AI和機器學習在數據中心智能化中的作用越來越大。

如今，數據在企業中變得越來越重要，因此數據管理對於管理和管理大規模數據集以促進業務增長至關重要。許多公司使用先進的分析和自動化工具處理大量數據。它們也使用設施良好的數據中心來管理更好的數據。在支持雲存儲應用和交易的同時，數據中心提供無縫的數據備份和恢複功能。因為這些公司提供獨特的商業數據存儲功能，所以公司正在轉向新技術，如人工智能、機器學習，以改善其數據中心基礎設施。

機器學習是人工智能高級的子集，能夠在大量數據中檢查和發現模式。可對數據中心運行的各個方面進行優化，包括計劃設計、正常運行維護、IT工作量管理和成本控制。AI和機器學習有望大大提高數據中心的效率。IDC稱，由於嵌入了人工智能的能力，50%的數據中心信息技術資產將會自動運行。

AI和機器學習為智能數據中心提供動力。

目前，數據中心已經從存儲設施發展成為信息技術的重要基礎設施。因為數據中心被看作是大型超級計算機，所以現代數據中心使用多台服務器來進一步優化和改進它的處理和計算能力。現在，幾乎每個組織都需要一個數據中心來處理每天的大量信息。

人工智能、機器學習等技術開始進入計算應用領域，徹底改變了企業的數據中心管理。AI數據中心將幫助企業推動數據驅動的決策。它們還將幫助企業在不斷增長的數據存儲和處理需求方面保持領先。AI由於對網絡的威脅更加脆弱，所以可以顯著提高數據安全性。通過網絡的異常和偏差來檢測網絡風險，識別網絡中的正常行為。它還可以簡化複雜計算的管理，使數據處理中心獨立、高效地運行4g lte module。

利用機器學習驅動的系統可以幫助預測和預防維護。它們能提高能源效率，控制溫度，調節冷卻系統，提高冷卻效率。能耗作為數據中心基礎設施的核心要素，優化能耗已成為研究的熱點。

能源成本每年飆升10%左右，導致每千瓦時成本更高。光是在美國，數據中心每年要消耗超過900億千瓦的電力。因為全球數據中心的電力消耗約為416瓦，其使用率更高。但人工智能和機器學習能為企業在數據中心利用能源帶來很多好處。比如，搜索引擎google已經在其數據中心應用人工智能，以提高能源使用效率，從而減少40%的能源消耗。

AI和機器學習還可以用於監控服務器性能、網絡擁塞和磁盤使用情況，從而有助於監測和預測數據的中斷。因此AI和機器學習革命可以強化數據中心的基礎結構，促進更智能、更自動化的數據管理。

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