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    人工智如何為數(shù)據(jù)中心團隊帶來新的日常工作

    在生成文本、藝術(shù)和視頻方面的突破性用例的推動下,人工智能已經(jīng)從遙遠的想象變成了短期的當(dāng)務(wù)之急。它正在影響人們對各個領(lǐng)域的思考方式,數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)當(dāng)然也不能幸免。但是人工智能在數(shù)據(jù)中心可能意味著什么呢?人們將如何開始?

    雖然研究人員可能會解鎖一些網(wǎng)絡(luò)控制的算法方法,但這似乎不是人工智能在數(shù)據(jù)中心的主要用例。簡單的事實是,數(shù)據(jù)中心連接在很大程度上是一個已解決的問題。

    在超大規(guī)模環(huán)境中,秘密功能和微觀優(yōu)化可能會帶來實實在在的好處,但對于大眾市場來說,這可能是不必要的。如果做到這一點至關(guān)重要,那么向云的轉(zhuǎn)移將受到量身定制的網(wǎng)絡(luò)解決方案的出現(xiàn)的限制,但遺憾的是,事實并非如此。

    如果人工智能要給人留下持久的印象,它必須在操作方面。實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化所需的工作流程和活動的網(wǎng)絡(luò)化實踐將成為戰(zhàn)場。與該行業(yè)15年來圍繞自動化的雄心相結(jié)合,這實際上很有道理。人工智能能否提供所需的技術(shù)推動,最終使行業(yè)從夢想運營優(yōu)勢轉(zhuǎn)變?yōu)榉e極利用自動化、半自主運營?

    確定性還是隨機性?

    這似乎是可能的,但這個問題的答案有細微差別。在宏觀層面上,數(shù)據(jù)中心有兩種不同的操作行為:一種是確定性的并導(dǎo)致已知結(jié)果的操作行為,另一種是隨機或概率的操作行為。

    對于確定性的工作流程來說,人工智能不僅僅是矯枉過正;這完全沒有必要。更具體地說,對于已知的架構(gòu),驅(qū)動設(shè)備所需的配置不需要人工智能引擎來處理。它需要從體系結(jié)構(gòu)藍圖轉(zhuǎn)換為特定于設(shè)備的語法。

    即使在最復(fù)雜的情況下(具有不同規(guī)模需求的多供應(yīng)商體系結(jié)構(gòu)),配置也可以完全預(yù)先確定??赡軙星短走壿媮硖幚碓O(shè)備類型或供應(yīng)商配置的變化,但嵌套邏輯很難稱得上人工智能。

    但即使在配置之外,許多第二天的操作任務(wù)也不需要人工智能。例如,以營銷人員多年來一直使用人工智能的一個更常見的用例為例:資源閾值。其邏輯是,人工智能可以確定CPU或內(nèi)存使用率等關(guān)鍵閾值何時被超過,然后采取一些補救措施。

    閾值并沒有那么復(fù)雜。數(shù)學(xué)家和人工智能純粹主義者可能會評論說,線性回歸并不是真正的智能。相反,這是基于趨勢線的相當(dāng)粗略的邏輯,重要的是,在人工智能成為時尚術(shù)語之前,這些東西就已經(jīng)出現(xiàn)在各種生產(chǎn)環(huán)境中了。

    那么,這是否意味著人工智能沒有任何作用?絕對不是!這確實意味著人工智能不是一種要求,甚至不是適用于一切,但網(wǎng)絡(luò)中有一些工作流程可以也將受益于人工智能。那些概率性而非確定性的工作流程將是最好的候選者。

    作為潛在候選者進行故障排除

    對于概率工作流來說,可可能沒有比根本原因分析和故障排除更好的候選者了。當(dāng)出現(xiàn)問題時,網(wǎng)絡(luò)運營商和工程師會進行一系列活動,旨在排除問題,并有望找出根本原因。

    對于簡單的問題,工作流可能會被腳本化。但對于最基本的問題以外的任何問題,操作員都在應(yīng)用一些邏輯,并選擇最可能但不是預(yù)先確定的前進路徑。根據(jù)個人所知或所學(xué),進行一些提煉,要么尋求更多信息,要么進行猜測。

    人工智能在這方面可以發(fā)揮作用。我們之所以知道這一點,是因為我們了解故障排除過程中經(jīng)驗的價值。一名新員工,無論他們有多熟練,通常都會表現(xiàn)得不如那些任期很長的人里。人工智能可以替代或補充所有根深蒂固的經(jīng)驗,而自然語言處理(NLP)的最新進展有助于平滑人機界面。

    人工智能從數(shù)據(jù)開始

    最好的葡萄酒始于最好的葡萄。同樣,最好的人工智能將從最好的數(shù)據(jù)開始。這意味著,設(shè)備齊全的環(huán)境將被證明是人工智能驅(qū)動的操作最肥沃的環(huán)境。超大規(guī)模企業(yè)在人工智能的道路上肯定比其他企業(yè)走得更遠,這在很大程度上得益于他們的軟件專業(yè)知識。但不可忽視的是,他們在建立數(shù)據(jù)中心時非常重視通過流遙測和大規(guī)模收集框架實時收集信息。

    想要在某種程度上利用人工智能的企業(yè)應(yīng)該檢查他們目前的遙測能力?;旧希F(xiàn)有的架構(gòu)是否有助于或阻礙了任何嚴肅的追求?然后架構(gòu)師需要將這些操作需求構(gòu)建到底層架構(gòu)評估過程中。在企業(yè)中,運營往往是在設(shè)備通過采購部門后才進行的一些附加工作。對于任何一個希望有一天能利用簡單腳本操作之外的任何東西的數(shù)據(jù)中心來說,這都不是常態(tài)。

    回到確定性或隨機的問題,這個問題真的不應(yīng)該被框定為一個非此即彼的命題。雙方都有各自的角色。兩者都要發(fā)揮作用。每個數(shù)據(jù)中心都將具有一組確定性的工作流程,并且有機會在概率世界中做一些突破性的事情。這兩者都將受益于數(shù)據(jù)。因此,無論目標(biāo)和起點如何,每個人都應(yīng)該專注于數(shù)據(jù)。

    期望值降低

    對大多數(shù)企業(yè)來說,成功的關(guān)鍵在于降低預(yù)期。未來有時是由宏偉的宣言來定義的,但通常情況下,愿景越宏偉,就越顯得遙不可及。

    如果下一波進步更多地是由無聊的創(chuàng)新而不是夸張的承諾推動呢?如果減少麻煩單和人為錯誤足以讓人們開始行動呢?瞄準(zhǔn)正確的目標(biāo)會讓人們更容易成長。在一個缺乏足夠人才來滿足每個人雄心勃勃的議程的環(huán)境中,情況尤其如此。因此,即使人工智能趨勢在未來幾年進入幻滅低谷,數(shù)據(jù)中心運營商仍有機會為其業(yè)務(wù)帶來有意義的改變。

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    2023-03-20
    人工智如何為數(shù)據(jù)中心團隊帶來新的日常工作
    在超大規(guī)模環(huán)境中,秘密功能和微觀優(yōu)化可能會帶來實實在在的好處,但對于大眾市場來說,這可能是不必要的。如果做到這一點至關(guān)重要,那么向云的轉(zhuǎn)移將受到量身定制的網(wǎng)絡(luò)解決方案的出現(xiàn)的限制,但遺憾的是,事實并非如此。

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