软件驱动的超融合，可组合的基础设施，以及计算、存储与人工智能技术的整合，帮助企业 IT 实现了前所未有的智能化。在本篇文章中，TechTarget 技术顾问 Robert Sheldon 指出人工智能定义的基础设施是增强或改进软件定义的基础设施的一种方式，两者可以协同工作以简化 IT 并减少管理开销。
以下内容，对文章原文进行了翻译和整理：
人工智能在管理数据中心资源方面正发挥着前所未有的作用。集成人工智能技术的系统越多，IT 团队就能更有效地计划，部署，维护和保护其运维环境。引入人工智能所带来的诸多益处，正推动人工智能定义的基础设施的蓬勃发展，这是一个结合了高级分析、自学习和自动化等功能以简化 IT 基础设施管理的智能系统。
迈向更智能的基础设施
随着移动计算和物联网的蓬勃发展，工作负载越来越多样化，数据越来越密集且无处不在。在这种趋势下，IT 团队必须提供能够有效运行应用程序，管理前所未有的数据量并实现最大性能和资源利用率的解决方案，同时还要确保数据和系统得到充分保护。
为了应对这些挑战，许多 IT 组织正在转向软件定义的基础设施，这样更容易适应工作负载的多种变化。软件定义的基础设施可以简化管理与操作流程，增加灵活性并更好地利用资源。通过支持诸如基础设施即代码等部署方式，软件定义的基础设施也加快了自动化管理操作的进程。
超融合使用虚拟化技术将物理计算，存储和网络组件抽象为逻辑资源池，可以被轻松分配以支持特定的工作负载。但是，像任何软件定义的基础设施一样，超融合基础设施并非天生智能化，而需要依靠静态代码和人工干预来执行操作。
而实现智能化软件定义的基础设施需要引入人工智能。
智能基础设施介绍
人工智能定义的基础设施系统从整个 IT 基础设施收集系统数据并进行分析。在分析过程中，它结合了机器学习和深度学习等人工智能技术以及预测分析，通过人工智能系统与软件定义的基础设施技术协作，使用分析结果进行预测并自动化管理任务。
我们可以将人工智能定义的基础设施视为增强或改进软件定义的基础设施的一种方式，两者可以协同工作以简化 IT 并减少管理开销。然而，人工智能定义的基础设施方兴未艾，广泛应用道阻且长。不过，数据中心系统尤其是存储层在这方面已经取得了长足进步。
人工智能定义的基础设施潜力
对人工智能在规划、部署、维护和保护基础设施方面的潜力的挖掘或许才刚刚开始。但在这个领域，一切皆有可能。例如，人工智能定义的基础设施可以分析对资源的需求以预计容量，或者可以根据预测结果自动分配和取消分配资源。
人工智能定义的基础设施的高级分析将使得检测异常，发现根本原因，预测服务中断并在问题发生之前主动解决问题成为可能。这些功能还可以通过更好地实时评估风险和协调数据保护来保护基础设施。因此，它可能从事件、指标、系统日志、数据库日志、操作系统、应用程序设置、硬件组件或其他任何可提供预测数据的数据点中提取数据。
收集数据并准备好进行分析后，将数据输入人工智能引擎，对数据进行建模和分类，应用高级机器学习算法，模拟并执行已编程到系统中的任何其他分析。人工智能引擎会识别不一致，意外行为和数据模式，然后使用这些信息进行预测和建议并执行特定操作。
智能化优势
智能系统的好处很多，这在很大程度上是因为人工智能定义的基础设施可以执行实时分析，从而提供可行的建议。例如，它可以预测硬件故障，然后采取相应措施，即使只是警告管理员也足以做到未雨绸缪。
与自动化结合使用时，人工智能定义的基础设施可以简化操作，同时减少人为失误和运营费用，使得系统更加安全可靠。此外，人工智能定义的基础设施可以更深入地分析 IT 基础设施，管理员可据此定位根本原因并采取预防措施，同时为管理层提供更好的战略决策信息。
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