多年来，数据中心已经发展成为一些技术最先进的操作。许多数据中心正在变得完全数字化，并配备了所有现代先进技术。早期数据中心和现代数据中心之间没有太多相似之处。数字化极大地改善了数据中心以多种不同方式运行的方式。
什么是数据数字化？
数字化是将包括文本、图像、对象和声音在内的物理数据转换为二进制代码。此二进制代码由 1 和 0 组成。这完全改变了我们与数据交互的方式。
由于数据数字化，世界的运作方式发生了巨大变化。我们相互交流的方式、购物方式、旅行方式、健康管理方式、工作方式以及娱乐方式都因数据数字化而发生了变化。
当第一台计算机被引入时，数据数字化就从根本上开始了。但直到家用计算机的发明，我们才真正看到了它的影响的开始。在数据被数字化之前，传统形式的信息仅存储在纸张、照片等上。搜索信息意味着要通过书籍、报纸和打印输出等物理文档。数字化不仅使访问和共享信息变得更加容易，而且使为后代保存信息变得更加容易。
数据中心简史
直到 1960 年代初，计算机主要只供政府使用。计算机曾经是重达 30 吨、占地近 2000 平方英尺的巨型机器。这些大型计算机存储在数据中心的第一个版本中。
微处理器于 1971 年由英特尔推出。这些第一台服务器有助于减少计算机的总体占用空间。到 1970 年代后期，大型大型计算机逐渐被可用于办公环境的风冷计算机淘汰。
在 1980 年代，IBM 将第一台个人电脑（我们今天所知的 PC）带给了大众。IBM 还建立了第一个价值近 3000 万美元的超级数据中心。这十年也带来了信息技术的非凡增长。
当今的计算技术处于历史最高水平，数据中心的重要性也是如此。大多数公司至少有一种形式的数据中心。无论是由员工管理的本地数据中心、大型数据中心提供商的专用服务器，还是使用托管服务，大多数公司都依赖某种形式的数据中心服务。
数据中心的数字化转型
随着技术世界不断创新，数据中心本身的创新需求也至关重要。数据中心现在正在使用一些最先进的技术。人工智能和机器学习以几种不同的方式改变和改进了数据中心。
集成人工智能为数据中心运营带来了诸多好处。第一个好处是减少停机时间。数据中心很少会遇到停电的情况，但一旦发生，就会导致停机。全球 25% 的企业服务器在一小时停电期间可能损失高达 400,000 美元。AI 可用于跟踪服务器性能、网络拥塞和磁盘利用率，以帮助预测中断。它还可以检测系统中的故障区域，以预测并帮助从这些停电中恢复。
人工智能还可以持续监视设备，以便数据中心管理人员知道哪些设备可能需要维护或维修。通过与人工智能系统交互的智能传感器进行持续的设备监控有助于防止未来的停机。
人工智能的使用还可以自动化服务器优化。它可以通过预测分析在不同服务器之间分配功率，因此系统运行效率更高。这可以减少处理时间，从而提供更好的整体用户体验。
它还可以帮助数据中心节约能源。通过机器学习，它可以了解帮助更有效地运行整个操作所需的精确功率和冷却量。
人工智能还可以帮助改善网络安全。机器学习算法可以学习数据中心的常规并帮助优化这些参数。人工智能和机器学习可用于检测可能的恶意软件或任何外部威胁。
数据中心的许多方面都在进行数字化改造，包括其安全卫士。Switch 正在寻求将完全自主的机器人用于其安全系统。同样使用人工智能，它可以实时跟踪、记录和评估环境。它还可以在爬上路缘石甚至楼梯时扫描访客并在整个场所巡逻。
数据的未来是什么样的？
世界正在创造比以往更多的数据。我们在 2020 年创建了 64.2 泽字节的数据，预计到2025 年将增长到 180 泽字节以上。数据创建的增长甚至超过了之前的预期。这是由于全球大流行迫使许多人呆在家里造成的。我们正在创建和使用更多数据，这仅意味着数据中心将继续成为必不可少的操作。数据中心还必须继续创新其运营，以更高效地满足高需求。
结论
数据数字化和数据中心的数字化几乎是一个完整的时刻。随着数据数字化，世界发生了巨大变化，并且由于世界已经创造并继续创造大量数据，数据中心运营也在对其运营进行数字化以跟上。数据数字化和数据中心数字化的原因是为了提高效率。世界现在拥有无穷无尽的信息。做研究被简化了。无需筛选无数书籍、实物照片和纸质文档——只需在沙发上或您所在的任何地方进行简单的搜索引擎查询，就可以获得更多信息。
同样的想法在许多方面改善了数据中心的运作方式。人工智能系统的应用使数据中心能够跟上不断涌入的数据。它可以减少停机时间，帮助节约能源，同时提高安全性。数字化和数字化改变了我们工作、学习和交流的方式。
