數(shù)據(jù)中心的管理日益復(fù)雜，時(shí)刻都有龐大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息需要處理，各種各樣的因素隨時(shí)有可能導(dǎo)致突發(fā)性事故的發(fā)生，而造成的損失也是驚人的。這些復(fù)雜的因素很難通過直觀的方式分析和理解，機(jī)器學(xué)習(xí)的介入有一定的必然性。Google數(shù)據(jù)中心副總裁Joe Kava告訴我們采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以“預(yù)見”數(shù)據(jù)中心的“未來”，從而為數(shù)據(jù)中心的工程師們提供最優(yōu)的方案，Google具體是怎樣做的？

Google將機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用到強(qiáng)大的數(shù)據(jù)中心，致力于讓數(shù)據(jù)中心更高效。近日，在Data Centers Europe 2014的一份簡報(bào)中，Google的數(shù)據(jù)中心副總裁Joe Kava告訴我們Google已經(jīng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來分析數(shù)據(jù)，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以收集服務(wù)器群的相關(guān)信息，并提供改進(jìn)方案。

實(shí)際上，谷歌已經(jīng)制造出了一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)，這臺(tái)計(jì)算機(jī)比谷歌的工程師們更了解數(shù)據(jù)中心。目前，數(shù)據(jù)中心仍然由人工控制，但Joe Kava告訴我們，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用將使Google服務(wù)器群的效率達(dá)到一個(gè)全新的高度，這甚至讓制造它的工程師們望塵莫及。

谷歌已經(jīng)擁有了多個(gè)高效的數(shù)據(jù)中心，使用人工智能后，Google將能夠預(yù)見“未來”，通過模擬出數(shù)以千計(jì)的可能情況，了解到未來數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行狀況。

在早期，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測谷歌電力使用效率的準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到99.6%.這種方法帶來的效率提升看起來很小，但當(dāng)其應(yīng)用到具有數(shù)千個(gè)服務(wù)器的數(shù)據(jù)中心時(shí)，就可以節(jié)約下大量的成本。

為什么要采用機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？主要的原因是數(shù)據(jù)中心日益復(fù)雜，這對谷歌來說是個(gè)挑戰(zhàn)，Google利用傳感器從數(shù)以億計(jì)的數(shù)據(jù)點(diǎn)收集有關(guān)其基礎(chǔ)設(shè)施及能源使用狀況的信息。

谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由Jim Gao創(chuàng)建的，由于他對大型數(shù)據(jù)集有很強(qiáng)的分析能力，他的同事給他取了個(gè)綽號(hào)——“天才小子（Boy Genius）”。Gao應(yīng)用計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)來做冷卻分析，利用監(jiān)測數(shù)據(jù)創(chuàng)建了一個(gè)服務(wù)器房間里的氣流3D模型。

Gao認(rèn)為創(chuàng)建一個(gè)模型來跟蹤一組廣泛的變量是有可能實(shí)現(xiàn)的，這些變量包括IT負(fù)載、天氣條件，以及冷卻塔、水泵和換熱器（這些設(shè)備用來給谷歌服務(wù)器降溫）的運(yùn)作情況。

Kava在一篇博客中寫道：“計(jì)算機(jī)擅長的是在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的信息，所以Jim采用了我們?nèi)粘２僮鬟^程中收集的數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)放到一個(gè)模型中運(yùn)行，目的是理解普通人（Jim的團(tuán)隊(duì)）可能注意不到的復(fù)雜互動(dòng)的意義，如今Jim的模型在預(yù)測PUE（Power Usage Effectiveness，電源使用效率）時(shí)的準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到了99.6%。這意味著他可以使用該模型提出新方案，從我們的操作中獲得更高的效率。”

