隨著互聯(lián)網(wǎng)在當下所擁有的市場地位，各個領(lǐng)域和行業(yè)的人都不會錯過它所帶來的便利，而在人工智能不斷崛起的今天也更加需要保證這種數(shù)據(jù)安全。

人工智能和深度學習在數(shù)據(jù)中心管理中變得不可或缺。以下是較為顯著的領(lǐng)域：

獲知動態(tài)

具有趨勢、相關(guān)性分析和推薦操作的活動指示板。

預防性維護

深度學習用于識別和關(guān)聯(lián)預測電源，存儲或網(wǎng)絡連接故障的數(shù)據(jù)。這樣，在進行維護的同時，數(shù)據(jù)中心運營商可以積極主動將工作負載移至更安全的區(qū)域。

追蹤故障分析

機器學習用于跟蹤多個服務的故障根本原因。這被學習并用于將來的預防性維護。

網(wǎng)絡安全和入侵檢測

機器學習和深度神經(jīng)網(wǎng)絡用于現(xiàn)場應用傳感器，訪問控制系統(tǒng)和網(wǎng)絡系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)異常模式，并提供更好的信噪比和積極的解決措施。學習神經(jīng)網(wǎng)絡用于不斷提高企業(yè)的安全態(tài)勢和管理相關(guān)問題的能力。

自動化

配備各種自動處理技術(shù)的"窄范圍定義的人工智能"，例如如果自主駕駛汽車在行駛中即將發(fā)生碰撞，則采取剎車措施。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡和機器學習算法將隨著時間的推移而改進，從而實現(xiàn)更高的效率和性能，以配合快速增長的應用工作負載。隨著這一切的即將到來，人工智能將對企業(yè)如何管理數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生巨大影響。