軟件驅動的超融合，可組合基礎架構以及將AI技術集成到計算和存儲中，為企業(yè)IT帶來了前所未有的智能。

人工智能在管理數(shù)據(jù)中心資源方面發(fā)揮著前所未有的作用。集成AI技術的系統(tǒng)越多，IT團隊就可以更有效地計劃，部署，維護和保護其環(huán)境。事實證明，人工智能的趨勢是如此有益，以至于產生了AI定義的基礎架構的概念，這是一個結合了高級分析，自學習和自動化功能以簡化IT基礎架構管理的智能系統(tǒng)。

邁向更智能的基礎架構

今天的工作負載比以往任何時候都更加多樣化，數(shù)據(jù)密集并且在地理上分布。移動計算和物聯(lián)網等運動在很大程度上推動了這一發(fā)展。在這樣的環(huán)境中，IT團隊必須提供能夠有效運行其應用程序，管理前所未有的數(shù)據(jù)量并提供最大性能和資源利用率的解決方案，同時還要確保數(shù)據(jù)和系統(tǒng)得到充分保護。

為了幫助應對這些挑戰(zhàn)，許多IT組織正在轉向軟件定義的基礎架構，這可以使它更容易適應各種變化的工作負載。軟件定義的基礎架構方法可幫助簡化管理，簡化操作，增加靈活性并更好地利用資源。通過支持諸如代碼之類的基礎架構之類的部署方法，它還促進了自動化管理操作的過程。

超融合基礎架構是運行中的軟件定義基礎架構的一個很好的例子。超融合使用虛擬化技術將物理計算，存儲和網絡組件抽象為邏輯資源池，可以輕松分配這些邏輯資源池以支持特定的工作負載。但是，像任何軟件定義的基礎架構一樣，超融合基礎架構并不是天生的智能，而是依靠靜態(tài)代碼和人工干預來執(zhí)行操作。

智能基礎設施

AI定義的基礎架構系統(tǒng)從整個IT基礎架構收集系統(tǒng)數(shù)據(jù)，并準備進行分析。為了進行此分析，它結合了AI技術（例如機器學習和深度學習）以及預測分析。然后，人工智能系統(tǒng)使用結果與軟件定義的基礎架構技術攜手工作，以預測結果并自動化管理任務。

可以將AI定義的基礎架構視為增強或增強軟件定義的基礎架構的一種方式，兩者可以協(xié)同工作以簡化IT并減少管理開銷。然而，由AI定義的基礎設施運動還相對較年輕，在廣泛實施之前還有很長的路要走。不過，數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)已取得了巨大的進步，尤其是在存儲級別。

例如，惠普企業(yè)（HPE）提供Primera存儲平臺，用于運行任務關鍵型應用程序的全閃存企業(yè)存儲。HPE通過其InfoSight分析服務為Primera提供支持，該服務從全球的HPE系統(tǒng)收集并分析遙測數(shù)據(jù)。從此分析中獲得的見解可應用于HPE客戶系統(tǒng)（例如Primera），以優(yōu)化它們并搶先解決潛在問題。

HPE Primera存儲陣列包括InfoSight AI和機器學習預測分析技術?，F(xiàn)在可用于HPE的Synergy和Composable Rack可組合基礎架構產品。

InfoSight還支持HPE可組合基礎架構產品Synergy和Composable Rack中的服務器資源。這些產品中的每一個都是一個軟件定義的可組合系統(tǒng)，該系統(tǒng)可分解計算，存儲和網絡資源，以提供一個完整的軟件定義的基礎架構系統(tǒng)。HPE最近宣布，用戶現(xiàn)在可以使用Primera存儲實施這兩種可組合產品。因此，客戶可以部署啟用InfoSight的可組合基礎架構，以監(jiān)視和優(yōu)化計算和存儲資源，從而使Synergy和可組合機架基礎架構向距完整的AI定義基礎架構愿景更近一步。

AI定義的基礎設施的潛力

IT團隊可能才剛剛開始挖掘AI在規(guī)劃，部署，維護和保護基礎架構方面的潛力，但是這一領域充滿了可能性。例如，由AI定義的基礎架構可以分析對資源的需求以計劃容量，或者它可以根據(jù)預測的結果自動分配和取消分配資源。

AI定義的基礎架構的高級分析將使檢測異常，發(fā)現(xiàn)根本原因，預測服務中斷并在問題發(fā)生之前主動解決問題成為可能。這些功能還可以通過實時更好地評估風險和協(xié)調數(shù)據(jù)保護來幫助保護基礎架構。因此，它可能從事件，指標，系統(tǒng)日志，數(shù)據(jù)庫日志，操作系統(tǒng)，應用程序設置，硬件組件或任何其他可提供消耗性遙測數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)點中提取數(shù)據(jù)。

收集數(shù)據(jù)并準備進行分析后，將數(shù)據(jù)輸入AI引擎，對數(shù)據(jù)進行建模和分類，應用高級機器學習算法，運行模擬并執(zhí)行已編程到系統(tǒng)中的任何其他分析。AI引擎識別不一致性，意外行為和數(shù)據(jù)模式，然后使用此信息進行預測和建議并執(zhí)行特定操作。

AI的好處

智能系統(tǒng)的好處很多，這在很大程度上是因為AI定義的基礎架構可以執(zhí)行實時分析，從而產生可行的見解。例如，它可以預測硬件故障，然后采取措施減輕故障，即使只是警告管理員也可以采取先發(fā)制人的行動。

與自動化結合使用時，由AI定義的基礎架構可以簡化操作，同時減少人為錯誤和運營費用。它還可以導致更安全和可靠的系統(tǒng)。此外，AI定義的基礎架構可以提供對IT基礎架構的更深入的見解，使管理員可以解決根本原因并采取預防措施，同時為管理層提供更好的信息以制定戰(zhàn)略決策。

AI定義的基礎設施領域仍在發(fā)展，要實現(xiàn)它，整個AI驅動的數(shù)據(jù)中心的理想還有很長的路要走。甚至完全由軟件驅動的數(shù)據(jù)中心-可以作為實現(xiàn)真正的AI定義的基礎設施的催化劑-尚未出現(xiàn)。

目前，IT必須對智能組件（例如服務器和存儲陣列）或獨立系統(tǒng)（例如超融合或可組合基礎結構）感到滿意。但是，要取得這樣的成就并不容易，因為它們帶來了IT基礎架構的愿景，其中所有組件都在一個由AI定義的基礎架構框架下進行管理，該框架可以智能地控制系統(tǒng)并自動化操作，這是統(tǒng)一努力的一部分。

原文鏈接：

https://searchconvergedinfrastructure./feature/What-is-AI-defined-infrastructure-and-does-it-work?

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