根據(jù)Gartner的預(yù)測，到2025年,，將有一半的云數(shù)據(jù)中心將部署具有人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)（ML）功能的先進機器人,，這將使運營效率提高30%。

Gartner公司研究副總裁Sid Nag表示：“隨著數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器數(shù)量和存儲量不斷增長,，能夠管理它們的工作者人數(shù)日益捉襟見肘,。如果企業(yè)不采取任何措施彌補這些缺口，則會產(chǎn)生很大的風(fēng)險,。

“隨著企業(yè)機構(gòu)將更多不同類型的工作負(fù)載遷移到云并且云已成為邊緣和5G等附加技術(shù)的組合使用平臺,，數(shù)據(jù)中心的運營必定會變得日益復(fù)雜。”

機器人最適合數(shù)據(jù)中心繁瑣,、重復(fù)的工作

數(shù)據(jù)中心的大部分工作都是乏味,、復(fù)雜和重復(fù)的工作，例如合理進行整體容量規(guī)劃,、正確分配虛擬機和容器資源或確保資源高效使用等,， 以避免企業(yè)出現(xiàn)“云上資源大量浪費”。

Nag表示：“這些都是機器人擅長的領(lǐng)域,。數(shù)據(jù)中心是最適合將機器人與人工智能組合的領(lǐng)域,，這兩項技術(shù)的組合將創(chuàng)造出一個更安全、準(zhǔn)確,、高效并且?guī)缀鯚o需人為干預(yù)的環(huán)境,。”

在未來五年，受機器人影響最大的四個數(shù)據(jù)中心自動化領(lǐng)域是：

服務(wù)器的升級和維護：工業(yè)機器人可以比人類更快,、更高效地報廢和銷毀淘汰相關(guān)設(shè)備,。經(jīng)常進行大規(guī)模升級的公司尤其如此，例如各類云服務(wù)提供商。 監(jiān)控：機器人傳感器探頭提供更細(xì)致的服務(wù)器機架溫度數(shù)據(jù),，而不需要安裝任何入侵性物理硬件,。遠程監(jiān)控機器人還可以通過采集聲音和圖像等其他數(shù)據(jù)來檢測任何異常情況。 數(shù)據(jù)中心安全：任何數(shù)據(jù)中心公司的首要任務(wù)是維持一個具有數(shù)字和物理安全性的數(shù)據(jù)中心設(shè)施,。機器人能夠通過一系列不同的功能提供物理安全層,，包括通過熱傳感器檢測人類溫度或在停車場中進行車牌識別。 云運營中的人工智能/機器學(xué)習(xí)：現(xiàn)代化人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠配合機器人對數(shù)據(jù)中心的IT流程進行監(jiān)控和管理,。該技術(shù)的用戶,，如網(wǎng)站可靠性工程師等，能夠通過自然語言與指定的平臺進行互動和交流,。這些平臺能夠通過從過去的場景中學(xué)習(xí)經(jīng)驗教訓(xùn)來提高在未來場景中的效率,。

Nag表示：“雖然機器人已被充分應(yīng)用于汽車和制造業(yè)等行業(yè)，但在數(shù)據(jù)中心中的應(yīng)用機會卻被忽略,。IT領(lǐng)導(dǎo)人可以引導(dǎo)云數(shù)據(jù)中心運營和流程的智能自動化,，為他們的企業(yè)創(chuàng)造關(guān)鍵的差異化優(yōu)勢，例如增加正常運行時間和滿足其云產(chǎn)品和服務(wù)的SLA等,，并通過使用機器人將這些化為現(xiàn)實,。”