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迅速进行根本原因分析可以帮助运维人员做出明智的决定并采取行动。人工智能和机器学习可以通过对事件进行快速分类和聚类的方式，识别出重要事件并将其与噪音分离，从而简化事件处理（事件响应）。 除了可以帮助解译那些超出人类能力水平的数据外，AI自动化还可在优化能源使用、工作负载分配和数据中心资产利用效率最大化等方面帮助获取深刻的洞察力。 基于AI的工作负载优化 无论是在本地还是在云端，AI在应用程序层可自动将工作负载移动到适当的位置。例如，将工作负载自动迁移到最节能的服务器上，同时确保服务器以最高效率（利用率为70%~80%）运行。 人工智能系统还可将时间敏感性高的应用程序迁移到高效率服务器上运行，同时确保那些不需要迅速执行的应用程序不会消耗过多的电力。 未来，AI/ML还可根据性能、成本、治理、安全性、风险和可持续性等因素，实时决定将工作负载迁移至何处。 将电源管理与服务器工作负载管理整合在一起 AI带来的好处与出色硬件设计所带来的好处不在一个层次上。电源管理则是最容易进行改进的地方。这关乎生产力，关系到每个BTU是否可以完成更多的工作，关系到每瓦特电能是否能做更多的工作。 这也意味着工作要更加智能化，以及设备是否能够更加智能地工作。如果传感器检测到服务器运行温度过高，那么系统可自动地快速将工作负载转移到未充分利用的服务器上，以避免关键任务应用程序出现中断的危险。同时系统会调查服务器过热的原因，是风扇出现了故障（HVAC问题），还是物理组件出现了故障（设备问题），亦或是服务器出现了过载（工作负荷问题）。 AI系统还可以通过关联HVAC系统数据和环境传感器数据来了解设施目前的状态。例如，基于AI的系统可以帮助数据中心管理员了解当前或潜在的冷却问题。如HVAC单元性能不佳、冷热通道之间的空气量不足，以及由于机柜密度过高阻碍了空气流通导致冷气输送不足等问题。 容量规划也是一个可能改进的地方。除了寻找发热点和冷却点之外，AI系统还能确保数据中心只为适当数量的物理服务器提供电力，如果出现临时性需求激增的情况，系统还可以启动新的物理服务器以提高可用容量。 许多企业之所以正在花大力气研究数据中心电源管理，一方面是为了节省资金，另一方面也是为了承担起企业的环保责任。有数据显示，数据中心消耗了全球3%的电力供应，并造成了约2%的温室气体排放。 谷歌在2018年曾宣布已将其多个超大规模数据中心的冷却系统控制权交给AI程序控制，由AI算法提供的建议使得耗电量下降了40%。 运行状态监控和配置管理监督 安装了大量组件的IT机柜是劳动密集型工作，因此检查工作可能会存在不及时和不彻底情况。运行状态监视可检查设备配置是否正确以及性能是否达到预期效果。 数据中心内还有许多需要定期维护的物理设备。AI系统不仅可以对这些物理设备进行定期维护，还可收集和分析遥测数据，帮助确定需要立即关注的特定区域。以大量传感数据日志为基础的预测性设备故障建模可以发现迫在眉睫的组件或设备故障，并评估是否需要立即维护以避免服务中断。 人工智能系统最终可能会实现“告诉我问题出在哪里，我去解决这些问题”，但是即便实现了这一功能，许多数据中心运营商可能只会接受“如果出了问题，请告诉我要去哪里查看就行了。” Google Cloud以7%的市场份额保持了增长势头，尤其是在六个目标行业附近。该公司加速了其企业业务，并越来越关注于增加其在交易和合作伙伴支持方面的渠道参与度。 阿里云在全球市场上占据了6%的份额，并继续领先于中国市场。在中国市场，云计算是政府发展计划的重要组成部分。该公司还是亚太地区的整体领导者。 Canalys首席分析师Matthew Ball说，许多组织已经从与流行病相关的第一波锁定中吸取了教训，并随后将提高业务弹性和敏捷性的需求列为优先事项。 鲍尔说：“消费增长推动了今年的云基础设施服务支出，尽管由于流感大流行带来的不确定性，一些更大，更复杂的交易被推迟了。” “但是随着组织适应新常态，这些长期项目将再次加速。” “一些组织正在通过成本驱动的方式来减少其自身数据中心的资本支出并削减外包合同的管理成本。其他公司则采用转型方法，开发新的云原生应用和业务模型。 “但是它们都必须更具度量和成本意识，需要更好的控制和可见性，同时还要决定不迁移所有工作负载。” Canalys表示，随着组织根据成本和性能评估每种工作负载的最佳部署和运营模型，多云和混合IT将继续获得动力。 这将包括为需要超低延迟的现有和新应用(包括自动驾驶汽车，工业机器人以及增强和虚拟现实解决方案)整合了5G的移动边缘。 Canalys研究分析师Blake Murray表示：“移动边缘的云与5G融合将为领先的云服务提供商形成下一波增长潮。” “它还代表了基础设施建设的新领域，以及具有Wavelength的AWS，具有Edge Zones的Microsoft Azure和具有Mobile Edge Cloud的Google Cloud之间的竞争。” “三者都与移动运营商合作，将其云堆栈部署在运营商数据中心的边缘。”
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