Gartner預測到2025年,將有一半的云數據中心部署具有人工智能功能的機器人

根據Gartner的預測,到2025年,將有一半的云數據中心將部署具有人工智能(AI)和機器學習(ML)功能的先進機器人,這將使運營效率提高30%。

人工智能3

Gartner公司研究副總裁Sid Nag表示:“隨著數據中心的服務器數量和存儲量不斷增長,能夠管理它們的工作者人數日益捉襟見肘。如果企業不采取任何措施彌補這些缺口,則會產生很大的風險。

“隨著企業機構將更多不同類型的工作負載遷移到云并且云已成為邊緣和5G等附加技術的組合使用平臺,數據中心的運營必定會變得日益復雜。”

機器人最適合數據中心繁瑣、重復的工作

數據中心的大部分工作都是乏味、復雜和重復的工作,例如合理進行整體容量規劃、正確分配虛擬機和容器資源或確保資源高效使用等, 以避免企業出現“云上資源大量浪費”。

Nag表示:“這些都是機器人擅長的領域。數據中心是最適合將機器人與人工智能組合的領域,這兩項技術的組合將創造出一個更安全、準確、高效并且幾乎無需人為干預的環境。”

在未來五年,受機器人影響最大的四個數據中心自動化領域是:

服務器的升級和維護:工業機器人可以比人類更快、更高效地報廢和銷毀淘汰相關設備。經常進行大規模升級的公司尤其如此,例如各類云服務提供商。 監控:機器人傳感器探頭提供更細致的服務器機架溫度數據,而不需要安裝任何入侵性物理硬件。遠程監控機器人還可以通過采集聲音和圖像等其他數據來檢測任何異常情況。 數據中心安全:任何數據中心公司的首要任務是維持一個具有數字和物理安全性的數據中心設施。機器人能夠通過一系列不同的功能提供物理安全層,包括通過熱傳感器檢測人類溫度或在停車場中進行車牌識別。 云運營中的人工智能/機器學習:現代化人工智能和機器學習技術能夠配合機器人對數據中心的IT流程進行監控和管理。該技術的用戶,如網站可靠性工程師等,能夠通過自然語言與指定的平臺進行互動和交流。這些平臺能夠通過從過去的場景中學習經驗教訓來提高在未來場景中的效率。

Nag表示:“雖然機器人已被充分應用于汽車和制造業等行業,但在數據中心中的應用機會卻被忽略。IT領導人可以引導云數據中心運營和流程的智能自動化,為他們的企業創造關鍵的差異化優勢,例如增加正常運行時間和滿足其云產品和服務的SLA等,并通過使用機器人將這些化為現實。”

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