人工智慧、邊緣計算將為雲數據中心帶來哪些變化

如今，現代數據技術的發展難以預測，因為整個行業和市場都在不斷變化。就在過去的幾年裡，人們引入了先進的分析工具、自動化、人工智慧、機器學習等。隨著每一個新興科技的推出，都會有一系列顛覆行業景觀的變化。

邊緣數據中心將會興起

邊緣計算的的興起並不意味著雲計算的泡沫破滅或雲計算將很快就會消失，因為事實並非如此。然而，很顯然，更多的人開始意識到，並非所有事物和業務都應該轉移到雲端。隊列邊緣計算或邊緣數據中心將在2018年得到更多的應用。更重要的是，邊緣數據中心分散的設置允許組織和團隊更好地解決和管理他們的數字業務基礎設施，數據的數量和速度將會增長到相當高的水平。

更多兼容的應用程序和API

應用程序和服務集成對於旨在將現有基礎設施遷移到雲計算或混合雲的組織至關重要。不幸的是，這個領域的應用程序的採用和開發可能沒有太大的進步。幸運的是，API或應用程序編程介面可以幫助進行解析，允許工作負載和內容更自由地移動和轉換。開發人員也開始比以往更多地使用和部署它們。這是目前行業景觀發展的一個很好的標誌。預計會看到更多兼容的應用程序進入這個空間，而其他應用程序的功能將大大改善。

人工智慧將繼續增長和佔主導地位

由於很多組織都在投入時間和資源部署自動化系統，因此2017年是人工智慧和機器學習在數據中心行業發展的重要一年。而在2018年將會有更好的發展，更先進的新硬體產品將推出市場。超大規模的數據中心。本地網路和移動設備都將受益。一些行業巨頭也在參與其中，其中包括英特爾公司的Nervana神經網路處理器（NNP），基於GPU的基於GPU的人工智慧設置，以及各種專門用於處理人工智慧處理的AMD和ARM晶元。

數據中心效率將會增長

採用可再生能源和降低能源消耗是將數據中心轉變為更加高效的一個方面。但是，未來一年也會有著更多的本地部署數據中心和硬體投資。業界人士正在談論液體冷卻和交替溫度控制方法、微電網等先進技術。傳統組件將交換為全快閃記憶體系統或融合，內容和部署的系統將轉換為邊緣和基於混合的模型，計算流體動力學和溫度自動化將變得更容易實現，即使在某些情況下可能採用機器學習或虛擬雲計算系統的DCIM也將發揮作用。

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