Mudah untuk berfikir bahawa, dalam pusat data dan seterusnya, automasi tidak mengenal sempadan. Kecerdasan buatan menawarkan peluang yang kelihatan tidak berkesudahan untuk meningkatkan operasi dan rangkaian pusat data. Seluruh industri IT telah menerima konsep bahawa aliran kerja boleh diautomatikkan sepenuhnya ke tahap di mana kita boleh mencapai keadaan NoOps. Di dalam pusat data, hampir tiada apa yang tidak dapat kami automasi.
Walaupun teknologi moden berpotensi untuk automasi pusat data, masih sukar untuk mengautomasikan aspek utama, yang merupakan hasil realiti.
Malah, disebabkan ciri fizikal pusat data, ia dalam beberapa cara lebih sukar untuk mengautomasikan daripada jenis infrastruktur atau persekitaran IT yang lain.
Untuk membuktikan perkara itu, mari lihat lima aspek operasi pusat data atau pusat data yang tidak akan diautomatikkan sepenuhnya serta-merta.
1. Penggunaan Pelayan
Dalam awan awam, menggunakan pelayan secara automatik adalah semudah menggunakan beberapa templat infrastruktur sebagai kod untuk menyediakan sumber awan.
Walau bagaimanapun, dalam pusat data, automasi jenis ini tidak boleh dilakukan kerana pelayan adalah perkakasan fizikal. Seseorang perlu memasang pelayan secara fizikal, menyambungkan kabel kuasa dan rangkaian, memastikan penyejukan yang betul, dsb.
Secara teori, robot boleh mengautomasikan kebanyakan kerja penempatan pelayan di pusat data. Walau bagaimanapun, untuk bot beroperasi dengan cekap dalam hal ini, operasi perlu dilakukan secara berskala, dan penggunaan pelayan perlu konsisten dan boleh diramal untuk membolehkan automasi tanpa campur tangan manusia. Walau bagaimanapun, kebanyakan penggunaan pelayan semasa tidak memenuhi piawaian ini.
Sementara orang ramai membincangkan potensi automasi pusat data robotik selama sekurang-kurangnya sedekad, sebab mengapa kita sebenarnya melihat begitu sedikit robot di pusat data adalah berbilang faktor. Dalam kebanyakan kes, aplikasi robot tidak praktikal. Oleh itu, adalah dijangka bahawa penggunaan pelayan akan terus menjadi manual untuk masa hadapan.
2. Penyelenggaraan perkakasan
Biasanya, menyelenggara perkakasan pelayan di dalam pusat data bukanlah satu tugas yang boleh diautomasikan. Menggantikan cakera yang gagal, menggantikan kabel dan bekalan kuasa yang rosak dan mengemas kini kad rangkaian adalah semua rutin pusat data. Satu-satunya cara untuk menyelesaikan isu ini ialah menghantar juruteknik untuk melaksanakan kerja penempatan dan penyelenggaraan.
3. Pemasangan dan penyelenggaraan HVAC
Sistem HVAC menghalang peralatan IT daripada terlalu panas dan merupakan bahagian penting setiap pusat data. Seperti pelayan, sistem HVAC mengandungi komponen fizikal yang memerlukan penyelenggaraan manual.
Penderia HVAC jauh dan sistem pemantauan boleh membantu mengautomasikan beberapa proses yang berkaitan dengan pengurusan HVAC, tetapi akhirnya, penyelenggaraan HVAC bukanlah kerja yang boleh diautomasikan dengan mudah di pusat data.
4. Keselamatan Fizikal
Keselamatan fizikal pusat data ialah satu lagi bidang di mana sistem pemantauan boleh membantu mengautomasikan tugas tertentu, tetapi memerlukan campur tangan manusia untuk menangani isu utama.
Anda boleh menggunakan penderia untuk menjejaki pergerakan orang dalam pusat data, dan peranti biometrik boleh digunakan untuk mengawal akses fizikal ke pusat data secara automatik. Walau bagaimanapun, jika anda mengesan penceroboh, atau sistem kawalan akses automatik anda tidak berfungsi dengan baik, anda memerlukan kakitangan keselamatan untuk bertindak balas.
5. Pemulihan Bencana
Dalam sesetengah kes, rutin pemulihan bencana boleh diautomasikan - sebenarnya, automasi pemulihan bencana adalah penting untuk menjimatkan masa apabila memulihkan data atau aplikasi selepas kegagalan.
Walau bagaimanapun, anda hanya boleh mengautomasikan pemulihan bencana jika aset yang anda perlukan untuk pulih adalah berasaskan perisian dan anda mempunyai infrastruktur yang mencukupi untuk mengehoskan aset yang dipulihkan.
Jika pemulihan memerlukan penggunaan perkakasan baharu atau menggantikan komponen yang gagal (yang mungkin berlaku jika pusat data anda mengalami bencana alam yang menyebabkan sesetengah sistem tidak dapat dikendalikan), anda perlu bergantung kepada manusia untuk melaksanakan kerja secara manual.
Keterbatasan Automasi Pusat Data
Terdapat banyak sebab yang baik untuk mengautomasikan operasi pusat data seluas mungkin. Tetapi banyak aspek pengurusan pusat data tidak sesuai untuk automasi.
Walaupun dalam zaman kecerdasan buatan dan robotik generatif, sukar untuk membayangkan manusia dialih keluar sepenuhnya daripada pusat data dalam masa terdekat.
Atas ialah kandungan terperinci Lima halangan kepada automasi pusat data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Memanfaatkan kuasa AI di peranti: Membina CLI Chatbot Peribadi Pada masa lalu, konsep pembantu AI peribadi kelihatan seperti fiksyen sains. Bayangkan Alex, seorang peminat teknologi, bermimpi seorang sahabat AI yang pintar, yang tidak bergantung

