Date: เมษายน 14, 2017
นี่คือโพสต์ที่สองในชุดสองส่วน ส่วนหนึ่งได้นี่ เราจะเน้นบทบาทขยับมัน มีการเกิดขึ้นของเครื่องจากนั้นเครื่องมือการวิเคราะห์การเรียนรู้
เครื่องจักรการเรียนรู้มีคำตอบ
ข้อมูลวิทยาศาสตร์ใหม่วิธีการจัดการ และเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างพื้นฐานเสมือนใช้วินัย AI ของเครื่องการเรียนรู้ (ML)
แทนที่จะตรวจสอบแต่ละองค์ประกอบในทางวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม ML เครื่องมือวิเคราะห์การทำงานของคอมโพเนนต์ที่เกี่ยวข้อง พวกเขาติดตามรูปแบบปกติของพฤติกรรมที่ซับซ้อนเหล่านี้การเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา เครื่องมือวิเคราะห์คะแนนการเรียนรู้ระบุสาเหตุรากของปัญหาประสิทธิภาพการทำงาน และแนะนำขั้นตอนที่จำเป็นในการแก้ไขปัญหาโดยอัตโนมัติ
เปลี่ยนแปลงไปใช้วิธีการเป็นศูนย์ กลางข้อมูล พฤติกรรมความมีนัยสำคัญที่มีศักยภาพ ผู้ดูแลระบบไอทีจะเสมอจำเป็นโดเมนความเชี่ยวชาญในวิทยาการคอมพิวเตอร์ แต่ทักษะวิเคราะห์อะไรมันจะมีผลในโลกควบคุม AI
ต่างจากก่อนหน้านี้การวิเคราะห์ เครื่องมือมีวัตถุประสงค์ทั่วไป หรือรูปทรงเรขาคณิตที่ค่อนข้างต่ำหรือ APIs ทิ้งเพื่อกำหนดวิธีการนำไปใช้สำหรับวัตถุประสงค์เฉพาะ เครื่องมือต้นเป็นส่วนใหญ่ทำไม่ได้เนื่องจากพวกเขาจำกัดความเกี่ยวข้อง นอกจากนี้ เร็วใช้ได้จะมีพื้นหลังวิเคราะห์ลึก เครื่องมือใหม่จะแตกต่างกันมาก พวกเขาช่วยให้มืออาชีพเพื่อก้าวกระโดดไปข้างหน้า – การใช้วิธีวิทยาศาสตร์ข้อมูลขั้นสูง โดยไม่มีการฝึกอบรมเฉพาะ 
พวกเขาโดยอัตโนมัติส่งรวดเร็ว วิธีแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนเช่นการวิเคราะห์สาเหตุราก rightsizing หรือการวางแผนกำลังการผลิตถูกต้อง
ครั้งแรก มันจะเปลี่ยนความสำคัญของพวกเขาจากการวินิจฉัยปัญหาเพื่อหลีกเลี่ยงพวกเขาในสถานที่แรก ถัดไป รอดการสำรองมากกว่าให้ประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือ พวกเขาจะมองหาวิธีการเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ในที่สุด พวกเขาจะใช้เครื่องมือ ML การใช้กลยุทธ์ในการพัฒนา และปรับสภาพแวดล้อมของพวกเขาเพื่อสนับสนุนการดำเนินธุรกิจของพวกเขา
และมัน pro ของผู้ใหญ่เข้าใจและใช้เครื่องมือวิเคราะห์คะแนนการเรียนรู้ พวกเขาจะความได้สร้างรากฐานสำหรับระบบอัตโนมัติและอนาคตของศูนย์ข้อมูลขับด้วยตัวเอง