一、智能化的数据中心如何建设？

一方面是数据中心如何基于海量数据，利用人工智能的技术，进一步去优化数据中心的运营；另个方面是数据中心会越来越多地去承载大数据的业务，去承载人工智能训练的场景以及人工智能应用的场景，在这个场景下数据中心自身需要去适应新的智能化业务的需求。

智能化数据中心发展的三部曲

在当前阶段，除了传统的以CPU为核心的数据中心外，还要考虑人工智能的需求，比如：建设CPU和GPU联合的资源池以及建设开展面向边缘计算场景的FPGA等计算的资源池。在这一过程中，AI驱动的数据中心节能、AI驱动的计算、存储和网络的自动化优化和智慧运营以及AI驱动的巡检机器人等等，特别是在面向运营商特有的NFV场景中的一些故障的监测、排除等，这些都是当前的智能化数据中心正在面临的新需求、新挑战。

到了下一个阶段，则会提出更高的统一和融合化的需求，包括边缘和核心的统一以及AI和各个系统的融合、标准化和物联网化。尤其是未来整个数据中心在边缘，甚至在边缘的设备和边缘的数据中心之间，它们进一步的统一和融合，也是未来我们需要重点考虑的地方。

而在最终阶段，则是希望能够实现完全自动化的数据中心。
  

二、四方面助力智能化数据中心建设

现在这个阶段去构建智能化的数据中心也面临着很多的挑战，包括在基础设施层面的改造、如何去适应人工智能和大数据一些新的业务需求、怎么提供更丰富的API接口以及更多的数据存储。

首先，第一个方面是智能化的数据中心节能技术。很多专家也都讲过在物理基础设施层面，可以开展很多节能方面的技术研发，引入很多节能相关的设备，从而降低我们数据中心的能耗。

第二个方面的案例是服务器定制，服务器定制和智能化数据中心的演进是一脉相承的。随着数据中心业务的发展，服务器层面必须要适应相应的变化，开展新的类型的服务器定制工作。

第三个方面则是在数据中心里构建人工智能的PaaS平台，面向人工智能的PaaS平台有两类：一类是面向的，一类是面向行业的。

第四个方面则是AI辅助智能运维。当前，原有的运维方式正面临很多挑战，比如：虚拟化之后的IT架构，跨计算、存储、网络的端到端运维工具，容器、微服务和虚拟化的应用，以及多厂商集成等问题。

未来方向是去构建一个AI智能辅助运维系统，研究如何从数据感知层面、故障诊断层面、故障预测和故障自愈层面，如何能够更加充分的运用大数据、人工智能的技术，使得整个数据中心的运维工作更加智能化、自动化。

当然，数据中心智能化的道路刚刚开始，未来还有大量的工作，业界都需要进一步研究和进一步合作，相信未来的数据中心能够具有更高的智能。