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人工智能(AI)和机器学习(ML)终究有一天将在企业数据中心内发挥重要作用。未来人工智能或许可以帮助企业创建高度自动化的、安全的且具有自我修复功能的数据中心。这些数据中心能够以更高的效率和更高的弹性运行，几乎不再需要进行人工干预。

人工智能提升数据中心效率和扩展业务的潜力主要在以下4个方面：

• 安全性：公安部在16个城市试点基础上，在全国分两批推广机动车检验标志电子化。
• 工作负载管理：AI系统可实现工作负载实时地自动向效率最高的基础设施迁移，这些基础设施既可以在数据中心内部，也可以在混合云环境上;既可以在本地，也可以在云端，还可以在边缘环境中。
• 电源管理：基于AI的电源管理可优化冷却系统，降低电费成本，减少人员数量，提高效率。
• 设备管理：AI系统可以检查系统是否配置正确，监视服务器、存储和网络设备的健康状况，预测设备的故障时间。

人工智能与安全

安全运营中心(SOC)的安全专业人员常常会被大量的警报搞得精疲力尽。基于AI的系统可以扫描大量遥测数据和日志信息，处理一些简单的工作，从而使得安全专家有时间展开深入的调查。基于AI的系统可以检测、阻止和隔离威胁，并展开溯源以确定到底发生了什么，以及黑客能够利用哪些漏洞。这使得人工智能在实时入侵检测方面极为有用。
 

5. 无处不在的运营

无处不在的运营是指一种IT运营模型，旨在为组织在全球各地的客户提供支持，使各地的员工都可以使用并管理跨分布式基础设施的业务服务的部署。

它不仅仅是员工在家远程工作或与客户进行虚拟互动，它还提供跨五个核心领域的独特增值体验：协作和生产力、安全的远程访问、云计算和边缘计算基础设施、数字化体验的量化，以及支持远程操作的自动化。

到2023年底，40%的企业将应用到各地的运营，以提供优化和混合的虚拟和物理客户与员工体验。

6. 网络安全网格

网络安全网格将允许任何人安全地访问任何数字资产，无论资产或人员位于何处。它通过云交付模型将策略执行与策略决策分离，并使身份成为安全边界。到2025年，网络安全网将支持一半以上的数字访问控制请求。

Burke评论说：“冠状病毒疫情加快了数字化转型的过程。我们已经度过了一个转折点，大多数企业的网络资产现在都超出了传统的物理和逻辑安全范围。随着无处不在运营的不断发展，网络安全网格将成为确保从不受控制的设备安全访问和使用位于云中的应用程序和分布式数据的更实用方法。”

7. 智能可组合业务

Burke说：“为提高效率而建立的静态业务流程非常脆弱，以至于在疫情的冲击下崩溃了。当首席信息官和IT主管努力应对挑战时，他们开始了解适应业务变化步伐的业务功能的重要性。”

智能可组合业务可以通过访问更好的信息并对其做出更灵活的响应来重新制定决策。例如，借助丰富的数据和见解，机器将增强未来的决策能力。智能组合业务将为重新设计的数字商务时刻、新的商业模式、自主运营以及新的产品、服务和渠道铺平道路。

8. 人工智能工程

Gartner公司的研究表明，只有53%的人工智能项目从原型转化为生产项目。首席信息官和IT主管发现很难扩展人工智能项目，因为他们缺乏创建和管理生产级人工智能管道的工具。人工智能的生产之路意味着转向人工智能工程，这门学科专注于各种可操作人工智能和决策模型(如机器学习或知识图)的治理和生命周期管理。

人工智能工程将建立三个核心支柱上：DataOps，ModelOps和DevOps。

9. 超级自动化

企业可以使用业务驱动的超级自动化来快速识别、审查和自动化尽可能多的已批准业务和IT流程。

尽管在过去的几年中，超级自动化的趋势一直以一种不可阻挡的速度发展，但发生的疫情已使用户需求激增，突然之间要求一切都必须实现“数字化”。

业务利益相关者的积压要求促使70%以上的企业采取了数十种超级自动化计划。

（编辑：淮安站长网）

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