机器学习对许多人来说是一种新事物，因为它最近才成为大众市场的可行工具，但其根源却有几十年的历史。机器从数据中学习的概念在20世纪50年代实现。1988年，IBM公司将基于概率的数据算法的原理引入到以前基于规则的机器学习领域，从而彻底改变了这个行业。

　　调研机构Gartner公司发布的名为《数据中心即将消亡，数字基础设施出现》的调查报告表明，到2025年，80%的企业将关闭其传统的数据中心。而目前仅有10%的企业关闭。该报告于2018年4月发布，并表示传统的数据中心将专用于其他地方无法支持的很具体的服务，或支持那些经济效益较高的本地系统。

　　数字商业模式如今已经成为一种新的通用标准，它将企业的业务范围扩大到比传统企业所梦想的范围更广、更快的程度。

　　在10年前，美国各州政府都没有启动数据中心的整合过程。而直到2018年底，虽然这一过程尚未完成，但各州的进程显然已取得巨大进步，并克服了数据中心整合的挑战。

　　容器技术很火，经常为人所提及，尤其是开源容器工具docker，已在不少数据中心里有广泛应用。容器主要是对软件和其依赖环境的标准化打包，将应用之间相互隔离，并能运行在很多主流操作系统上。

　　5G、大数据、人工智能等技术都对数据处理和网络带宽有了更高要求，数据中心需要不断提升网络带宽去满足，所以数据中心这段时间对提升网络带宽有迫切需求，尤其是互联网的数据中心。

　　对于数据中心管理人员来说，网络威胁环境的变化比以往任何时候都要快。2018年，网络犯罪分子在勒索软件、商业电子邮件泄露和其他恶意计划中创下了更高的记录，预计他们将会投入更多的资金用于开发新的攻击方法和平台。

　　2019年5月15-16日，由中国电子节能技术协会指导，数据中心节能技术委员会(GDCT)主办的“2019中国数据中心市场年会”将在北京新世纪日航酒店隆重举行。届时，数千名行业用户代表、数据中心领域企业代表、

　　机器学习是当下的热门技术之一，许多业务和技术高管都在争相了解他们的组织可以如何参与其中。如果操作得当，机器学习可以帮助您创建更有效的销售和营销活动，改进财务模型，更轻松地检测欺诈，提高设备的预测性维护，好处不一而足。