眾所周知，人工智慧(ai)是熱門，ai會已成為今年熱門技術討論前沿，業界大部分公司都在樂此不疲的討論著ai對此技術進行各種想象性的嘗試，期待更深入的了解該技術在細分市場中的應用。
事實上，2023年11月forrester報告就中做出**，報告中提到ai將「通過縮小理論與實踐的差距，促進資料中心在市場營銷、電子商務、產品管理及企業的其他領域的業務決策。」此外，從2023年10月的idc消費指南中可以發現，認知/ai解決方案在2023年-2023年期間的復合年均增長率(cagr)將超過55.1%。
對人工智慧有這麼利好訊息，著實令人興奮。然而，雖然與ai有關的應用程式層出不窮，不過，許多業界人士卻忽視了比應用程式更有為重要與深遠的議題——通過部署ai能幫助資料中心網路裝置進行調整。
平行趨勢
在數字世界中所有的資料都是ai獲取資料的**，ai可以對實時資料進行分析，並能直接顯示出資料的工作流程，並能夠對資料進行額外的智慧型查詢或者對資料進行優化。但是如果ai能夠提示改變物理網路連線?平行趨勢正好適應趨勢。
在過去的一年中，出現一種趨勢，旨在對自動化網路基礎架構內部物理連線的管理 —為未來部署連線機械人做準備。
使用機械人為我們帶來許多好處，未來將擁有更簡單、更動態的資料中心網路基礎設施; 建設安全問題和反應時間;對安全問題響應速度加快;更適用於未來的重要基礎設施; 降低運營成本。傳統的手動業務也開始大量使用機械人，提高生產效率，減少網路斷開連線的時間，從而減少it人員工作時間。
雖然資料中心網路中機械人的出現和利用可能對網路運營以及總體擁有成本(tco)產生重要的影響，但如果將機械人技術與ai相結合，會讓運營效率直接提高乙個級別。
機械人分層部署ai
資料中心的it運維人員和管理人員最大的抱怨之一是沒有足夠的時間應對未來工作中資料的分類分類、處理工作，伴隨著資料未來還將持續的呈指數級的增長，情況只會變的更糟。在資料中心使用機械人自動化使用分層ai技術，也許才是解決此就是最有針對性的辦法。
通過將ai與機械人一起部署在資料中心，不僅可以調整工作流程;優化裝置操作的效能，還可優化物理基礎架構。假設ai在監控流量期間，出識別潛在安全漏洞，時至今日，當檢查出受感染的病毒後，將無法使惡意軟體傳播到系統中，直到it人員切斷路徑。
如果ai與機械人技術整合到一起，它可以對網路物理連線進行調整，從而減少it調研時的威脅傳播的可能性。 這種行動意味著需要了解損害事件和災難事件之間的差異。
隨著ai、機械人在資料中心協同工作，人力干預可以大大降低。 資料中心如何響應請求，對其進行分析，並進行相應調整，這些都可以通過ai軟體來告知機械人如何應對。這不僅僅是因為它們節省it人員帶來的時間，因此機械人可以採取更主動的方式來管理資料中心以滿足業務需求，但也可能意味著降低運營成本。
為了建立更有效率的，更具成本效益的且安全的資料中心，下一步是在機械人自動化技術上進行ai分層。現在，已經可以在資料中心的其他領域看到ai，比如降低能耗。如果這一切成為現實，將會改變網路和資料的未來，並可能成為下一代資料中心的重要創新。 下一步，讓我們開始講ai技術從數字世界延伸到物理世界吧。
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