现在，人工智能(AI)在捕获、处理和剖析数据方面发挥着要害作用，其速度比以往任何时候都要快。选用人工智能技能整合数据和办理数据中心也将变得愈加高效和有用。

跟着数据成为支撑简直一切组织运营业务以取得洞悉力和业务效果的先决条件，数据中心成为这一数字化转型的要害。这些包容核算机和设备的物理设备为现代经济的信息需求供给动力。数据中心供给无缝的数据备份和康复设备，一起支撑云存储应用程序和业务。除了促进经济发展之外，数据中心生态体系还招引了更多科技公司的进入。此外，建造和运营数据中心能够保证当地社区具有杰出的投资环境和就业机会。

虽然数据中心在带来数字革新方面发挥了要害作用，但并非没有遇到问题和应战。调研组织Gartner公司剖析师Dave Cappuccio表明，到2025年，全球80%的组织将封闭其内部布置数据中心。考虑到传统数据中心面对的许多问题，如晋级预备缺乏、基础设备的应战、环境问题等，封闭和筛选这些数据中心是恰当的。处理这些问题的办法是运用人工智能来增强数据中心基础设备的功用。

依据《福布斯洞悉》发布的一份查询报告，在2020年头，人工智能对数据中心办理、生产力和基础设备产生了巨大影响。一起，人工智能技能持续供给数据中心的潜在处理方案，以改进长时刻运营。作为报答，由人工智能加快核算才能支撑的数据中心将能够更有用地处理人工智能作业负载。

众所周知，数据中心耗费很多动力，因而练习人工智能体系以进步数据中心动力运用功率(PUE)是一个要害方针。PUE是衡量数据中心功率的重要目标。，谷歌公司于2014年经过在其一个数据中心设备中布置Deepmind AI，将其制冷设备的用电量削减了40%，这相当于在考虑了电力损耗和其他非冷却设备的损耗之后， PUE全体本钱削减15%。它还产生了该数据中心有史以来最低的PUE值。Deepmind剖析了数据中心内的100多个不同变量，以进步运营功率并下降功耗。

数据中心也简单遭到各种网络要挟。网络进犯者总是在寻觅从数据中心获取数据或进行数据走漏进犯的新办法。经过学习正常的网络行为，并依据这种行为的误差来检测网络要挟，人工智能再次证明了其才能，经过剖析多个体系的事情和输入，规划适宜的事情呼应体系，人工算法能够弥补当时的安全事情和事情办理(SIEM)体系。

在数据中心运营中，常常布置或从机架上移除IT设备，这会带来很多琐细的资源，这些资源无法监控或办理，很简单被糟蹋。经过运用智能硬件和物联网传感器，人工智能答应有用的数据中心基础设备办理软件监控数据中心，并经过主动化技能削减重复性作业。在这里，数据中心办理人员能够主动履行比如温度办理、设备状况监控、楼层安全、火灾危险缓解、通风和冷却体系办理等活动。与猜测剖析相结合，主动化技能也有助于数据中心的猜测性保护。

此外，这种依据人工智能的猜测剖析能够协助数据中心将作业负载散布到组织的许多服务器上。因而，能够更有用地猜测和办理数据中心负载。它还将有助于优化服务器存储体系、查找体系中或许呈现的毛病点、缩短处理时刻，并更快地下降危险。

麻省理工学院的研究人员最近开发了一个人工智能体系，能够主动学习怎么在数千台服务器上组织数据处理操作。依据查询，在完结要害数据中心任务的高流量期间，处理速度是本来的两倍。研究人员指出，这种人工智能体系能够使数据中心以更快的速度处理相同的作业负载，并运用更少的资源。

此外，经过深度学习(DL)应用程序，人工智能能够提早猜测毛病和停机。例如HPE公司的人工智能猜测引擎有助于辨认和处理数据中心的瓶颈。依据一项对200家公司进行的查询，全球的数据中心每年因为停机形成的丢失超越265亿美元，网络停机每分钟的本钱约为7900美元。经过监督服务器功能、网络拥塞和磁盘运用率，人工智能能够检测和猜测数据中止。此外，它还能够施行缓解战略，协助数据中心从数据中止中康复，然后进步客户满意度，并将此类中止期间的丢失降至最低。