数据中心使用AI工具来管理它们处理的设施和工作负载。AI可以帮助数据中心管理员完成各种任务，包括电源控制、能耗监控、维护更新和网络安全。

对于现在的数据中心而言，AI是不断变化的商业学科。管理员必须学习一切，从如何在数据中心部署最新的AI工具到应该向AI供应商询问什么问题。虽然人们对支持客户人工智能工作负载的数据中心存在担忧，但在数据中心内部署人工智能工具有很多好处。

数据中心如何利用人工智能

人工智能工具经常收集和分析数据，这些过程无法手动完成或需要太长时间才能处理。这使管理员能够在问题出现之前采取预防措施，并优化操作。

人工智能电源管理

将人工智能工具与先进的配电管理系统相结合，可以帮助设施所有者和管理员降低电力成本和环境影响。先进的配电管理系统可根据最低成本和碳源等因素选择最适合的电力公司。然后，人工智能工具实时分析用电量，并自动进行相关电源选择。

人工智能冷却控制

人工智能学习模型有助于优化冷却选项，因为它们比传统冷却系统监测和分析更多的数据点。例如，Trane Technologies和BrainBox AI之间的合作，使设施所有者能够根据各种因素（例如天气）以及时间表和顺序自动控制冷却。BrainBox AI自动分析数据并预测每个区域的热行为，以确保足够的冷却。

人工智能网络优化

除传统的分析和预测工作负载分布外，人工智能工具可以与数据中心基础设施管理（DCIM）应用程序相结合，以增强网络优化。有些人工智能工具（例如Juniper Networks的Mist AI）可以自动设置和配置新资源，例如虚拟服务器。这让管理员可以自由地处理其他任务。

人工智能硬件维护

在数据中心内，监控数千台硬件设备的生命周期令人生畏。企业可向其中添加人工智能工具，以改善维护流程。人工智能分析设施中的所有可用数据，以预测何时需要干预。企业可将DCIM、物联网传感器和设备数据放入AI应用程序中，以分析和通知不间断电源（UPS）电池、电机和服务器等设备。

人工智能安全

人工智能工具可以分析数据中心的位置，并根据洪水、火灾或电气损坏等物理危害提出改进建议。它们可以提供操作步骤以保护设备或人员免受伤害，例如为UPS电池安装防火外壳。在设施设计阶段或为主机托管数据中心的客户建立新的专用网络时，使用人工智能工具。

人工智能配置和配置管理

人工智能驱动的应用程序可以自动设置和配置数据中心资源，例如虚拟机和网络设置。管理员可以通过标准设置、配置和工作负载需求的预定规则和策略来实现这一点，从而节省时间并减少出错的可能性。
将人工智能集成到数据中心所需的任务

使用人工智能工具和应用程序加强数据中心运营需要提前研究和规划。以下是管理员在数据中心部署人工智能之前应该考虑的一些想法。

确定人工智能的目标和用途

与任何新战略或运营工具一样，在数据中心内部署人工智能，至关重要的是定义具体目标和用途。管理员应该考虑他们的计划并问自己：我们是希望监控和优化能源使用和消耗，还是想要帮助分配和配置资源？

解决数据安全问题

人工智能工具需要获得大量数据来训练和学习。因此，管理员将希望确保对这些数据进行严格控制，以避免泄露和隐私风险。应考虑使用合成数据，模仿该工具在生产中使用的现实世界数据。向任何潜在供应商提出数据安全问题，以确保他们满足管理员和客户要求。

研究供应商和应用程序

并非所有人工智能工具都与数据中心兼容，或可用于特定用途。管理员必须研究人工智能工具，看看它们如何与需求保持一致。寻找具有针对特定情况构建人工智能工具经验的供应商。

从局部开始，慢慢扩展

在整个数据中心应用人工智能可能是一个漫长而昂贵的过程。即使部署简单的人工智能工具，也可能花费数十万美元，并需要几个月的时间来训练。赚取高投资回报率需要时间。因此，应该从局部开始，慢慢扩展。每个新的部署或使用都更直接，并提供更快的投资回报率。

规划数据中心人工智能的未来

随着人工智能工具和使用在全球范围内的发展，数据中心管理员和所有者必须为未来做好准备。随着客户人工智能使用量的增长，他们需要考虑使用更多的人工智能工具来管理和运营该设施。手动流程和100%的人工干预不足以处理大量数据。

管理员必须及时了解最新的人工智能工具，这些工具可以帮助他们管理运营。他们需要测试满足其要求的工具，部署能够更好地实现流程自动化的新工具，并始终监控它们，以确保它们按预期工作。

对于为客户提供AI工作负载的数据中心，他们可以重新设计配置以最大限度地提高性能。人工智能工具有助于设计现代数据中心，确定需要改进的领域并监控工作流程。

与人工智能相关的培训将成为数据中心管理员时间表的重要组成部分，这不仅包括如何理解人工智能算法。管理员和其他员工需要及时了解人工智能技术以及如何支持它们。提供强大培训计划的设施将吸引最优秀的人才，并留住他们更长时间。