物聯(lián)網、云計算、機器學習融合的近期影響
物聯(lián)網、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。而數(shù)據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)據處理技術變得更加可行并且必要。當這些數(shù)據通過智能軟件聯(lián)網并得到支持時，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)據可以監(jiān)控系統(tǒng)性能的各個方面，可以與其管理的資產進行物理分離。當管理人員能夠獲得全面的實時性能數(shù)據和自動控制時，遠程控制的數(shù)據中心變得更加可行。這反過來又使數(shù)據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曾經介紹了10個“極端”數(shù)據中心，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)據中心甚至一個普通的警報引發(fā)了70個單獨的警報。其結果是，技術人員被派往處理非緊急情況，幾乎沒有關于正在發(fā)生的事情的信息，以及尋找什么。
由于物聯(lián)網、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，設施工作人員可以隨時了解是否需要立即調度，或者是否可以簡單地將調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)量將隨著人們的關注從應急響應轉變?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警報性質的完整信息將進一步推動行業(yè)向遠程管理的數(shù)據中心邁進。
3．維護將變得更有預見性
即時訪問實時和歷史數(shù)據，幾乎每一件設備的每一個操作都會產生影響，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)閮戎檬?。當今?shù)據中心的協(xié)議和自動化并不安全?？諝忾g隙、安全網絡與不安全網絡之間的物理隔離是數(shù)據中心的常見安全機制。當數(shù)據中心作為獨立的建筑物運行時，這是有道理的。然而，空氣間隙和利用網絡的好處，云友好的操作是不相容的。
展望未來，數(shù)據將會聯(lián)網。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)網的協(xié)議和API已經包含現(xiàn)代安全作為設計標準。
4．標準操作程序實際上已經標準化
由于啟用了數(shù)據透明性和集中操作控制，企業(yè)范圍內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生了最為顯著的影響。
數(shù)據越來越網絡化，數(shù)據中心必須為這個新的常態(tài)做好準備。數(shù)據和物聯(lián)網、云計算與機器學習融合的結合將推動并實現(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。
