5kva UPS电源 科华UPS电源FR-UK50参数

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Alpha狗”有两大制胜的法宝:一是具备深度学习的能力;二是它有两个大脑，一个是落子选择器，另一个是棋局评估器。“我们同样可以把‘Alpha狗’的这种智能化应用到现有的数据中心里。施耐德电气已经做了大量的研究和实践。”郑浩表示，这主要体现在以下三个方面。深度学习，即基于大量的数据中心建设实践和运维管理经验、端到端解决方案的研发和生产制造能力、对数据中心物理基础设施的深入了解，形成一套完善的基础知识库，这有点像“Alpha狗”在读棋谱。用户采用施耐德电气的实时数据采集追踪系统，可以持续更新相关知识，提升对数据中心的理解，再加上施耐德电气的一些分析工具，就可以对整个数据中心的运营和管理做出提前预测，或为运营者提供决策依据。这些都是深度学习的能力。

　　第二，决策。数据中心内的大量设备分属不同的系统，由不同的管理团队管理和运维。施耐德电气可以通过模拟、风险评估等方式，找到不同设备之间的关联性，及时发现问题所在，从而降低运维的风险。

　　第三，自我优化。在定位了风险所在之后，关键是如何像“Alpha狗”的落子选择器那样，找到的解决问题的办法。这就是自我优化要做的事。比如施耐德的智能化系统可以及时发现某一台服务器宕机，调配某个虚拟机接管业务，这些都是自动化实现的。

　　亚马逊AWS(Amazon WebService)于2006年便推出了商业化的云计算服务。在构建和运营云计算服务的过程中，亚马逊AWS积累了大量的数据中心运维经验，先后推出了一系列云服务，实现了“基础设施即代码”的架构部署，使用代码或容器来自动部署和升级应用，并通过开发运维一体化(DevOps)，使得持续的开发、集成和部署成为可能。

　　亚马逊AWS是用云服务推动IT运维创新。人们对虚拟化技术不再陌生。服务器虚拟化或存储虚拟化只是将硬件进行了虚拟，而容器技术在此基础上，又将操作系统、中间件等都虚拟化，做成了一个个的容器，再将应用直接放到容器里，那么容器就可以像集装箱一样方便交付和运维了。容器技术、DevOps、微服务等将改变传统的应用交付模式，实现开发、测试、运维的一体化。