机器学习是人们迄今为止挖掘大数据潜力而发现的最强大的工具，而数据中心行业是受益最大的行业之一。 现在，大多数公司都高度依赖数据中心，并安排数据中心设施管理人员进行预测和管理，以确保数据中心能够提供服务和维持生产力。 机器学习工具“大脑” 但随着压力和需求的不断增加，数据中心运营者开始意识到机器学习技术的重要性，它不仅可以帮助数据中心实现自动化，而且具有提高数据中心设施性能的能力。目前，人类越来越难以通过人工直接从DCIM系统分析数据，但还是有许多公司在使用基本工具来跟踪和监督数据中心的性能，并验证传感器网络所收集的数据是否准确。 日前，英国皇家学会发表了一份“研究机器学习的力量和承诺”的报告。其重点在于如何重塑英国的经济和人们的生活，该报告还提出了哪些行业将受到影响，如何分配利益，有什么增长机会等问题。 谷歌公司表示，最近正在使用其DeepMind机器学习技术管理其数据中心，主要通过调整其性能来降低运营能耗，与此同时，Facebook公司也正在通过Big Sur服务器培训机器学习，其学习的内容有，为盲人“读取”图像和视频，对软件翻译、智能虚拟助手以及文字识别等人工智能技术的训练等。 同样，机器学习在增强数据中心分析能力方面也发挥着重要作用，它为性能分析、投资分析以及评估一个新数据中心的位置是否适合提供了巨大的优势，如降低成本和提高运行性能。 另外，分析平台可以识别异常，并可以和校准过的预测模型以及在世界各地350多个数据中心收集的数据“知识”进行比较，从而找出症结所在。通过这种方式，人们能够为数据中心的运营和系统提供强大且可操作的平台，以便数据中心始终保持最佳性能，并提高投资回报率。