）的平臺。”

Nag 補充說，雖然機器人在汽車和制造業(yè)等行業(yè)得到了利用，但“跨數(shù)據(jù)中心的機會卻被忽視了。”

“IT 領導者可以引導云數(shù)據(jù)中心運營和流程的智能自動化，為他們的企業(yè)創(chuàng)造關鍵的差異化優(yōu)勢，例如增加正常運行時間和滿足云產(chǎn)品的 SLA，通過使用機器人，這將成為現(xiàn)實。”

AI機器人將實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心自動化的 4 個領域

1. 服務器升級維護

一旦服務器被淘汰，工業(yè)機器人可以比人類更快、更有效地完成退役和銷毀驅(qū)動器的任務。對于經(jīng)常進行大規(guī)模升級的公司（例如任何云提供商）來說尤其如此。

2. 監(jiān)控

機器人傳感器探頭提供更精細的服務器機架溫度數(shù)據(jù)，而無需安裝任何侵入性物理硬件。用于遠程監(jiān)控的機器人還可用于收集其他數(shù)據(jù)，例如聲音和圖像，以檢測任何異常情況。

3. 數(shù)據(jù)中心安全

維護數(shù)字和物理安全的數(shù)據(jù)中心設施是所有數(shù)據(jù)中心公司的首要任務。機器人能夠通過一系列不同的功能提供一層物理安全，包含通過熱傳感器檢查人體溫度或停車設施的車牌識別。

4. 云運營中的 AI/ML

結(jié)合機器人，現(xiàn)代AI和機器學習技術可以監(jiān)控和管理數(shù)據(jù)中心的 IT 流程。該技術的用戶，例如站點可靠性工程師 (SRE)，能夠通過自然語言與給定平臺進行交互和通信。這些平臺能夠從過去的情況中學習，以在未來的情況下提高效率。