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机器通过之前学习到的结果

更新时间:2019-05-01 17:45

  

  “过去,机架有空间,电力有冗余,我们却不能再多部署1台机器。”在2015全球互联网技术大会(GITC)上,百度智能数据中心首任架构师胡殿明一句简洁的话,道出了数据中心在机架运营方面的痛点。

  (百度智能数据中心首任架构师胡殿明在GITC上介绍百度IDC智能化运营)

  除了机架运营外,带宽运营、机房运营也有很多痛点,如带宽使用峰值集中、带宽平均利用率低、机房设施与IT系统及环境不协同等等。

  据胡殿明介绍,百度打造了智能数据中心,通过Learning to Operate系统实现智能化运营,有效解决了这些问题。

  “我们把运维日志存储起来,这里面有时间、配置、状态、环境等海量数据。我们将这些数据放到系统中去学习。之后,当某种因素发生变化的时候,机器通过之前学习到的结果,就能选出最优的运营解决方案。”胡殿明表示,“而每一次的运营效果又将反馈给这个系统,进一步完善系统效果。”

  基于这样的大数据智能,百度智能数据中心可以实现网络流量的预测调度,机房电力的预测调度、机房温度的智能控制、服务器性能与功耗感知服务等,不仅提高了机架、带宽等的利用率,还使机房的散热更加智能,功耗更低,同时,这样的智能服务也节省了大量人力成本。

  实际上,百度除了将大数据智能应用在自身业务上外,还将大数据、人工智能等能力通过大数据+平台、百度开放云平台开放出来,与传统行业相结合,提升传统行业的效率。

  据了解,百度与国金证券在大数据金融方面进行合作尝试,使基金投资绝对收益提升5%~8%;与朝阳大悦城合作,通过大数据实现精准营销,使朝阳大悦城会员交易总额(GMV)提升超过10%;百度还与保险公司进行合作,尝试差异化、个性化保险定价;通过大数据,百度帮助房产公司广告点击率提升132%

  可以预见,大数据与人工智能正在产业中发挥越来越大的作用,谁能更快地拥有大数据、使用大数据与人工智能,将能占据更大的竞争优势。

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