Gao倡導(dǎo)發(fā)展和使用機(jī)器學(xué)習(xí)，并將其稱之為“20 percent project”，谷歌鼓勵(lì)員工在特定工作職責(zé)之外花大量時(shí)間進(jìn)行創(chuàng)新。Gao原先并不是人工智能方面的專家，為了了解更多有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)，他學(xué)習(xí)了斯坦福大學(xué)Andrew Ng教授的課程。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿人類大腦的工作原理，讓計(jì)算機(jī)在沒有顯式編程的情況下，自動(dòng)適應(yīng)和“學(xué)習(xí)”。谷歌的搜索引擎往往被看作是這類機(jī)器學(xué)習(xí)的典型，這也是該公司主要研究的一個(gè)重點(diǎn)。

Kava解釋說：“該模型實(shí)際上就是一系列的微分方程，你需要對數(shù)學(xué)有所了解，該模型能夠了解這些變量之間的交互。”

Gao的第一項(xiàng)任務(wù)是研究數(shù)字，標(biāo)識(shí)出影響Google數(shù)據(jù)中心能源效率的重要因素，以PUE為標(biāo)準(zhǔn)。他將這些因素縮小到19個(gè)變量，然后設(shè)計(jì)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即一個(gè)可以分析大型數(shù)據(jù)集以識(shí)別模式的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

Gao在他的倡議白皮書中寫道：“大量可能的設(shè)備組合以及它們的設(shè)定值使最優(yōu)效率難以確定，在數(shù)據(jù)中心，通過硬件（機(jī)械和電氣設(shè)備）和軟件（控制策略和設(shè)定值）有許多可能的組合。受到時(shí)間既定、IT負(fù)載頻繁波動(dòng)和天氣狀況的限制下，測試每一種可能組合以實(shí)現(xiàn)效率最大化是不可行的，更不用說還要維持一個(gè)穩(wěn)定的DC環(huán)境。

說到硬件，實(shí)際上機(jī)器學(xué)習(xí)不需要多么強(qiáng)的計(jì)算能力，Kava告訴我們，該機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在單個(gè)服務(wù)器上就可以運(yùn)行，甚至可以運(yùn)行在高端臺(tái)式機(jī)上。

該系統(tǒng)已經(jīng)被應(yīng)用到Google數(shù)據(jù)中心，該機(jī)器學(xué)習(xí)工具能夠提供建議，對PUE進(jìn)行改進(jìn)；或者在能源設(shè)施升級(jí)過程中，對數(shù)據(jù)中心負(fù)載遷移的改進(jìn)；也可以對冷卻系統(tǒng)中多個(gè)部分的水溫調(diào)整。

Gao還寫道：“谷歌（數(shù)據(jù)中心）的實(shí)際測試表明，機(jī)器學(xué)習(xí)是使用現(xiàn)有傳感器為DC能源效率建模的一種有效方法，可以顯著地節(jié)約成本。”

Kava告訴我們：“該工具可以幫助谷歌對未來設(shè)計(jì)進(jìn)行模擬和完善，但我們不需要擔(dān)心機(jī)器奪走人類的控制權(quán)——近期，Google的數(shù)據(jù)中心還不太可能擁有自我意識(shí)。雖然Google熱衷于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，最近又收購了多家機(jī)器人公司，但新的機(jī)器學(xué)習(xí)工具目前還不可能控制一個(gè)數(shù)據(jù)中心。”

Kava說：“數(shù)據(jù)中心仍然需要人類對許多事務(wù)作出良好的判斷，我仍然希望我們的工程師對機(jī)器提供的建議進(jìn)行審查。”

從Google構(gòu)建服務(wù)器群的方式中，我們或許可以看到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶來的好處。Kava說：“我可以想象出在數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)周期中使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情形，我們可以將它作為一個(gè)具有前瞻性的工具使用，用來測試設(shè)計(jì)的變化和創(chuàng)新，將來我們會(huì)找到更多的用例。”

Google在Gao的白皮書中分享了機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，期待其他超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營商也能開發(fā)類似的工具。

Kava說：“這不是只有Google或者Jim Gao才能做到的事情，我很樂意看到這類分析工具被更加廣泛的使用。我認(rèn)為這個(gè)行業(yè)可以從這類工具中受益，它是一個(gè)可以提供效率的好工具。”

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