多年來，數據中心已經發展成為一些技術最先進的操作。許多數據中心正在變得完全數字化，并配備了所有現代先進技術。早期數據中心和現代數據中心之間沒有太多相似之處。數字化極大地改善了數據中心以多種不同方式運行的方式。
什么是數據數字化？
數字化是將包括文本、圖像、對象和聲音在內的物理數據轉換為二進制代碼。此二進制代碼由 1 和 0 組成。這完全改變了我們與數據交互的方式。
由于數據數字化，世界的運作方式發生了巨大變化。我們相互交流的方式、購物方式、旅行方式、健康管理方式、工作方式以及娛樂方式都因數據數字化而發生了變化。
當第一臺計算機被引入時，數據數字化就從根本上開始了。但直到家用計算機的發明，我們才真正看到了它的影響的開始。在數據被數字化之前，傳統形式的信息僅存儲在紙張、照片等上。搜索信息意味著要通過書籍、報紙和打印輸出等物理文檔。數字化不僅使訪問和共享信息變得更加容易，而且使為后代保存信息變得更加容易。
數據中心簡史
直到 1960 年代初，計算機主要只供政府使用。計算機曾經是重達 30 噸、占地近 2000 平方英尺的巨型機器。這些大型計算機存儲在數據中心的第一個版本中。
微處理器于 1971 年由英特爾推出。這些第一臺服務器有助于減少計算機的總體占用空間。到 1970 年代后期，大型大型計算機逐漸被可用于辦公環境的風冷計算機淘汰。
在 1980 年代，IBM 將第一臺個人電腦（我們今天所知的 PC）帶給了大眾。IBM 還建立了第一個價值近 3000 萬美元的超級數據中心。這十年也帶來了信息技術的非凡增長。
當今的計算技術處于歷史最高水平，數據中心的重要性也是如此。大多數公司至少有一種形式的數據中心。無論是由員工管理的本地數據中心、大型數據中心提供商的專用服務器，還是使用托管服務，大多數公司都依賴某種形式的數據中心服務。
數據中心的數字化轉型
隨著技術世界不斷創新，數據中心本身的創新需求也至關重要。數據中心現在正在使用一些最先進的技術。人工智能和機器學習以幾種不同的方式改變和改進了數據中心。
集成人工智能為數據中心運營帶來了諸多好處。第一個好處是減少停機時間。數據中心很少會遇到停電的情況，但一旦發生，就會導致停機。全球 25% 的企業服務器在一小時停電期間可能損失高達 400,000 美元。AI 可用于跟蹤服務器性能、網絡擁塞和磁盤利用率，以幫助預測中斷。它還可以檢測系統中的故障區域，以預測并幫助從這些停電中恢復。
人工智能還可以持續監視設備，以便數據中心管理人員知道哪些設備可能需要維護或維修。通過與人工智能系統交互的智能傳感器進行持續的設備監控有助于防止未來的停機。
人工智能的使用還可以自動化服務器優化。它可以通過預測分析在不同服務器之間分配功率，因此系統運行效率更高。這可以減少處理時間，從而提供更好的整體用戶體驗。
它還可以幫助數據中心節約能源。通過機器學習，它可以了解幫助更有效地運行整個操作所需的精確功率和冷卻??量。
人工智能還可以幫助改善網絡安全。機器學習算法可以學習數據中心的常規并幫助優化這些參數。人工智能和機器學習可用于檢測可能的惡意軟件或任何外部威脅。
數據中心的許多方面都在進行數字化改造，包括其安全衛士。Switch 正在尋求將完全自主的機器人用于其安全系統。同樣使用人工智能，它可以實時跟蹤、記錄和評估環境。它還可以在爬上路緣石甚至樓梯時掃描訪客并在整個場所巡邏。
數據的未來是什么樣的？
世界正在創造比以往更多的數據。我們在 2020 年創建了 64.2 澤字節的數據，預計到2025 年將增長到 180 澤字節以上。數據創建的增長甚至超過了之前的預期。這是由于全球大流行迫使許多人呆在家里造成的。我們正在創建和使用更多數據，這僅意味著數據中心將繼續成為必不可少的操作。數據中心還必須繼續創新其運營，以更高效地滿足高需求。
結論
數據數字化和數據中心的數字化幾乎是一個完整的時刻。隨著數據數字化，世界發生了巨大變化，并且由于世界已經創造并繼續創造大量數據，數據中心運營也在對其運營進行數字化以跟上。數據數字化和數據中心數字化的原因是為了提高效率。世界現在擁有無窮無盡的信息。做研究被簡化了。無需篩選無數書籍、實物照片和紙質文檔——只需在沙發上或您所在的任何地方進行簡單的搜索引擎查詢，就可以獲得更多信息。
同樣的想法在許多方面改善了數據中心的運作方式。人工智能系統的應用使數據中心能夠跟上不斷涌入的數據。它可以減少停機時間，幫助節約能源，同時提高安全性。數字化和數字化改變了我們工作、學習和交流的方式。
