科技风云|数据中心面临“耗能”和“运维”两大难题，创新奇智提出AI新思路( 二 )
该系统中的AI模型分为预测模型和决策模型两部分 ， 预测模型通过神经网络、深度学习等AI的算法对数据中心所有的关键参数进行建模 ， 实现基于预测模型输出某一些关键工况的参数或者环境参数的预测结果 。 再将以上预测模型得出的结果输入决策模型 ， 决策模型根据预测结果输出在不同的设备上需要输出的操作策略 ， 从而调节不同设备的工作状态 ， 达到整体最佳的节能效果 。
某数据中心采用创新奇智能效管理方案后的能效对比
本文插图
2. IT设备健康预测管理
预测性维护是创新奇智为数据中心提供的另一套系统 ， 通过把硬件和传感器采集到的数据接入到软件系统 ， 在Orion自动化机器学习平台的支持下 ， 对数据中心关键设备进行7X24小时的集中监控、状态跟踪、故障定位及预测分析 ， 实现精细化检测和可视化管理 ， 变被动运维为主动运维 。
基于AI预测分析的智能化运维 ， 对数据中心企业来说 ， 最显著的收益是降低因故障造成服务器宕机和减少对人力的依赖 ， 提升整体运维能力 ， 也为数据中心本身的存量改造和新量建设后的运维管理提供智能化的保障 。
3. 创新奇智ABC一体机
除了软件系统外 ， 创新奇智还提供软硬一体化的产品 - 创新奇智ABC一体机 ， 从底部算力层面满足企业的智能化转型需求 。 A是AI ， B是Big Data ， C是Cloud Computing ， 将ABC三个层次的能力融合到一个硬件设备中统一输出 ， 能够让企业数据中心内部的IT设备以及它所承载的服务对象变得更加集约化和一体化 ， 便于对数据中心进行多云管理、容量规划、资源调配、运维跟踪等集中管理 。
值得一提的是 ， 除了能够对IT设备及计算资源更智能化管理外 ， 创新奇智ABC一体机内置自研Orion自动化机器学习平台 ， 支持AI开发能力 ， 提供更多业务层面的智能化服务 ， 比如集成智能核保、智能合同比对、能效管理等多种AI算子 。 使用者只需调用相关模块 ， 即可快速完成相关任务的开发部署 。
小结
【科技风云|数据中心面临“耗能”和“运维”两大难题，创新奇智提出AI新思路】数据中心作为最底层的信息化基础设施 ， 在运行海量数据的同时也带来了惊人的能源消耗和运维问题 。 随着数字化的发展 ， 数据中心的规模势必还会继续增长 ， 其中的关键是如何利用现有技术和手段使其能够健康有序的发展 ， 而具备自主学习、自主进化能力的AI技术为这一现状带来了新的解决路径 。 从创新奇智在数据中心的实践案例可以预见 ， 人工智能在未来数据中心建设、运维和管理中将发挥更加积极的作用 ， 推动数据中心朝着智能化、绿色化发展 。
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