机器学习如何推动数据中心发展？( 九 )
“您需要使数据中心尽可能准确 。 您需要多少台服务器？您需要多少冷却？您只需要与服务器数量一样多的散热 。 ”他说 。 “此外 ， 您需要多少电量？这取决于散热和服务器容量 。 ”
5.3 风险分析
在所有用例中 ， 使用机器学习进行风险分析是最关键的 ， 因为它可以识别异常并帮助防止停机 。 “机器可以检测出异常 ， 否则将无法发现 ， ” Ascierto说 。
例如 ， 施耐德电气的DMaaS可以分析来自关键数据中心设备（例如电源管理和冷却系统）的性能数据 ， 并预测何时可能出现故障 。 施耐德电气数据中心解决方案架构师副总裁Joe Reele说 ， 当算法检测到异常现象时 ， 系统会警告客户 ， 以便他们能够在设备出现故障之前进行故障排除 。
5.4 客户流失分析
将来 ， Ascierto看到托管服务提供商使用机器学习来更好地了解他们的客户并预测他们的行为-从购买或添加新服务到续订合同甚至支付账单的可能性 。 她说 ， 这是客户关系管理的扩展 ， 可以包括通过聊天框自动进行客户互动 。
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