到2025年，AI机器人可能会占据云数据中心的一半

康涅狄格州斯坦福 — 一份新报告称，具有AI (AI) 的机器人将助力运行云数据中心。

Gartner 的报告预测，一半的云数据中心将部署具有（AI）和机器学习（ML）能力的先进机器人，从而使运营效率提高 30%。此举将是由数据中心市场人员短缺引起的。

Gartner 本月发布了报告：《新兴技术和趋势：机器人和AI/机器学习在云数据中心运营中的应用》。

Gartner 表示，数据中心的大部分工作都是“乏味、复杂和重复的”。

Gartner 研究副总裁 Sid Nag 表示：“数据中心是将机器人和AI配对以提供更安全、准确和高效的环境，需要更少的人为干预的理想领域。”

例如，机器人可以在以下每个数据中心功能中“表现出色”：容量规划；调整虚拟机和容器环境的大小；并保证资源的有效利用，避免企业及其购买者的“云浪费”。

“数据中心持续增长的服务器和存储量与管理它们的有能力的工人数量之间的差距正在扩大，”Nag 说。 “对企业来说，不采取任何措施来解决这些缺点的风险很大。”

“数据中心运营只会增加复杂性，因为组织将更多不同的工作负载转移到云中，而且随着云成为组合使用其他技术（例如边缘和 5G，仅举几例）的平台。”

Nag 补充说，虽然机器人在汽车和制造业等行业得到了利用，但“跨数据中心的机会却被忽视了。”

“IT 领导者可以引导云数据中心运营和流程的智能自动化，为他们的企业创造关键的差异化优势，例如增加正常运行时间和满足云产品的 SLA，通过使用机器人，这将成为现实。”

AI机器人将实现数据中心自动化的 4 个领域

1. 服务器升级维护

一旦服务器被淘汰，工业机器人可以比人类更快、更有效地完成退役和销毁驱动器的任务。对于经常进行大规模升级的公司（例如任何云提供商）来说尤其如此。

2. 监控

机器人传感器探头提供更精细的服务器机架温度数据，而无需安装任何侵入性物理硬件。用于远程监控的机器人还可用于收集其他数据，例如声音和图像，以检测任何异常情况。

3. 数据中心安全

维护数字和物理安全的数据中心设施是所有数据中心公司的首要任务。机器人能够通过一系列不同的功能提供一层物理安全，包含通过热传感器检查人体温度或停车设施的车牌识别。

4. 云运营中的 AI/ML

结合机器人，现代AI和机器学习技术可以监控和管理数据中心的 IT 流程。该技术的用户，例如站点可靠性工程师 (SRE)，能够通过自然语言与给定平台进行交互和通信。这些平台能够从过去的情况中学习，以在未来的情况下提高效率。