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　　機器學習對許多人來說是一種新事物，因為它最近才成為大眾市場的可行工具，但其根源卻有幾十年的歷史。機器從數(shù)據(jù)中學習的概念在20世紀50年代實現(xiàn)。1988年，IBM公司將基于概率的數(shù)據(jù)算法的原理引入到以前基于規(guī)則的機器學習領域，從而徹底改變了這個行業(yè)。

　　調(diào)研機構(gòu)Gartner公司發(fā)布的名為《數(shù)據(jù)中心即將消亡，數(shù)字基礎設施出現(xiàn)》的調(diào)查報告表明，到2025年，80%的企業(yè)將關閉其傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心。而目前僅有10%的企業(yè)關閉。該報告于2018年4月發(fā)布，并表示傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心將專用于其他地方無法支持的很具體的服務，或支持那些經(jīng)濟效益較高的本地系統(tǒng)。

　　數(shù)字商業(yè)模式如今已經(jīng)成為一種新的通用標準，它將企業(yè)的業(yè)務范圍擴大到比傳統(tǒng)企業(yè)所夢想的范圍更廣、更快的程度。

　　在10年前，美國各州政府都沒有啟動數(shù)據(jù)中心的整合過程。而直到2018年底，雖然這一過程尚未完成，但各州的進程顯然已取得巨大進步，并克服了數(shù)據(jù)中心整合的挑戰(zhàn)。

　　容器技術很火，經(jīng)常為人所提及，尤其是開源容器工具docker，已在不少數(shù)據(jù)中心里有廣泛應用。容器主要是對軟件和其依賴環(huán)境的標準化打包，將應用之間相互隔離，并能運行在很多主流操作系統(tǒng)上。

　　5G、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術都對數(shù)據(jù)處理和網(wǎng)絡帶寬有了更高要求，數(shù)據(jù)中心需要不斷提升網(wǎng)絡帶寬去滿足，所以數(shù)據(jù)中心這段時間對提升網(wǎng)絡帶寬有迫切需求，尤其是互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)中心。

　　對于數(shù)據(jù)中心管理人員來說，網(wǎng)絡威脅環(huán)境的變化比以往任何時候都要快。2018年，網(wǎng)絡犯罪分子在勒索軟件、商業(yè)電子郵件泄露和其他惡意計劃中創(chuàng)下了更高的記錄，預計他們將會投入更多的資金用于開發(fā)新的攻擊方法和平臺。

　　2019年5月15-16日，由中國電子節(jié)能技術協(xié)會指導，數(shù)據(jù)中心節(jié)能技術委員會(GDCT)主辦的“2019中國數(shù)據(jù)中心市場年會”將在北京新世紀日航酒店隆重舉行。屆時，數(shù)千名行業(yè)用戶代表、數(shù)據(jù)中心領域企業(yè)代表、

　　機器學習是當下的熱門技術之一，許多業(yè)務和技術高管都在爭相了解他們的組織可以如何參與其中。如果操作得當，機器學習可以幫助您創(chuàng)建更有效的銷售和營銷活動，改進財務模型，更輕松地檢測欺詐，提高設備的預測性維護，好處不一而足。