物(wù)聯網對數據中(zhōng)心有何影響?

如今，網絡互聯和物(wù)聯網(IoT)的技術和應用不斷發展，正在導緻人們的職業和生(shēng)活發生(shēng)巨大(dà)變化。

在制造行業，人們可能了解機器人、自動化和機器學習将會影響未來的“智能”工(gōng)廠的發展。工(gōng)業4.0有可能讓英國制造行業增加數千億英鎊的産值，并帶來大(dà)量的就業機會。然而，一(yī)個典型的智能工(gōng)廠每周将産生(shēng)5 PB以上的數據，而數據中(zhōng)心需要解決巨大(dà)的容量和計算處理問題。

同樣在醫療保健領域，人們發現物(wù)聯網和人工(gōng)智能有助于緩解英國國家醫療服務體(tǐ)系(NHS)面臨的提供一(yī)線護理(即機器人協助手術或人工(gōng)智能提供非緊急患者診斷)所面臨的巨大(dà)壓力，并将減輕醫生(shēng)和護士硬性管理的負擔壓力。

在職業化體(tǐ)育方面，人們看到數據分(fēn)析如何改變從球員(yuán)招募、傷病恢複和個性化健身培訓計劃到增強球迷體(tǐ)驗，以及影響蓬勃發展的體(tǐ)育和賭博業的各種事情。

在線視頻(pín)遊戲世界每年的收入達到了200億美元，而PlayStation Network和Xbox Live等平台越來越普及，每月的遊戲數據将會快速增長。

在這四個領域中(zhōng)，數據容量需求的增加給數據中(zhōng)心運營商(shāng)帶來了特殊挑戰。但是在人們日常生(shēng)活中(zhōng)的其他方面還有很多可能會被大(dà)數據所改變。人們可能很了解無人駕駛車(chē)輛、虛拟助理或機器人倉庫管理等概念，而以下(xià)是人們可能不太熟悉的一(yī)些用途：

意想不到的物(wù)聯網應用

1. 執法助手

盡管人們對公民自由和隐私有着自然的擔憂，人工(gōng)智能正在越來越多地被用來打擊犯罪。在去(qù)年，英國達勒姆警方開(kāi)始使用一(yī)種預測性的情報算法，以提醒嫌疑犯是否應該被羁押。危害評估風險工(gōng)具(HART)使用34個變量來預測再犯罪的風險，包括犯罪行爲的先前曆史、年齡和居住的地方。

今年早些時候，英國内政大(dà)臣Amber Rudd主張更多地使用數據分(fēn)析來幫助識别持刀傷人案件的熱點，并通過機器學習識别所有提及刀具或刀片等犯罪報告。而英國反恐首席官員(yuán)提倡使用算法和數據分(fēn)析，在檢測和處理網絡和社交媒體(tǐ)上發布的恐怖主義宣傳和攻擊性材料方面的成功率達到94%。

2. 輔助招聘

包括百事可樂、宜家、歐萊雅在内的一(yī)些公司都采用人工(gōng)智能技術來幫助招募員(yuán)工(gōng)。這些公司都是機器人“Vera”的簽約客戶，這個俄羅斯開(kāi)發的機器人技術使用人工(gōng)智能來面試和篩選求職者。

它可以在一(yī)個九小(xiǎo)時的工(gōng)作日内面試多達15000名求職者，而這是招聘人員(yuán)花費(fèi)幾個月的時間才能實施匹配的。該軟件還掃描求職者的簡曆，并自動聯系符合所需資(zī)格的求職者，以查看此人是否有興趣應聘。

Vera使用語音識别和自我(wǒ)學習軟件來分(fēn)析130億個單詞。除了在招聘員(yuán)工(gōng)中(zhōng)發揮作用外(wài)，機器人Vera還可以對計劃離(lí)職的員(yuán)工(gōng)開(kāi)展離(lí)職面談。

3. 農業、食品生(shēng)産和超市欺詐檢測

在農業和糧食生(shēng)産中(zhōng)，以前許多傳統的手工(gōng)作業現在都是自動化實施。例如，在葡萄園裏的修剪葡萄園，而生(shēng)菜機器人則能從莊稼中(zhōng)去(qù)除雜(zá)草。機器人甚至可以操作無人駕駛拖拉機。

