物联网、云计算、机器学习融合的近期影响
2018-01-23
物联网、人工智能/机器学习和云计算的融合将以人们无法想象的方式影响商业和工业运营。但有一件事是显而易见的，就是会有更多的数据。而数据本身将成为自己的变革力量。
幸运的是，大量云存储的可用性使得收集和访问这些数据成为可能，并且使诸如机器学习和分析的日益复杂的数据处理技术变得更加可行并且必要。当这些数据通过智能软件联网并得到支持时，就会有更多的变化。以下是行业专家预测的一些近期效应：
1.数据将越来越脱离其起源地
设施运营商利用从传感器获得的实时数据可以监控系统性能的各个方面，可以与其管理的资产进行物理分离。当管理人员能够获得全面的实时性能数据和自动控制时，远程控制的数据中心变得更加可行。这反过来又使数据中心位于具有成本优势或气候优势的地区，但对员工的吸引力较小。
相反，数据中心必须位于城市附近，以达到降低延迟的目的，因此可以提供更大的设计和位置灵活性。微软公司在其海底数据中心试点项目中展示了这方面的一个例子。行业媒体DCD曾经介绍了10个“极端”数据中心，其中包括空间和地下各种不同听位置。这些地方在不久的将来似乎变得不再那么极端。
2.警报将变得非常复杂和预测性
传统的警报并不是信息性的。有的数据中心甚至一个普通的警报引发了70个单独的警报。其结果是，技术人员被派往处理非紧急情况，几乎没有关于正在发生的事情的信息，以及寻找什么。
由于物联网、云计算和机器学习的融合，提供了更详细，更细粒度的报警收据，设施工作人员可以随时了解是否需要立即调度，或者是否可以简单地将调查添加到即将进行的维护呼叫中。预测性警报将成为标准。实际警报的数量将随着人们的关注从应急响应转变为纠正预