人工智能、邊緣計算將為云數據中心帶來哪些變化

如今,現代數據技術的發展難以預測,因為整個行業和市場都在不斷變化。就在過去的幾年里,人們引入了先進的分析工具、自動化、人工智能、機器學習等。隨著每一個新興科技的推出,都會有一系列顛覆行業景觀的變化。

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邊緣數據中心將會興起

邊緣計算的的興起并不意味著云計算的泡沫破滅或云計算將很快就會消失,因為事實并非如此。然而,很顯然,更多的人開始意識到,并非所有事物和業務都應該轉移到云端。隊列邊緣計算或邊緣數據中心將在2018年得到更多的應用。更重要的是,邊緣數據中心分散的設置允許組織和團隊更好地解決和管理他們的數字業務基礎設施,數據的數量和速度將會增長到相當高的水平。

更多兼容的應用程序和API

應用程序和服務集成對于旨在將現有基礎設施遷移到云計算或混合云的組織至關重要。不幸的是,這個領域的應用程序的采用和開發可能沒有太大的進步。幸運的是,API或應用程序編程接口可以幫助進行解析,允許工作負載和內容更自由地移動和轉換。開發人員也開始比以往更多地使用和部署它們。這是目前行業景觀發展的一個很好的標志。預計會看到更多兼容的應用程序進入這個空間,而其他應用程序的功能將大大改善。

人工智能將繼續增長和占主導地位

由于很多組織都在投入時間和資源部署自動化系統,因此2017年是人工智能和機器學習在數據中心行業發展的重要一年。而在2018年將會有更好的發展,更先進的新硬件產品將推出市場。超大規模的數據中心。本地網絡和移動設備都將受益。一些行業巨頭也在參與其中,其中包括英特爾公司的Nervana神經網絡處理器(NNP),基于GPU的基于GPU的人工智能設置,以及各種專門用于處理人工智能處理的AMD和ARM芯片。

數據中心效率將會增長

采用可再生能源和降低能源消耗是將數據中心轉變為更加高效的一個方面。但是,未來一年也會有著更多的本地部署數據中心和硬件投資。業界人士正在談論液體冷卻和交替溫度控制方法、微電網等先進技術。傳統組件將交換為全閃存系統或融合,內容和部署的系統將轉換為邊緣和基于混合的模型,計算流體動力學和溫度自動化將變得更容易實現,即使在某些情況下可能采用機器學習或虛擬云計算系統的DCIM也將發揮作用。

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