精準農業利用傳感器和無人機來測量和預測水位、估測産量和土壤酸度等條件，幫助農民更有效地計劃并增加作物(wù)收成。

一(yī)旦成品在超市或商(shāng)店(diàn)貨架上時，人工(gōng)智能仍然扮演重要角色。在線商(shāng)店(diàn)OCADO在實施了它聲稱是世界上第一(yī)個基于人工(gōng)智能的食品雜(zá)貨訂單欺詐檢測系統之後，将檢測的虛假購物(wù)量提高了15倍。

4. 貨币問題——銀行和保險業的人工(gōng)智能

在銀行業務中(zhōng)，預測分(fēn)析軟件實時監控交易細節，識别消費(fèi)習慣，并向客戶發送有關其賬戶的提醒，甚至提示幫助控制其支出。同樣，許多主要的在線博彩平台都使用機器學習來檢查投注模式，并标出潛在的問題投注者。

保險業是物(wù)聯網最大(dà)的受益者之一(yī)。傳感器和GPS追蹤器允許根據實時駕駛數據計算使用定義的汽車(chē)保險。高級人工(gōng)智能系統可以解釋病患症狀、手術數據和住院情況，以自動确定保險賠付的過程。日本經紀人Fukoku 互惠人壽保險公司利用電(diàn)腦替代了30多名員(yuán)工(gōng)，從而使生(shēng)産力提高了30%。

物(wù)聯網對數據中(zhōng)心意味着什麽?

以上探索了一(yī)些不尋常的應用，在這些應用中(zhōng)互連的設備和傳感器正在改變人們的生(shēng)活。當然，物(wù)聯網正在幫助其他大(dà)量的領域進行改變。

毫無疑問，到2025年，預計每人每天将與連接的設備進行4800次交互，相當于每18秒一(yī)次!但是，所有這些額外(wài)數據的含義是什麽?它爲數據中(zhōng)心和關鍵電(diàn)源保護部門提出了一(yī)個棘手的問題。

以前，數據中(zhōng)心主要是存儲信息的手段。但要真正獲得人工(gōng)智能和機器學習的回報，需要實時分(fēn)析和處理數據。這需要更大(dà)的容量和功率。而且這會給不間斷電(diàn)源(UPS)等基礎設施提供的關鍵電(diàn)源保護設施帶來額外(wài)的壓力。

現在很多部門的運營都依賴于物(wù)聯網，而電(diàn)力長時間中(zhōng)斷是不可想象的。這樣的事件不僅會造成災難性的破壞，并且會影響生(shēng)産力，它們構成了災難性數據丢失的真正威脅。它使得可靠的UPS系統和備用電(diàn)源成爲任何組織的風險管理策略和應急計劃的重要組成部分(fēn)。

物(wù)聯網正在影響科技生(shēng)态系統的每一(yī)部分(fēn)，其中(zhōng)包括數據中(zhōng)心

雖然近年來雲存儲容量已經大(dà)幅增加，但對實時處理的需求也見證了邊緣計算的興起。企業在現場或盡可能靠近用戶位置的地方安裝微型數據中(zhōng)心，并提供更快的處理時間，因爲數據不需要一(yī)直傳送到雲端并返回。

模塊化數據中(zhōng)心無疑在這一(yī)趨勢中(zhōng)發揮了至關重要的作用，它們爲運營商(shāng)提供了靈活性，隻需添加必要的機架，即可在需要時快速擴展。模塊化UPS的發展使電(diàn)源保護能夠以類似敏捷、漸進的方式提供。

緊湊且功率豐富的模塊化UPS單元可以提供更高的能量密度，使用更少的電(diàn)能，占地面積更小(xiǎo)，因此它們是苛刻的ICT和數據中(zhōng)心設施管理人員(yuán)的理想解決方案。模塊化UPS可以與數據中(zhōng)心的電(diàn)源需求緊密匹配，并提供“N+1”冗餘，這對于減少任何破壞性停機風險至關重要。

數據中(zhōng)心自身運作的方式也受到互聯互通和自動化的影響。以前人工(gōng)執行的許多任務現在都由計算機或軟件自動執行。這意味着數據中(zhōng)心設施幾乎無人操作，因此它提出了是否實際需要加熱或照明的問題。

很明顯，物(wù)聯網、人工(gōng)智能和機器學習正在走向一(yī)個不可阻擋的旅程，将會改變人們生(shēng)活的每一(yī)個方面。但是，隻有通過數據中(zhōng)心收集和處理所有信息，人們将會繼續從中(zhōng)受益。