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數(shù)據(jù)中心驅(qū)動(dòng)著全球數(shù)十億人每天使用的應(yīng)用程序、網(wǎng)站和服務(wù)。
現(xiàn)在，數(shù)據(jù)中心比以前更安全。但為了尋找前瞻性解決方案，一些科技巨頭表示，他們正在探索如何應(yīng)用人工智能來預(yù)防安全問題。例如，微軟正在開發(fā)一種人工智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以分析來自各種來源的數(shù)據(jù)，并為數(shù)據(jù)中心建設(shè)和運(yùn)營團(tuán)隊(duì)生成警報(bào)，以“預(yù)防或減輕安全事件的影響”。一個(gè)互補(bǔ)但相關(guān)的系統(tǒng)也在開發(fā)中，試圖檢測(cè)和預(yù)測(cè)對(duì)數(shù)據(jù)中心建設(shè)計(jì)劃的影響。
“這些舉措都處于早期測(cè)試階段，預(yù)計(jì)將在今年晚些時(shí)候開始擴(kuò)展到我們的生產(chǎn)環(huán)境，”微軟發(fā)言人通過電子郵件告訴媒體。
Meta 還聲稱正在研究人工智能如何預(yù)測(cè)其數(shù)據(jù)中心將如何在可能導(dǎo)致不安全工作環(huán)境的“極端環(huán)境條件”下運(yùn)行。該公司表示，它一直在開發(fā)物理模型來模擬極端條件，并將這些數(shù)據(jù)引入負(fù)責(zé)優(yōu)化服務(wù)器功耗、冷卻和氣流的 AI 模型。
Meta 發(fā)言人告訴媒體：“我們的數(shù)據(jù)中心擁有大量運(yùn)營數(shù)據(jù)，在某些區(qū)域，服務(wù)器、機(jī)架和數(shù)據(jù)大廳中內(nèi)置傳感器的頻率很高。” “每臺(tái)服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備承擔(dān)不同的工作負(fù)載，將消耗不同的電量，產(chǎn)生不同的熱量，并在數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生不同數(shù)量的氣流。我們的 [基礎(chǔ)設(shè)施] 團(tuán)隊(duì)從每臺(tái)服務(wù)器收集所有數(shù)據(jù)，然后開發(fā) AI 模型，該模型可以在數(shù)據(jù)中心分配我們的服務(wù)器和機(jī)架，并將工作負(fù)載發(fā)送到這些服務(wù)器以優(yōu)化 [for] 性能和效率。”
當(dāng)然，除了安全之外，企業(yè)還有其他動(dòng)機(jī)來確保數(shù)據(jù)中心保持在最佳狀態(tài)。停電代價(jià)高昂——而且越來越頻繁。根據(jù) IT 咨詢公司 IT Uptime Institute 2020 年的一項(xiàng)調(diào)查，三分之一的數(shù)據(jù)中心所有者和運(yùn)營商承認(rèn)在過去 12 個(gè)月中經(jīng)歷了一次重大中斷。六分之一的人聲稱他們的停電損失超過 100 萬美元，高于 2019 年的十分之一。
Meta 在全球運(yùn)營著 20 多個(gè)數(shù)據(jù)中心，其中包括德克薩斯州和密蘇里州的新項(xiàng)目，表示在可預(yù)見的未來，它每年將建設(shè) 50 到 100 個(gè)新數(shù)據(jù)中心。
人工智能還承諾在通常不為人知的數(shù)據(jù)中心中尋找能源節(jié)省機(jī)會(huì)，從而節(jié)省成本，這對(duì)企業(yè)來說是另一個(gè)吸引人的方面。2018年，谷歌聲稱其DeepMind附屬公司開發(fā)的人工智能系統(tǒng)與其數(shù)據(jù)中心的歷史能源使用量相比，平均能夠節(jié)省30%的能源。
當(dāng)媒體聯(lián)系到DeepMind發(fā)表評(píng)論時(shí)，DeepMind表示，除了最初的公告之外，它沒有任何更新可以分享。IBM和亞馬遜沒有回應(yīng)詢問。但Meta和微軟都表示，他們現(xiàn)在正在使用AI進(jìn)行類似的能量調(diào)整。
微軟于2021年底推出了人工智能“異常檢測(cè)方法”，使用來自電氣和機(jī)械設(shè)備的遙測(cè)數(shù)據(jù)來衡量和緩解數(shù)據(jù)中心內(nèi)的異常電力和用水事件。該公司還使用基于人工智能的方法來識(shí)別和修復(fù)數(shù)據(jù)中心電表的問題，并確定放置服務(wù)器的理想位置，以最大限度地減少電力、網(wǎng)絡(luò)和冷卻能力的浪費(fèi)。
Meta方面表示，它一直在利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來減少為了冷卻目的而泵入數(shù)據(jù)中心的空氣量。在高層次上，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過反復(fù)試驗(yàn)來學(xué)習(xí)解決問題的人工智能系統(tǒng)。企業(yè)的大多數(shù)數(shù)據(jù)中心都使用室外空氣和蒸發(fā)冷卻系統(tǒng)，因此優(yōu)化氣流是重中之重。
減少環(huán)境足跡是能量調(diào)節(jié)人工智能系統(tǒng)的額外好處。 根據(jù)環(huán)境調(diào)查局的一份報(bào)告，數(shù)據(jù)中心消耗了全球約1%的電力需求，并貢獻(xiàn)了2020年所有二氧化碳排放量的0.3%。而典型的數(shù)據(jù)中心每天使用300萬到500萬加侖的水，相當(dāng)于一個(gè)30,000到50,000人的城市的用水量。
微軟此前曾表示，它計(jì)劃到2025年使其所有數(shù)據(jù)中心都使用100%可再生能源運(yùn)行。Meta聲稱在2020年實(shí)現(xiàn)了這一壯舉。
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