AI如何創(chuàng)建自動駕駛數(shù)據(jù)中心?
人工智能與安全
Bizo認(rèn)為,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)“可以通過對事件進(jìn)行快速分類和聚類來簡化事件處理(事件響應(yīng)),從而識別出重要事件并將其與噪聲分離開來。更快的根本原因分析有助于操作員做出明智的決定并采取行動。”
人工智能在實(shí)時入侵檢測中特別有用,Schulz補(bǔ)充道�;谌斯ぶ悄艿南到y(tǒng)可以檢測、阻止和隔離威脅,然后可以回去進(jìn)行法醫(yī)調(diào)查,以確定到底發(fā)生了什么,黑客能夠利用哪些漏洞。
在安全操作中心(SOC)工作的安全專業(yè)人員經(jīng)常會收到過多的警報,但基于人工智能的系統(tǒng)可以掃描大量的遙測數(shù)據(jù)和日志信息,從而清除日常任務(wù),從而使安全專家能夠騰出時間來處理更深層次的調(diào)查。
基于人工智能的工作負(fù)載優(yōu)化
在應(yīng)用程序?qū)�,AI有可能自動將工作負(fù)載移動到適當(dāng)?shù)闹扅c(diǎn),無論是在內(nèi)部部署還是在云端�!盇I/ML將來應(yīng)該根據(jù)性能、成本、治理、安全、風(fēng)險和可持續(xù)性的眾多規(guī)范,實(shí)時決定在哪里放置工作負(fù)載。
例如,工作負(fù)載可以自動移動到最省電的服務(wù)器,同時確保服務(wù)器以最高效率運(yùn)行,即70-80%的利用率。Bizo說,人工智能系統(tǒng)可以將性能數(shù)據(jù)整合到等式中,因此對時間敏感的應(yīng)用程序在高效服務(wù)器上運(yùn)行,同時確保不需要快速執(zhí)行的應(yīng)用程序不會消耗過多的能量。
基于人工智能的工作負(fù)載優(yōu)化引起了麻省理工學(xué)院研究人員的注意,他們?nèi)ツ晷妓麄冮_發(fā)了一個人工智能系統(tǒng),可以自動學(xué)習(xí)如何在數(shù)千臺服務(wù)器上調(diào)度數(shù)據(jù)處理操作。
但是,正如Bushong所指出的,現(xiàn)實(shí)情況是,如今的工作負(fù)載優(yōu)化是像亞馬遜、谷歌和Azure這樣的超大規(guī)模公司的專利,而不是一般的企業(yè)數(shù)據(jù)中心。原因有很多。
實(shí)施人工智能的挑戰(zhàn)
優(yōu)化和自動化數(shù)據(jù)中心是正在進(jìn)行的數(shù)字化改造計劃的一個組成部分。戴爾的Tabet補(bǔ)充道,“借助COVID-19,許多公司現(xiàn)在都在尋求進(jìn)一步的自動化,推動人工智能驅(qū)動、能夠自我修復(fù)的‘?dāng)?shù)字?jǐn)?shù)據(jù)中心’的理念。”
谷歌在2018年宣布,已將其數(shù)個超規(guī)模數(shù)據(jù)中心的冷卻系統(tǒng)控制權(quán)轉(zhuǎn)為人工智能程序,該公司報告稱,人工智能算法提供的建議使能源使用量減少了40%。
但是,Bizo說,對于那些名字不是谷歌的公司來說,在數(shù)據(jù)中心使用人工智能“在很大程度上是一種理想”。一些AI/ML特性在事件處理、基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)行狀況和冷卻優(yōu)化中可用。但是,AI/ML模型要取得比目前標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施管理(DCIM)更明顯的突破還需要更多年的時間。與自主汽車開發(fā)非常相似,早期階段可能很有趣,但與它最終承諾的突破性經(jīng)濟(jì)/商業(yè)案例相去甚遠(yuǎn)�!�
Tabet認(rèn)為,一些障礙是“需要雇傭或培訓(xùn)合適的人員來管理系統(tǒng)。另一個需要注意的問題是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和相關(guān)體系結(jié)構(gòu)的需要�!�
Gartner這樣說:“AIOps平臺成熟度、it技能和運(yùn)營成熟度是主要的阻礙因素。高級部署面臨的其他新挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)質(zhì)量和“IT基礎(chǔ)設(shè)施和運(yùn)營團(tuán)隊”缺乏數(shù)據(jù)科學(xué)技能。
Bushong補(bǔ)充說,最大的障礙一直是人。他指出,外雇數(shù)據(jù)科學(xué)家對許多企業(yè)來說是一個挑戰(zhàn),對現(xiàn)有員工的培訓(xùn)也是一個障礙。
另外,Bushong說,員工抵制技術(shù)的歷史由來已久。他指出,軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN)已經(jīng)存在了十年,但仍有四分之三以上的IT運(yùn)營仍由CLI驅(qū)動。
“我們必須相信,各種基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)營商準(zhǔn)備把控制權(quán)讓給人工智能,”Bushong表示�!叭绻蝗喝诉€不相信空管員能做出決定,那么你怎么訓(xùn)練、教育和安慰一群人,讓他們做出如此重大的轉(zhuǎn)變呢?業(yè)內(nèi)普遍的態(tài)度是,如果我這么做,我就會失業(yè)。”
這就是為什么Bushong建議企業(yè)在人工智能方面采取那些小而乏味的步驟,而不是陷入經(jīng)常圍繞一項新技術(shù)的炒作中。(編譯/Cassie)
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