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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。機器從數據中學習的概念在20世紀50年代實現。1988年，IBM公司將基于概率的數據算法的原理引入到以前基于規則的機器學習領域，從而徹底改變了這個行業。

　　調研機構Gartner公司發布的名為《數據中心即將消亡，數字基礎設施出現》的調查報告表明，到2025年，80%的企業將關閉其傳統的數據中心。而目前僅有10%的企業關閉。該報告于2018年4月發布，并表示傳統的數據中心將專用于其他地方無法支持的很具體的服務，或支持那些經濟效益較高的本地系統。

　　數字商業模式如今已經成為一種新的通用標準，它將企業的業務范圍擴大到比傳統企業所夢想的范圍更廣、更快的程度。

　　在10年前，美國各州政府都沒有啟動數據中心的整合過程。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，并克服了數據中心整合的挑戰。

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

　　5G、大數據、人工智能等技術都對數據處理和網絡帶寬有了更高要求，數據中心需要不斷提升網絡帶寬去滿足，所以數據中心這段時間對提升網絡帶寬有迫切需求，尤其是互聯網的數據中心。

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

　　2019年5月15-16日，由中國電子節能技術協會指導，數據中心節能技術委員會(GDCT)主辦的“2019中國數據中心市場年會”將在北京新世紀日航酒店隆重舉行。屆時，數千名行業用戶代表、數據中心領域企業代表、

　　機器學習是當下的熱門技術之一，許多業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。