近日，人机围棋大战再次掀起人工智能热潮。人工智能简而言之就是使用计算机模仿人类智能，让机器“学会”人类在某一领域的专业技能。随着神经网络、深度智能技术取得突破性进展，人工智能已经走出科幻大片，走进人们熟悉的场景。银行数据中心在合肥自动化运维的基础上，正逐步使用人工智能基于海量数据为运维工作提供决策支持，提升运维效率，实现智能化管理。

　　目前，大数据、物联网等应用的快速发展对数据中心计算、存储和网络资源提出更高要求，传统数据中心将服务器、存储设备进行简单堆积，以交换机连接、再辅以虚拟化软件进行资源简单调度和管理的方式越来越无法满足需求，必须进行架构、运维管理、机房管理等各个层面技术创新，打造安全高效、开放融合、绿色节能的智能数据中心。

　　人工智能是实现智能运维的关键技术之一。人工智能应用于软件定义，能够支撑面向应用优化的数据中心基础设施智能重构。在数据中心系统软件技术方面，未来的关注重点将由目前的资源虚拟化，逐步转向关注业务感知的软件定义能力。目前，最新尝试是在数据中心资源管理中引入机器学习技术，特别是在模式识别、音视频处理等领域广泛应用的深层网络技术，建立业务感知的资源重构决策系统，赋予硬件基础设施理解上层应用需求、识别资源使用行为特征的能力，最终实现硬件平台的智能重构。

　　运维管理方面，智能化的数据中心监控系统能够对基础设施、设备运行、数据处理等情况7X24小时实时监测， 并将安全监控与运维管理有机结合，整合IT服务管理，实现海量信息获取和关联分析，提升运维流程、异常事件处理的效率。谷歌、Facebook等网络巨头已经使用人工智能技术提高其大型数据中心的效率。谷歌公司正在使用“类神经网络”算法分析其众多数据中心的工作情况，收集从设备耗能、硬件冷却到系统告警等所有的数据信息，并根据所得数据进行维护。通过反复处理数据，这些算法就可以获得“学习能力”，能够帮助运维人员更快、更全面地做出分析和判断。

　　机房管理方面，伴随服务器等设备的快速增加带来的能源消耗、机房制冷、安全管理等问题，传统数据中心机房无法有效满足信息化发展需要。智能数据中心机房引入了机房集成管理系统，可利用先进的计算机技术、控制技术和通信技术，将整个机房的各种动力、环境设备子系统集成到统一-的监控和管理平台上。维护人员可以随时隨地监控机房的任何一个设备，获取所需的实时和历史信息，提高机房系统设备管理水平，减轻维护人员的劳动强度，提升突发事件时的快速反应能力。此外，在机房维护方面，已有商业银行探索利用机器人巡检实体机房，降低人工操作风险，节省人力成本，有效提升运维管理的规范化、智能化水平。

　　数据挖掘和分析方面，人工智能领域的信息提取、自然语言语义分析、自动化推理、知识表现、深度学习等研究方法和应用技术，目前正在逐步地应用于大数据技术的前沿领域，结合预测性分析和处方性分析，挖掘银行大数据蕴含的规律和价值，从而为银行的经营决策提供有力支撑。可以预见，人工智能技术将在银行业数据中心的发展中发挥越来越重要的作用。

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