最近关于数据中心的一则新闻“火了”。10月1日有网友爆料，位于青岛西海岸的惠普数据中心于国庆节前夕发生大火，现场黑烟滚滚，预估设备受损严重。
在大多数人印象里可能觉得数据中心和火灾没有太大关系，因为机房里除了电子设备，没有别的东西，再加上数据中心都具备有完善的消防监控系统，认为就算有火灾隐患也会很快解决。然而，实际情况恰恰相反，数据中心着火事件并非个例。
2018年4月5号，拥有“信息黄埔”之称的北京邮电大学校园核心机房着火受损，北京众多高校校内网崩溃。
2015年10月13号，Windows Azure上海数据中心发生故障，机房着火断电，导致Azure基础设施离线无法提供正常服务，受到影响的用户包括金融、互联网、房地产。
同年1月10日亚马逊公司正在美国弗吉尼亚州建设的一座数据中心着火。
2014年7月20日重庆农商行数据中心发生重大火灾，整个机房全部烧毁，直接损失达到一个亿以上。
针对数据中心发生的火灾，业内专家表示险情多发的根源还是在运维管理上，正所谓“三分技术，七分管理”，数据中心的故障大多源自人祸。
IDC超7成故障是人为因素造成的
随着互联网技术在全球的普及，数据中心的规模越来越大，人作为数据中心运维管理上的重要一环，参与了大多数的工作。例如日常巡检、定期检修等，但人为参与程度越高，出错概率也就越大。有分析称，在数据中心产生故障的原因中，人祸占据了七成以上。
例如年初，亚马逊云计算的存储服务爆发了重大故障，大量网站和APP客户受到影响。然而事后亚马逊方面给出的原因竟然是工作人员的低级失误,造成了此次重大故障的发生。无独有偶，3月16日，微软证实其云计算发生了全球性故障，在所有28个数据中心中，有26个出现故障，微软公共云服务中的数据存储故障同时引发了其他相关的服务故障，而原因又是人为因素造成。
AI替代人工 降低的不只是安全隐患
其实，早在数据中心在全球大规模建设之初，如何控制“人祸”就成为数据中心降低安全隐患的重要方向，但是随着单体数据中心规模的不断加大，人力的需求不降反增，而且大量的工作人员，不仅带来人为因素上的安全隐患，还会让工作流程更加复杂，工作效率更加低下。尤其是在当下数据中心不断扩容、新增、改造的条件下，也让很多原来设计的安全规范无法满足实际情况需要。
所以，随着AI技术的发展，数据中心无论是管理、监控还是维护，采用AI替代人工的需求越来越高。毕竟，AI不需要睡觉，可以全天运行，更不会产生放假、生病的问题。那么现在的AI能否真正的替代那些需要人为判断的任务并进行处理呢?
首先可以肯定的是，在数据中心中应用AI有着先天的优势，国内很多新兴或者升级后的数据中心已经开始初步应用AI，例如自动执行IT管理人员设定的任务，将大量原始数据转化为人为可识别的信息。而更深度的AI案例也早已出现，例如百度的云计算(阳泉)中心。
在高度智能化的百度云计算(阳泉)中心，目前已全面实现无纸化操作，通过Pad 、电脑进行巡检。当然，这也仅仅是AI非常初级的应用，现在的百度云计算(阳泉)中心通过建立IDC深度学习模式，已经让数据中心拥有难以置信的效果，比如冷却用电方面，百度云计算(阳泉)中心可以通过分析、学习上百个变量的实际数据，进行冷却方式的智能切换。最直接的表现就是，当外部环境不管是温度、湿度还是负荷产生了变化，AI系统都会智能切换制冷模式，大大提高了数据中心冷却设备的使用效率，并最终大大降低了人力的使用，让PUE这样的关键指标始终维持在1.10这一全国最高水准的水平线上。
那么，现在在AI加持下的百度云计算(阳泉)中心人力使用是什么情况呢?来看一组数据就会非常清晰。百度云计算(阳泉)中心面积约12万平方米，而工作人员仅有60左右，相当于1人可管理2000平方米。想象一下，篮球场大约400平方米，百度云计算(阳泉)中心的每一个工作人员需要同时管理5个篮球场大小的机房!这在当下主流IDC中仅仅依靠人力是不可能实现的，而在AI的帮助下，百度做到了，并且是 24小时不间断的智能防护。
无限憧憬的未来
实际上，现代数据中心越来越庞大和复杂的信息数量及种类，单凭人力已经不足以应对。
相比人工运维中的不足，AI主导的运维管理不仅可以简化流程、提高效率以及综合管理能力，也能大大降低人为产生的故障率。
所以，数据中心采用AI替代人工，降低人在运维管理中重要性的种种举措，正是未来IDC迎接挑战，降低安全隐患的发展趋势。在AI时代下，无人值守的更安全、更高效的数据中心未来可期。
