文档介绍：人工智能推动全球业务的数据中心管理业务
业内人士认为目前正在进行一场革命性的变革浪潮,而且正在改变企业向客户提供服务的方式。然而,诸如此类的报告并不总是准确的。例如,人工智能(AI)和机器学****ML)正在推动数据中心的变革。
CPU、更快的紧密耦合内存和I/O、固态磁盘,而自动驾驶车辆、物联网、人工智能和机器学****将成为数据海啸。

对数据的重视将在未来定义IT基础设施。传统上,人们使用数据作为达到目的的手段进行计算和处理,然后得到结果。数据将被分类为访问和保留成本层。
第一层用于紧密耦合的高速、高成本、低延迟存储,存档数据可能位于完全不同的低成本解决方案中。然而,在行业中,人们看到了数据是如何被感知和使用的。在某些情况下,数据作为一种商品出售,其交付方式非常类似于传统的制造过程。流媒体播放和音乐公司就是一个很好的例子。
在后期制作和数字化之后,Netflix、亚马逊和Spotify就像传统的产品制造商一样,将他们的数据和产品存储在云端,然后将它们运送到客户的边缘。对于Netflix公司,边缘在本地互联网服务提供商(ISP)购买后即可使用。因此,这相当于为数据交付优化的简单“即付即用”体系结构。

物联网、自主驾驶车辆提供了另一个例子。企业也可以投入到智慧城市,以获得良好的衡量。它们有非常不同的数据和计算要求,这些设备发出的数据以状态信息的形式存在,在许多情况下,例如控制工业过程,其中一些状态数据是可操作的。根据数据的即时性,对如何以及何时处理该数据的考虑因素有所不同。
这就引出了这样的问题:在云中可以做到这一点吗?或者延迟和紧迫性是否需要边缘附近的小型计算功能,例如大型炼油厂。当必须跨多个物联网设备做出决定,以及当有阻塞的通信链接返回到云端时。事情很容易失控。同样重要的是,所有的历史数据都需要流回一个点,在这个点上它可以采用人工智能和机器学****进行处理。
考虑联网车辆和智能城市共同管理交通流量和阻塞。他们需要一些强大的计算能力和存储能力来收集潜在的数万台设备的所有数据,如汽车、摄像头、交通流量监视器以及与应急服务的互动,加之信息和娱乐数据会被传递到车辆,这些将需要双向的流量,如果人们能将应急服务车辆和交通管理系统连接起来,那么在拥挤的城市中就能更快地通行。

那么,这些需求是如何定义基础设施的呢?传统上,需要一个庞大的数据中心来处理,而这需要一种更为动态的方法,在这种方法中,可以根据需要自动增加或减少额外的资源,例如在紧急情况下。
另一个变化很大的方面是不断增长的计算功能。几年前,手机只能存储电话号码和短信。如今,每个智能手机都拥有令人难以置信的存储和计算功能。
然而,人们正在构建越来越多的应用程序,客户将要求他们的设备具有更高的复杂性,例如测量员将平板电脑用于监测土壤结构,或者医护人员在救护车中扫描患者,并使用人工智能诊断症状或评估他们的伤害。为了满足这种额外的计算需求,用边缘或云计算的一种补充计算功能的形式连接到用户的辅助计算功能。将来,每个人都将拥有自己的个人小型计算和存储设备,随时随地跟随他们自动迁移到最近的访问点。

人们所做的一切都创造了越来越多的数据。反过来,作