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物聯(lián)網(wǎng)、云計算、機器學習相互融合

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物聯(lián)網(wǎng)、人工智能/機器學習和云計算的融合將以人們無法想象的方式影響商業(yè)和工業(yè)運營。但有一件事是顯而易見的,就是會有更多的數(shù)據(jù)。而數(shù)據(jù)本身將成為自己的變革力量。

幸運的是,大量云存儲的可用性使得收集和訪問這些數(shù)據(jù)成為可能,并且使諸如機器學習和分析的日益復雜的數(shù)據(jù)處理技術(shù)變得更加可行并且必要。當這些數(shù)據(jù)通過智能軟件聯(lián)網(wǎng)并得到支持時,就會有更多的變化。以下是行業(yè)專家預測的一些近期效應:

1.數(shù)據(jù)將越來越脫離其起源地

設施運營商利用從傳感器獲得的實時數(shù)據(jù)可以監(jiān)控系統(tǒng)性能的各個方面,可以與其管理的資產(chǎn)進行物理分離。當管理人員能夠獲得全面的實時性能數(shù)據(jù)和自動控制時,遠程控制的數(shù)據(jù)中心變得更加可行。這反過來又使數(shù)據(jù)中心位于具有成本優(yōu)勢或氣候優(yōu)勢的地區(qū),但對員工的吸引力較小。

相反,數(shù)據(jù)中心必須位于城市附近,以達到降低延遲的目的,因此可以提供更大的設計和位置靈活性。微軟公司在其海底數(shù)據(jù)中心試點項目中展示了這方面的一個例子。行業(yè)媒體DCD曾經(jīng)介紹了10個“極端”數(shù)據(jù)中心,其中包括空間和地下各種不同聽位置。這些地方在不久的將來似乎變得不再那么極端。

2.警報將變得非常復雜和預測性

傳統(tǒng)的警報并不是信息性的。有的數(shù)據(jù)中心甚至一個普通的警報引發(fā)了70個單獨的警報。其結(jié)果是,技術(shù)人員被派往處理非緊急情況,幾乎沒有關(guān)于正在發(fā)生的事情的信息,以及尋找什么。

由于物聯(lián)網(wǎng)、云計算和機器學習的融合,提供了更詳細,更細粒度的報警收據(jù),設施工作人員可以隨時了解是否需要立即調(diào)度,或者是否可以簡單地將調(diào)查添加到即將進行的維護呼叫中。預測性警報將成為標準。實際警報的數(shù)量將隨著人們的關(guān)注從應急響應轉(zhuǎn)變?yōu)榧m正預防警報而減少,這將大大降低了成本。

警報數(shù)量的減少,更多的預測性維護以及有關(guān)警報性質(zhì)的完整信息將進一步推動行業(yè)向遠程管理的數(shù)據(jù)中心邁進。

3.維護將變得更有預見性

即時訪問實時和歷史數(shù)據(jù),幾乎每一件設備的每一個操作都會產(chǎn)生影響,使性能下降易于發(fā)現(xiàn)和解決。IBM公司最近運行了一個沃森廣告來說明這一點。其廣告顯示一名電梯修理工到一個辦公地點來解決一個尚未發(fā)生的問題。

一些數(shù)據(jù)中心相當先進,運行時設備部分損壞,通風氣流非常不平衡。這些問題今后將不太常見。設施管理人員可以使用設備性能數(shù)據(jù)來優(yōu)先維護,減少實際設備故障的頻率。基于狀態(tài)的維護可能成為常態(tài)。維護管理人員將有數(shù)據(jù)來驗證其員工的工作或外包第三方的工作是否成功。數(shù)據(jù)中心的運營風險較小,即使運營復雜性增加。

安全將從氣隙式變?yōu)閮?nèi)置式。當今數(shù)據(jù)中心的協(xié)議和自動化并不安全。空氣間隙、安全網(wǎng)絡與不安全網(wǎng)絡之間的物理隔離是數(shù)據(jù)中心的常見安全機制。當數(shù)據(jù)中心作為獨立的建筑物運行時,這是有道理的。然而,空氣間隙和利用網(wǎng)絡的好處,云友好的操作是不相容的。

展望未來,數(shù)據(jù)將會聯(lián)網(wǎng)。缺乏安全性或不存在安全性的傳統(tǒng)協(xié)議將不再滿足要求。新的基于物聯(lián)網(wǎng)的協(xié)議和API已經(jīng)包含現(xiàn)代安全作為設計標準。

4.標準操作程序?qū)嶋H上已經(jīng)標準化

由于啟用了數(shù)據(jù)透明性和集中操作控制,企業(yè)范圍內(nèi)的設施與設施符合能源效率、維護和操作的標準做法將變得易于管理。最佳實踐策略可以在更高管理層實施,以確保財務和運營目標得到滿足。設施所有者將能夠確保遵循最佳實踐,同時向客戶和執(zhí)行管理層報告合規(guī)情況。透明度加強了對各個層面的控制,對投資組合和管理層級的可視性產(chǎn)生了最為顯著的影響。

數(shù)據(jù)越來越網(wǎng)絡化,數(shù)據(jù)中心必須為這個新的常態(tài)做好準備。數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)、云計算與機器學習融合的結(jié)合將推動并實現(xiàn)相當大的運營優(yōu)化。那些迅速采用這些數(shù)據(jù)來獲取信息并采取行動的企業(yè)將獲得明顯的優(yōu)勢。

毫無疑問,這種融合正在發(fā)揮作用,只是人們需要對如何利用它的好處做好準備。

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