Date: 14 4 月, 2017
這是在兩個部分的系列的第二個職位。 第一部分在這裡是可用的。 我們凸顯了換檔的作用它的機器學習基於它分析工具出現。
機器學習提供答案
最新的資料科學方法管理和優化虛擬基礎結構應用人工智慧學科的機器學習 （毫升）。
而不是監視個別元件在傳統的電腦科學方式，毫升工具分析相關元件的行為。 隨著他們的變化隨著時間的推移，他們會跟蹤正常的這些複雜的行為模式。 基於學習的分析機床自動查明性能問題的根源和建議來解決這些問題所需的步驟。
這種轉變到以資料為中心的基於行為的方法具有顯著增強 IT 專業人員的重大影響。 IT 專業人員將始終需要電腦科學方面的專業能力。 但它將需要什麼分析技能成為有效的在這個新的 AI 驅動世界嗎？
與早些時候分析不同工具一般用途或提供相對較低級別原語或 Api，離開它來確定如何應用它們用於特定目的。 早期工具是不切實際的因為他們有有限的適用範圍。 此外，IT 專業人員使用他們不得不深分析的背景。 新的工具很大不同。 他們允許它的利弊，跨越-使用先進的資料未受過專門訓練的科學方法。 
他們會自動提供快速、 準確的解決方案，對複雜的問題，像根原因分析、 精簡、 或容量規劃。
首先，它將改變他們的重點從診斷到避免他們放在第一位的問題。 下一步，擺脫了需要過度調配資源，以確保性能和可靠性，他們會尋找優化效率的方法。 最後，他們將使用毫升工具來執行戰略，以發展和擴展他們的環境，以支援其業務運營。
並隨著他們的理解和使用的機基於學習的分析工具的 IT 專業人員的成熟，他們將在最前沿的建築自動化和未來自駕車的資料中心的基礎上。