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在最近的播客中，Zahl Limbuwala 和Google 数据中心副总裁Joseph Kava 分析并讨论了自动化技术如何取代数据中心工人。以下是一些摘录。

Zahl Limbuwala：当今许多企业对于在数据中心管理中使用先进技术仍然持保守和谨慎的态度。大多数数据中心运营仍然严重依赖劳动力、人工决策以及低水平的自动化和控制系统。结合您在数据中心行业的经验，您对数据中心的发展和运营有何看法？数据中心运营的未来是什么？

Joseph Kava：我认为一些使数据中心更加自动化的关键和基础技术最近正在以令人难以置信的速度发展。我们利用DeepMind 机器学习成功地将人工智能技术集成到数据中心运营和维护中。我们能够将数据中心冷却所需的电力减少40%。对于任何消耗大量能源的大型工业制造工厂来说，这将是一个惊人的改进。对于我们来说，这是令人兴奋的，因为Google 一直致力于提高和优化数据中心效率。

我认为这是一个惊人的进步。 2020年，我们开始意识到虚拟现实技术的重要性，因此我们在数据中心更多地使用Google Glass进行调试和故障排除。我们邀请世界各地的行业专家使用Google Glass 参观我们的数据中心。当数据中心工作人员无法现场排查问题时，可以利用自动化技术来解决问题，帮助运营团队更快地提高排查问题的能力。

就机器人技术而言，我们的超大规模数据中心更像是一个仓库，大多数工作流程都需要机器人导航到特定位置来执行任务。其中一些技术目前正在开发中，例如机器人导航、计算机视觉、运动规划和装备工具等，机器人将利用这些技术进行操作……在过去的几年里，这些技术取得了指数级的进步，也促进了机器人的发展。机器人技术的发展一直在增长，但机器人在数据中心的许多应用比使用大型机器人的其他行业复杂得多。

因此，数据中心面临的未来是自动化技术将完成数据中心工作人员的大部分工作，但人类完成的工作的重要性也不容低估。毕竟，虽然自动化技术只能知道它们被编程来做什么，但人类可以推理和分析。

Zahl Limbuwala：我们也看到了这种加速。先进技术在其擅长的领域占有一席之地，但由于所有领域都需要推理，数据中心将无法在很长一段时间内没有工人。

现在有近百家公司提供某种数据中心基础设施管理（DCIM）系统，并且许多公司承诺他们开发的DCIM系统可以帮助数据中心运营商获得更高水平的可视性并提高自动化程度，但是他们这些承诺都没有兑现。您对此有何看法？或者人工智能和机器学习能否实现DCIM 系统无法实现的一些承诺？

约瑟夫·卡瓦：我同意你的观点。 DCIM 解决方案将推动IT 运营的未来。今天的数据中心计算基础设施技术与几年前有些不同。

例如，今天部署的新集群具有几年前还没有想到的网络互连要求。即使是几年前开发的DCIM系统也没有考虑到这些问题。它们通常是围绕数据中心管理规则进行编程和构建的。如今，很多技术已经突破了这些传统的规则和规范，而很多DCIM软件还没有真正跟上发展趋势。

关于本次数据中心未来趋势：智能巡检与更高效率和的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。