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English文章来源：csdn-数据中心运维管理
文章标签：【数据中心】【数据中心管理】【DCIM】【基础设施管理】【基础设施监控】
随着AI、大数据时代的到来，数据中心的业务也不断在演变，新的技术不断的融入到数据中心。这其中，智能化的数据中心包含两方面含义。
智能化的数据中心如何建设?
一方面是数据中心如何基于海量数据，利用人工智能的技术，进一步去优化数据中心的运营;另个方面是数据中心会越来越多地去承载大数据的业务，去承载人工智能训练的场景以及人工智能应用的场景，在这个场景下数据中心自身需要去适应新的智能化业务的需求。
智能化数据中心发展的三部曲
智能化的数据中心的发展可以被归纳为三个阶段。
在当前阶段，除了传统的以CPU为核心的数据中心外，还要考虑人工智能的需求，比如：建设CPU和GPU联合的资源池以及建设开展面向边缘计算场景的FPGA等计算的资源池。在这一过程中，AI驱动的数据中心节能、AI驱动的计算、存储和网络的自动化优化和智慧运营以及AI驱动的巡检机器人等等，特别是在面向运营商特有的NFV场景中的一些故障的监测、排除等，这些都是当前的智能化数据中心正在面临的新需求、新挑战。
到了下一个阶段，则会提出更高的统一和融合化的需求，包括边缘和核心的统一以及AI和各个系统的融合、标准化和物联网化。尤其是未来整个数据中心在边缘，甚至在边缘的设备和边缘的数据中心之间，它们进一步的统一和融合，也是未来我们需要重点考虑的地方。
而在最终阶段，则是希望能够实现完全自动化的数据中心。
四方面助力智能化数据中心建设
现阶段去构建智能化的数据中心也面临着很多的挑战，包括在基础设施层面的改造、如何去适应人工智能和大数据一些新的业务需求、怎么提供更丰富的API接口以及更多的数据存储。现有以下四大方面的总结。
首先，第一个方面是智能化的数据中心节能技术。开展节能方面的技术研发，引入节能相关的设备，从而降低数据中心的能耗。
第二个方面的案例是服务器定制，服务器定制和智能化数据中心的演进是一脉相承的。比如说针对边缘机房条件定制的服务器。随着数据中心业务的发展，服务器层面必须要适应相应的变化，开展新的类型的服务器定制工作。
第三个方面则是在数据中心里构建人工智能的PaaS平台，面向人工智能的PaaS平台有两类：一类是面向公有云的，一类是面向行业的。
第四个方面则是AI辅助智能运维。当前，原有的运维方式正面临很多挑战，比如：虚拟化之后的IT架构，跨计算、存储、网络的端到端运维工具，容器、微服务和虚拟化的应用，以及多厂商集成等问题。
当前，研究如何从数据感知层面、故障诊断层面、故障预测和故障自愈层面构建，如何能够更加充分的运用大数据、人工智能的技术，使得整个数据中心的运维工作更加智能化、自动化还有很长的一段路要走，未来还有大量的工作，业界都需要进一步研究和进一步合作，相信未来的数据中心能够具有更高的智能。
计通智能DCIM通过监控、分析数据中心基础设施的运行信息，帮助数据中心管理者掌握基础设施的运行情况，管理数据中心资产、容量、能效，提高基础设施可用性、资源利用率、管理效率与能效，更好地助力智能化数据中心的建设。
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