人工智能（AI）和機器學習（ML）正在為全球各行各業帶來巨大的變革。而不同的數據中心，最近亦以 AI 和 ML，以達到提高運營能效、可持續性，和容量管理等方面的效果。以下是一些主要的應用場景：
- 可持續發展助手：AI和ML模型可以幫助數據中心精確找出影響其功率使用效率（PUE）的關鍵區域並加以解決，同時確定最佳運行條件和水使用效率（WUE）。
- 自然語言處理工具：自然語言處理（NLP）工具可以簡化關鍵任務操作，如文本摘要、機器翻譯、聊天機器人和檢測垃圾郵件或網絡釣魚郵件等。
- 異常檢測與監控調試：AI和ML工具在識別模式和找出異常方面具有驚人的熟練度，使得數據處理和數據管理變得更加高效。此外，像TensorBoard、Weights & Biases和Neptune這樣的工具也被IT團隊廣泛用於監控和調試。
- 資產績效管理與最大化正常運行時間：AI和ML模型可以通過識別潛在的使用缺陷來延長數據中心資產的使用壽命，推薦預測性維護計劃，並向管理者報告設備正常運行狀態的波動，從而確保資產得到有效使用並防止損壞。
- 容量規劃和管理：AI和ML技術可以幫助數據中心無縫擴容，以及實現在保持最低浪費和成本的前提下的擴容。
- 客戶關係管理：AI和ML可以用於識別那些有很高風險流失的客戶，並向團隊發出警報，同時提供建議重新建立這些客戶關係。然後，團隊可以主動提供更有針對性的支持，以挽回局面。
- 網絡安全：AI和ML模型可以幫助實施更強大的網絡安全協議，識別系統中的任何薄弱環節，並在構成更大威脅之前發現任何可疑活動。
- 提高工作流生產力：AI和ML工具可以幫助數據中心更加高效地解決問題，通過利用過去的經驗教訓並根據此實施定制解決方案。
綜上所述，AI和ML在數據中心中的應用範圍廣泛，從現場資產到客戶體驗，無論是提高運營能效、可持續性、還是容量管理，這些技術都為提高效率，帶來了廣泛的機會。