近日，人機圍棋大戰再次掀起人工智能熱潮。人工智能簡而言之就是使用計算機模仿人類智能，讓機器“學會”人類在某一領域的專業技能。隨著神經網絡、深度智能技術取得突破性進展，人工智能已經走出科幻大片，走進人們熟悉的場景。銀行數據中心在合肥自動化運維的基礎上，正逐步使用人工智能基于海量數據為運維工作提供決策支持，提升運維效率，實現智能化管理。

　　目前，大數據、物聯網等應用的快速發展對數據中心計算、存儲和網絡資源提出更高要求，傳統數據中心將服務器、存儲設備進行簡單堆積，以交換機連接、再輔以虛擬化軟件進行資源簡單調度和管理的方式越來越無法滿足需求，必須進行架構、運維管理、機房管理等各個層面技術創新，打造安全高效、開放融合、綠色節能的智能數據中心。

　　人工智能是實現智能運維的關鍵技術之一。人工智能應用于軟件定義，能夠支撐面向應用優化的數據中心基礎設施智能重構。在數據中心系統軟件技術方面，未來的關注重點將由目前的資源虛擬化，逐步轉向關注業務感知的軟件定義能力。目前，最新嘗試是在數據中心資源管理中引入機器學習技術，特別是在模式識別、音視頻處理等領域廣泛應用的深層網絡技術，建立業務感知的資源重構決策系統，賦予硬件基礎設施理解上層應用需求、識別資源使用行為特征的能力，最終實現硬件平臺的智能重構。

　　運維管理方面，智能化的數據中心監控系統能夠對基礎設施、設備運行、數據處理等情況7X24小時實時監測， 并將安全監控與運維管理有機結合，整合IT服務管理，實現海量信息獲取和關聯分析，提升運維流程、異常事件處理的效率。谷歌、Facebook等網絡巨頭已經使用人工智能技術提高其大型數據中心的效率。谷歌公司正在使用“類神經網絡”算法分析其眾多數據中心的工作情況，收集從設備耗能、硬件冷卻到系統告警等所有的數據信息，并根據所得數據進行維護。通過反復處理數據，這些算法就可以獲得“學習能力”，能夠幫助運維人員更快、更全面地做出分析和判斷。

　　機房管理方面，伴隨服務器等設備的快速增加帶來的能源消耗、機房制冷、安全管理等問題，傳統數據中心機房無法有效滿足信息化發展需要。智能數據中心機房引入了機房集成管理系統，可利用先進的計算機技術、控制技術和通信技術，將整個機房的各種動力、環境設備子系統集成到統一-的監控和管理平臺上。維護人員可以隨時隨地監控機房的任何一個設備，獲取所需的實時和歷史信息，提高機房系統設備管理水平，減輕維護人員的勞動強度，提升突發事件時的快速反應能力。此外，在機房維護方面，已有商業銀行探索利用機器人巡檢實體機房，降低人工操作風險，節省人力成本，有效提升運維管理的規范化、智能化水平。

　　數據挖掘和分析方面，人工智能領域的信息提取、自然語言語義分析、自動化推理、知識表現、深度學習等研究方法和應用技術，目前正在逐步地應用于大數據技術的前沿領域，結合預測性分析和處方性分析，挖掘銀行大數據蘊含的規律和價值，從而為銀行的經營決策提供有力支撐。可以預見，人工智能技術將在銀行業數據中心的發展中發揮越來越重要的作用。

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