数据中心、人工智能等这些词汇，这几年也算得上高频词汇。基于对数据安全的考虑，无论是企业还是个人都会在这些方面花些心思，毕竟网络安全方面的入侵关乎着正常的公司运营。
在专业的数据中心工作人员来说，他们有责任也有义务为用户提供安全保护，但是有时候黑客入侵就是在一瞬间，一个不起眼的漏洞都有可能成为如今入口。这种看似微乎其微的方式却有可能酿成大祸，所有数据中心安全绝对不容小觑。
随着互联网在当下所拥有的市场地位，各个领域和行业的人都不会错过它所带来的便利，而在人工智能不断崛起的今天也更加需要保证这种数据安全。
人工智能和深度学习在数据中心管理中变得不可或缺。以下是较为显著的领域：
获知动态
具有趋势、相关性分析和推荐操作的活动指示板。
预防性维护
深度学习用于识别和关联预测电源，存储或网络连接故障的数据。这样，在进行维护的同时，数据中心运营商可以积极主动将工作负载移至更安全的区域。
追踪故障分析
机器学习用于跟踪多个服务的故障根本原因。这被学习并用于将来的预防性维护。
网络安全和入侵检测
机器学习和深度神经网络用于现场应用传感器，访问控制系统和网络系统中发现异常模式，并提供更好的信噪比和积极的解决措施。学习神经网络用于不断提高企业的安全态势和管理相关问题的能力。
自动化
配备各种自动处理技术的"窄范围定义的人工智能"，例如如果自主驾驶汽车在行驶中即将发生碰撞，则采取刹车措施。
深度神经网络和机器学习算法将随着时间的推移而改进，从而实现更高的效率和性能，以配合快速增长的应用工作负载。随着这一切的即将到来，人工智能将对企业如何管理数据中心产生巨大影响。
本文转自d1net（转载）
