Date: เมษายน 10, 2017
นี้เป็นโพสต์แรกในสองส่วน ส่วนที่ 2 ได้นี่ เราจะเน้นบทบาทของมันขยับ ตามวิวัฒนาการของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ขับเคลื่อนข้อมูลวิทยาศาสตร์
คุณอาจคิดว่า คำ "ปัญญาประดิษฐ์" หรือ "เครื่องเรียน" เสียงเหมือนบรรดาอินเทรนด์ ในความเป็นจริง มากของ hype เกี่ยวกับเทคโนโลยีนี้เป็นจริง ซึ่งแตกต่างจากที่ผ่านมาเวลาตื่นเต้นมากกว่าปัญญาประดิษฐ์ ดอกเบี้ยวันนี้ไม่อยู่การออกกำลังกายศึกษา ตอนนี้ มันมีจริงต้องเร็วกว่าการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนเกินไปสำหรับมนุษย์เพียงอย่างเดียว พร้อมระบบจำลองเสมือน มันทีมสามารถเข้าใช้งานหลากหลายและปริมาณของข้อมูลเครื่องแบบเรียลไทม์ พวกเขาต้องการใช้เพื่อทำความเข้าใจ และแก้ปัญหาในสภาพแวดล้อมการดำเนินงานของพวกเขามัน มีอะไรเพิ่มเติม ธุรกิจจะเห็นค่าในคำงบประมาณและทรัพยากรเพื่อใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์ เครื่องจักรโดยเฉพาะการเรียนรู้ และการเรียนรู้ลึก พวกเขาจะใช้เทคโนโลยีนี้มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูลนี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและสมรรถนะ
ข้อมูลวิทยาศาสตร์เพื่อช่วยเหลือ 
ความซับซ้อนของการจัดการสภาพแวดล้อมเสมือนของมันคือเน้นออกแบบแผนก IT อย่างไรก็ตาม แพร่กำลังค้นพบว่า การแก้ปัญหาที่อยู่ ในข้อมูล และเครื่องมือการประดิษฐ์ที่สามารถใช้ประโยชน์จากมัน ส่วนใหญ่จะอยู่ในระหว่างการทำความเข้าใจข้อมูลวิธีที่มีประสิทธิภาพในการตัดสินใจเกี่ยวกับการกำหนดค่า เพิ่มประสิทธิภาพ และการแก้ไขปัญหาสภาพแวดล้อมเสมือนได้ ตรวจสอบ และจัดการในลักษณะเดียวกันที่มีสภาพแวดล้อมทางกายภาพของสภาพแวดล้อมจำลองเสมือนขั้นต้น นั่นคือ แพร่ดำเนินในไซโลไม่ต่อเนื่อง (เครือข่าย เก็บข้อมูล โครงสร้างพื้นฐาน โปรแกรม) พวกเขาใช้หลายเกณฑ์คะแนนเครื่องมือการตรวจสอบ และจัดการพวกเขาเน้นไปที่แต่ละวัด – การใช้งาน CPU การใช้หน่วยความจำ เวลาแฝงเครือข่าย ฯลฯ เมื่อการวัดเกินขั้นตอน เครื่องมือเหล่านี้สร้างการแจ้งเตือน – มักหลายพันของการแจ้งเตือนสำหรับปัญหาเดียว
ถ้าคุณเปรียบเทียบแนวทางวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์โดยเน้นข้อมูลวิทยาศาสตร์ (AI) สังเกตหลายกลายเป็นชัดเจน ตามวิธีการแบบดั้งเดิมหลักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่พวกเขาได้ใช้มา 20 ปี เกณฑ์ตามวิธีการนี้มาในสภาพแวดล้อมค่อนข้างคง ปริมาณทางกายภาพของ พนักงานวิเคราะห์แต่ละข้อความแจ้งเตือนการตรวจสอบสิ่งที่เกิดปัญหา เป็น ความสำคัญ และวิธีการแก้ไขมัน อย่างไรก็ตาม ซึ่งแตกต่างจากเซิร์ฟเวอร์ทางกายภาพสภาพแวดล้อม คอมโพเนนต์ในสภาพแวดล้อมเสมือนได้สูงพึ่งพาซึ่งกัน และเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา รับการเติบโตอย่างมากของระบบเสมือนจริง ตอบกลับไม่สามารถตัดสินใจ โดยการวิเคราะห์ข้อความแจ้งเตือนจากไซโลเดียวครั้ง
ปัญญาประดิษฐ์ ลึกการเรียนรู้ และการเรียนรู้ของเครื่อง
ได้รับคำตอบถูกต้องคำถามสำคัญในสภาพแวดล้อมเสมือนจริงขนาดใหญ่ ทีม IT ต้องการปัญญาประดิษฐ์-คะแนนวิเคราะห์แก้ปัญหา พวกเขาต้องการแก้ปัญหาความสามารถในการพิจารณาข้อมูลทั้งหมดเกิดขึ้นจากไซโลโครงสร้างพื้นฐานไอทีและแอพพลิเคชั่นพร้อมกัน ในสภาพแวดล้อมเสมือน ส่วนประกอบแบ่งปันทรัพยากร และโต้ตอบกับคนอื่นด้วยวิธีการลึกซึ้ง คุณต้องการโซลูชันที่โต้ตอบเหล่านี้และรูปแบบการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมของพวกเขาตลอดเวลา มันควรเข้าใจวิธีการที่จะเปลี่ยนแปลงผ่านสัปดาห์ธุรกิจ และเป็นการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลเกิดขึ้นตลอดปี สำคัญที่สุด มันต้องควบคุม AI โซลูชั่นที่ทำงานมัน ควรระบุสาเหตุรากของปัญหา แนะนำโซลูชั่น คาดการณ์ปัญหาในอนาคต และคาดการณ์ความต้องการกำลังการผลิตในอนาคต