AI时代，看人工智能如何辅助IDC？

如今，人工智能早已不是什么新鲜词汇，从癌症的发现，到理解各国人种语言，到无人驾驶汽车，人工智能早已渗透到我们技术、生活的方方面面。现在也有越来越多的DCIM系统与业务系统、IT系统相结合，而人工智能在其中扮演着重要角色。它可以让DCIM系统进行自我优化，让数据中心可以自我优化。

AI在整个的IDC管理中都可以得到运用，从BMS系统到动力管理，再到生命周期管理，AI可以帮助我们把搜集到的数据转化为行动或解决办法。可以说IDC与人工智能是能相辅相成的。

用于数据中心的人工智能

将数据信息管理系统（DCIM）与人工智能相结合起来，共同支持数据中心的智能运营，这可能是最大的一点影响了。

比如通过虚拟地重新定位发热的计算负载，用人工智能的手段达到最佳的温度控制。不少DCIM供应商正在积极研究人工智能算法以不断调整硬件容差、瞬态工作负载，功耗/成本趋势等，来调整IDC环境温度。

当然除了监控冷却设备外，还可以用其来管理配电系统，最大的优势就是能大大的节省成本。谷歌公司在2014年通过对DeepMind的使用，有效地对其数据中心的风扇、通风和冷却设备进行了控制，使得公司在电力这块的成本比之前降低了40%。

今后，新的智能DCIM系统或许能把IDC物联网上的数据，诸如热量、气流、水、功耗和烟雾检测等与AI平台相整合，这样能快速发现IDC的异常状况，及时得出问题的原因，这对提高智能DCIM系统的效率是很有帮助的。

用于人工智能的数据中心

我们知道，人工智能需要用到大量的数据和计算，越多越好。为了满足这种大额的需求，这时就可以借助人工智能来训练许多以CPU为中心的非CPU服务器，这些服务器基于GPU、FPGA、定制ASIC或专用的深度学习单元，可提供有效的性能提升。

但是这样的计算系统的耗电量将会非常大，功率高达30-50KW/机架，并推测，下一代的计算功率将达到100KW/机架。如果不能找到有效的冷却解决方案，目前有的大多数IDC还无法办到。

但不可否认的是，人工智能的使用和进步，对于IDC的开发、运营、监控、自动化、云集成等来说，都将带来翻天覆地的变化。如何构建一个更灵活、开放的生态系统，来满足人们日新月异的要求，将成为产业中的重要问题，也将成为各厂商构建自己核心竞争力的重要因素。