关于数据中心的最新消息是“火”。10月1日，有网友估计，位于青岛西海岸的惠普数据中心在国庆前夕起火，现场冒出黑烟，设备严重受损。在大多数人的印象中，计算机机房里除了电子设备之外没有其他东西，数据中心有完善的火灾监控系统，即使有火灾隐患也会很快得到解决，所以你可能会认为数据中心和火灾之间没有太大的联系。然而，数据中心火灾并不例外。

图为青岛西海岸惠普数据中心火灾现场2018年4月5日，北京邮电大学校园核心机房发生火灾，导致北京多所高校校园网络崩溃。

2015年10月13日，在北京邮电大学校园核心机房火灾现场，Windows Azure上海数据中心发生故障，机房起火断电，Azure基础设施无法离线提供正常服务，金融、互联网、房地产等用户受到影响。同年1月10日，亚马逊正在弗吉尼亚州建设的数据中心发生火灾。2014年7月20日，重庆农工数据中心发生大规模火灾，整个机房被烧毁，直接损失超过1亿美元。对于数据中心发生的火灾，业内专家表示，造成危害的原因仍然在于维护维护和维护管理，即所谓的“三技七管理”，数据中心故障大部分是人为灾害造成的。

百度云计算数据中心机房频道70%以上的IDC故障是人为因素造成的，由于全球互联网技术的普及，数据中心的规模越来越大，人们作为数据中心维护管理的重要组成部分，参与了大部分工作。比如日常检查、定期维护等，但人的参与越大，出错的可能性就越大。也有分析显示，在数据中心故障原因中，人为灾害占7成以上。今年早些时候，亚马逊的云存储服务遭遇了大规模故障，影响了大量网站和应用程序客户。然而，亚马逊方面解释的原因是员工的低级错误，导致了这次的严重故障。3月16日，微软证实，28个数据中心中有26个出现故障，微软公共云服务的数据存储故障导致了其他相关服务故障。

事实上，在数据中心大规模建设之初，在数据中心大规模建设之初，如何控制“人为灾害”就成为降低数据中心安全风险的重要方向，但随着单个数据中心规模的不断增大，劳动力需求并没有减少，大量员工..。人为因素带来安全隐患，同时也使工作流程更加复杂，工作效率更低。特别是在当前数据中心不断扩建、增建和改造的条件下，许多原有设计的安全规范已经不能满足实际情况的需要。因此，随着人工智能技术的发展，无论是数据中心的管理、监控还是维护，都对人工智能的应用需求越来越大。毕竟，人工智能不需要任何睡眠，可以整天工作，而不会引起假期或疾病的问题。那么，人工智能真的能取代那些需要人类做出判断的任务吗？首先，人工智能在数据中心的应用具有内在的优势，国内许多新兴或升级的数据中心都已经开始了人工智能的初步应用，如自动执行IT管理员设置的任务，将大量原始数据转化为人类可识别的信息。更深层次的人工智能案例也已经出现，比如百度的云计算中心。在高度智能化的百度云计算（阳泉）中心，现在已经完全实现了通过垫子和电脑的无纸化操作。当然，这是人工智能的一个非常初级的应用，百度云计算（阳泉）中心通过IDC深度学习模型的建立，使数据中心具有令人难以置信的效果，比如制冷电源，百度云计算（阳泉）中心通过分析，..。它可以从实际数据中学习数百个变量，并在冷却方式上进行智能切换。最直接的表现是，当外部环境（如温度、湿度、负载）发生变化时，人工智能系统智能地切换冷却模式，大大提高数据中心冷却设备的使用效率，最终大大减少人员的使用。PUE等关键指标将始终保持在1.10水平，这是该国最高水平。那么，在AI的加持下，百度云计算（阳泉）中心的人力利用情况又是怎样的呢？如果你看一下数据集，这是非常清楚的。百度云计算（阳泉）中心面积约12万平方米，员工约60人，一人可管理2000平方米。想象一个大约400平方米的篮球场。百度云计算（阳泉）中心的每位员工都需要同时管理5个篮球场大小的机房!这是目前主流IDC单靠人力无法实现的，但在AI的帮助下，百度做到了这一点，24小时不间断的智能保护。事实上，现代数据中心变得越来越大，越来越复杂的信息数量和类型不再是人类单独处理的。与人工维护的缺点相比，人工智能驱动的维护管理不仅可以简化流程，提高效率，提高综合管理能力，还可以大大降低人为故障率。因此，数据中心采用人工智能代替劳动力，降低人们在运营管理中的重要性，是IDC未来应对挑战、降低安全风险的发展趋势。在人工智能时代，我们可以期待无人驾驶、更安全、更高效的数据中心。