近日，人機圍棋大戰(zhàn)再次掀起人工智能熱潮。人工智能簡而言之就是使用計算機模仿人類智能，讓機器“學會”人類在某一領域的專業(yè)技能。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡、深度智能技術(shù)取得突破性進展，人工智能已經(jīng)走出科幻大片，走進人們熟悉的場景。銀行數(shù)據(jù)中心在合肥自動化運維的基礎上，正逐步使用人工智能基于海量數(shù)據(jù)為運維工作提供決策支持，提升運維效率，實現(xiàn)智能化管理。

　　目前，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等應用的快速發(fā)展對數(shù)據(jù)中心計算、存儲和網(wǎng)絡資源提出更高要求，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心將服務器、存儲設備進行簡單堆積，以交換機連接、再輔以虛擬化軟件進行資源簡單調(diào)度和管理的方式越來越無法滿足需求，必須進行架構(gòu)、運維管理、機房管理等各個層面技術(shù)創(chuàng)新，打造安全高效、開放融合、綠色節(jié)能的智能數(shù)據(jù)中心。

　　人工智能是實現(xiàn)智能運維的關鍵技術(shù)之一。人工智能應用于軟件定義，能夠支撐面向應用優(yōu)化的數(shù)據(jù)中心基礎設施智能重構(gòu)。在數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)軟件技術(shù)方面，未來的關注重點將由目前的資源虛擬化，逐步轉(zhuǎn)向關注業(yè)務感知的軟件定義能力。目前，最新嘗試是在數(shù)據(jù)中心資源管理中引入機器學習技術(shù)，特別是在模式識別、音視頻處理等領域廣泛應用的深層網(wǎng)絡技術(shù)，建立業(yè)務感知的資源重構(gòu)決策系統(tǒng)，賦予硬件基礎設施理解上層應用需求、識別資源使用行為特征的能力，最終實現(xiàn)硬件平臺的智能重構(gòu)。

　　運維管理方面，智能化的數(shù)據(jù)中心監(jiān)控系統(tǒng)能夠?qū)A設施、設備運行、數(shù)據(jù)處理等情況7X24小時實時監(jiān)測， 并將安全監(jiān)控與運維管理有機結(jié)合，整合IT服務管理，實現(xiàn)海量信息獲取和關聯(lián)分析，提升運維流程、異常事件處理的效率。谷歌、Facebook等網(wǎng)絡巨頭已經(jīng)使用人工智能技術(shù)提高其大型數(shù)據(jù)中心的效率。谷歌公司正在使用“類神經(jīng)網(wǎng)絡”算法分析其眾多數(shù)據(jù)中心的工作情況，收集從設備耗能、硬件冷卻到系統(tǒng)告警等所有的數(shù)據(jù)信息，并根據(jù)所得數(shù)據(jù)進行維護。通過反復處理數(shù)據(jù)，這些算法就可以獲得“學習能力”，能夠幫助運維人員更快、更全面地做出分析和判斷。

　　機房管理方面，伴隨服務器等設備的快速增加帶來的能源消耗、機房制冷、安全管理等問題，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心機房無法有效滿足信息化發(fā)展需要。智能數(shù)據(jù)中心機房引入了機房集成管理系統(tǒng)，可利用先進的計算機技術(shù)、控制技術(shù)和通信技術(shù)，將整個機房的各種動力、環(huán)境設備子系統(tǒng)集成到統(tǒng)一-的監(jiān)控和管理平臺上。維護人員可以隨時隨地監(jiān)控機房的任何一個設備，獲取所需的實時和歷史信息，提高機房系統(tǒng)設備管理水平，減輕維護人員的勞動強度，提升突發(fā)事件時的快速反應能力。此外，在機房維護方面，已有商業(yè)銀行探索利用機器人巡檢實體機房，降低人工操作風險，節(jié)省人力成本，有效提升運維管理的規(guī)范化、智能化水平。

　　數(shù)據(jù)挖掘和分析方面，人工智能領域的信息提取、自然語言語義分析、自動化推理、知識表現(xiàn)、深度學習等研究方法和應用技術(shù)，目前正在逐步地應用于大數(shù)據(jù)技術(shù)的前沿領域，結(jié)合預測性分析和處方性分析，挖掘銀行大數(shù)據(jù)蘊含的規(guī)律和價值，從而為銀行的經(jīng)營決策提供有力支撐?？梢灶A見，人工智能技術(shù)將在銀行業(yè)數(shù)據(jù)中心的發(fā)展中發(fā)揮越來越重要的作用。

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