Pelancaran AI4MH mereka berlaku pada 15 April, 2025, dan Luminary Dr. Tom Insel, M.D., pakar psikiatri yang terkenal dan pakar neurosains, berkhidmat sebagai penceramah kick-off. Dr. Insel terkenal dengan kerja cemerlangnya dalam penyelidikan kesihatan mental dan techno

"Kami mahu memastikan bahawa WNBA kekal sebagai ruang di mana semua orang, pemain, peminat dan rakan kongsi korporat, berasa selamat, dihargai dan diberi kuasa," kata Engelbert, menangani apa yang telah menjadi salah satu cabaran sukan wanita yang paling merosakkan. Anno

Pengenalan Python cemerlang sebagai bahasa pengaturcaraan, terutamanya dalam sains data dan AI generatif. Manipulasi data yang cekap (penyimpanan, pengurusan, dan akses) adalah penting apabila berurusan dengan dataset yang besar. Kami pernah meliputi nombor dan st

Sebelum menyelam, kaveat penting: Prestasi AI adalah spesifik yang tidak ditentukan dan sangat digunakan. Dalam istilah yang lebih mudah, perbatuan anda mungkin berbeza -beza. Jangan ambil artikel ini (atau lain -lain) sebagai perkataan akhir -sebaliknya, uji model ini pada senario anda sendiri

Membina portfolio AI/ML yang menonjol: Panduan untuk Pemula dan Profesional Mewujudkan portfolio yang menarik adalah penting untuk mendapatkan peranan dalam kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML). Panduan ini memberi nasihat untuk membina portfolio

Hasilnya? Pembakaran, ketidakcekapan, dan jurang yang melebar antara pengesanan dan tindakan. Tak satu pun dari ini harus datang sebagai kejutan kepada sesiapa yang bekerja dalam keselamatan siber. Janji Agentic AI telah muncul sebagai titik perubahan yang berpotensi. Kelas baru ini

Impak segera berbanding perkongsian jangka panjang? Dua minggu yang lalu Openai melangkah ke hadapan dengan tawaran jangka pendek yang kuat, memberikan akses kepada pelajar A.S. dan Kanada.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa