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当许多人想到机器人时，他们会想象一个金属人形机器人，或者可能是那些在电视节目中相互竞争的智能机器之一。
当我们谈论机器人流程自动化 (RPA) 时，我们很可能指的是“软件机器人”、在其他系统上执行操作的可编程或自学系统。
本文着眼于RPA在未来数据中心，即所谓的“智能数据中心”中的作用。我们探讨了为什么数据中心需要智能化、可用的 RPA 类型、RPA 如何集成到数据中心以及这样做的好处。
那么，为什么我们需要一个智能数据中心?换句话说，现有的数据中心技术有什么问题?
答案在于企业 IT 趋势。企业构成了大多数数据中心的客户群，无论是小型区域数据中心、繁忙的主机托管还是作为公共云提供商基础的大型数据中心的全球分布式网络。
随着企业意识到云的强大功能和效率，他们正在建立需要实时处理、弹性可扩展性、大数据存储容量和99.99% 或更高可靠性的DevOps团队和微服务。为了在保持成本竞争力的同时满足这些业务模型所需的新需求，数据中心必须在提高可靠性和性能的同时减少开销。一个棘手的问题!
随着基础设施变得更加复杂和分散，机器人辅助还有一个额外的论据。人类根本无法在不出错或降低速度和性能的情况下监控和处理进入数据中心的多个信息流。网络停机时间已经够严重了，但随着数据泄露现在招致了创纪录的罚款，错误可能威胁到数据中心的生存。
正如洛杉矶IT咨询公司DCG Inc.所说，“考虑到进出现有网络的数据量，必须考虑到这些数据的每一位。”
由于人为错误仍然是网络问题的最常见原因，机器人提供了一双安全的手，至少就以下复杂、重复的过程而言。
但是，机器人是不是太依赖他们的人类霸主来适应系统状态的变化?要回答这个问题，我们需要更仔细地研究 RPA 的工作原理以及存在的不同类型的软件机器人。
RPA是一个广泛的领域，但通常由一个控制器、一组开发人员工具和一个软件机器人组成。机器人可以进一步分为两大类：可编程机器人和智能机器人。
使用可编程机器人的 RPA 是一个密集的过程，因为过程的每一步都必须分解，机器人被编程为根据固定参数执行这些步骤。这对于简单、重复的任务来说已经足够了，这种类型的RPA在制造业中很常见。
带有智能机器人的RPA使用机器学习 (ML) 技术。这些机器人会在流程执行时监控流程，并分析大量历史和当前数据以了解如何优化流程。然后可以将它们配置为根据高级策略和对系统状态的了解来执行一系列操作。他们可以决定应该执行哪些任务以及何时执行这些任务。
现代数据中心的复杂环境因其快速变化的参数和大量非结构化数据而越来越需要后一种类型的软件机器人。
RPA技术正在迅速成熟，现在可以以最小的中断将其集成到数据中心，产生可靠的结果并加快关键任务流程。
但是，如果您正在为数据中心研究 RPA，则不必急于求成。事实上，零敲碎打的方法通常更好，因为与大多数新技术一样，如果没有经过深思熟虑、有条不紊的方法，可能无法充分利用其优势。
数据中心的完全自动化仍然是未来的目标，许多人仍然怀疑机器人能否安全地处理所涉及的许多流程。与自动驾驶汽车一样，在将自主数据中心留给自己的设备之前，需要进行大量测试和中间阶段。
将 RPA 集成到数据中心可以被认为是一个四个阶段的过程，从大多数数据中心已经出现的手动辅助操作到完全自动化：成都服务器托管
这是机器人用于自动执行简单任务的地方，减少人类操作员需要执行的步骤数。人类操作员仍需要触发初始操作，例如执行备份或将数据从接近在线的系统移动到在线系统，但机器人将按照脚本执行执行任务所涉及的子步骤。
通过部分自动化，RPA和ML结合起来分析趋势并向操作员推荐操作。一个例子是动态资源调度 (DRS)，机器人可以根据负载平衡规则推荐转移工作负载。
通过有条件的自动化，机器人可以监控系统的状态，然后在满足某些条件时接管。这些可以是具体定义的条件(例如一天中的某个时间)或超出参数范围的条件。例如，如果机器人检测到数据中心某部分的温度超出定义范围，它可以执行一系列操作以降低损坏风险、采取补救措施并向数据中心控制器发出警报。
未来的全自动智能数据中心将使用ML进行自我学习，并使用当前和历史数据以及建模场景提前规划。它将随着时间的推移而发展，根据经验调整参数并改进其容量管理、资源分配和能源效率。未来的数据中心机器人还将能够主动监控数据中心的健康状况并采取补救措施，例如订购、更换和配置硬件组件。
机器人技术已经对制造业产生了积极影响。正如DCG IT服务洛杉矶所解释的那样，“制造商正在享受更低的总体成本、更高的精度、更高的危险操作安全性和更高的生产力。”
它与数据中心的集成已经开始，并且可能会随着谷歌等云提供商收购机器人公司并与 UiPath等RPA专家合作开发一系列自动化选项而加速。
机器人正逐渐在数据中心站稳脚跟，RPA足够复杂，将我们带到自动化数据中心的边缘只是时间问题。
对于数据中心所有者和使用它们的企业而言，潜在的性能提升和成本节约令人非常乐观。
