如今，網絡互聯和物聯網(IoT)的技術和應用不斷發展，正在導致人們的職業和生活發生巨大變化。

在制造行業，人們可能了解機器人、自動化和機器學習將會影響未來的“智能”工廠的發展。工業4.0有可能讓英國制造行業增加數千億英鎊的產值，并帶來大量的就業機會。然而，一個典型的智能工廠每周將產生5 PB以上的數據，而數據中心需要解決巨大的容量和計算處理問題。

同樣在醫療保健領域，人們發現物聯網和人工智能有助于緩解英國國家醫療服務體系(NHS)面臨的提供一線護理(即機器人協助手術或人工智能提供非緊急患者診斷)所面臨的巨大壓力，并將減輕醫生和護士硬性管理的負擔壓力。

[[234089]]

在職業化體育方面，人們看到數據分析如何改變從球員招募、傷病恢復和個性化健身培訓計劃到增強球迷體驗，以及影響蓬勃發展的體育和賭博業的各種事情。

在線視頻游戲世界每年的收入達到了200億美元，而PlayStation Network和Xbox Live等平臺越來越普及，每月的游戲數據將會快速增長。

在這四個領域中，數據容量需求的增加給數據中心運營商帶來了特殊挑戰。但是在人們日常生活中的其他方面還有很多可能會被大數據所改變。人們可能很了解無人駕駛車輛、虛擬助理或機器人倉庫管理等概念，而以下是人們可能不太熟悉的一些用途：

意想不到的物聯網應用

1. 執法助手

盡管人們對公民自由和隱私有著自然的擔憂，人工智能正在越來越多地被用來打擊犯罪。在去年，英國達勒姆警方開始使用一種預測性的情報算法，以提醒嫌疑犯是否應該被羈押。危害評估風險工具(HART)使用34個變量來預測再犯罪的風險，包括犯罪行為的先前歷史、年齡和居住的地方。

今年早些時候，英國內政大臣Amber Rudd主張更多地使用數據分析來幫助識別持刀傷人案件的熱點，并通過機器學習識別所有提及刀具或刀片等犯罪報告。而英國反恐首席官員提倡使用算法和數據分析，在檢測和處理網絡和社交媒體上發布的恐怖主義宣傳和攻擊性材料方面的成功率達到94%。

2. 輔助招聘

包括百事可樂、宜家、歐萊雅在內的一些公司都采用人工智能技術來幫助招募員工。這些公司都是機器人“Vera”的簽約客戶，這個俄羅斯開發的機器人技術使用人工智能來面試和篩選求職者。

它可以在一個九小時的工作日內面試多達15000名求職者，而這是招聘人員花費幾個月的時間才能實施匹配的。該軟件還掃描求職者的簡歷，并自動聯系符合所需資格的求職者，以查看此人是否有興趣應聘。

Vera使用語音識別和自我學習軟件來分析130億個單詞。除了在招聘員工中發揮作用外，機器人Vera還可以對計劃離職的員工開展離職面談。

3. 農業、食品生產和超市欺詐檢測

在農業和糧食生產中，以前許多傳統的手工作業現在都是自動化實施。例如，在葡萄園里的修剪葡萄園，而生菜機器人則能從莊稼中去除雜草。機器人甚至可以操作無人駕駛拖拉機。

精準農業利用傳感器和無人機來測量和預測水位、估測產量和土壤酸度等條件，幫助農民更有效地計劃并增加作物收成。

一旦成品在超市或商店貨架上時，人工智能仍然扮演重要角色。在線商店OCADO在實施了它聲稱是世界上第一個基于人工智能的食品雜貨訂單欺詐檢測系統之后，將檢測的虛假購物量提高了15倍。

4. 貨幣問題——銀行和保險業的人工智能

在銀行業務中，預測分析軟件實時監控交易細節，識別消費習慣，并向客戶發送有關其賬戶的提醒，甚至提示幫助控制其支出。同樣，許多主要的在線博彩平臺都使用機器學習來檢查投注模式，并標出潛在的問題投注者。

保險業是物聯網最大的受益者之一。傳感器和GPS追蹤器允許根據實時駕駛數據計算使用定義的汽車保險。高級人工智能系統可以解釋病患癥狀、手術數據和住院情況，以自動確定保險賠付的過程。日本經紀人Fukoku 互惠人壽保險公司利用電腦替代了30多名員工，從而使生產力提高了30%。

物聯網對數據中心意味著什么?

以上探索了一些不尋常的應用，在這些應用中互連的設備和傳感器正在改變人們的生活。當然，物聯網正在幫助其他大量的領域進行改變。

毫無疑問，到2025年，預計每人每天將與連接的設備進行4800次交互，相當于每18秒一次!但是，所有這些額外數據的含義是什么?它為數據中心和關鍵電源保護部門提出了一個棘手的問題。

以前，數據中心主要是存儲信息的手段。但要真正獲得人工智能和機器學習的回報，需要實時分析和處理數據。這需要更大的容量和功率。而且這會給不間斷電源(UPS)等基礎設施提供的關鍵電源保護設施帶來額外的壓力。

現在很多部門的運營都依賴于物聯網，而電力長時間中斷是不可想象的。這樣的事件不僅會造成災難性的破壞，并且會影響生產力，它們構成了災難性數據丟失的真正威脅。它使得可靠的UPS系統和備用電源成為任何組織的風險管理策略和應急計劃的重要組成部分。

物聯網正在影響科技生態系統的每一部分，其中包括數據中心

雖然近年來云存儲容量已經大幅增加，但對實時處理的需求也見證了邊緣計算的興起。企業在現場或盡可能靠近用戶位置的地方安裝微型數據中心，并提供更快的處理時間，因為數據不需要一直傳送到云端并返回。

模塊化數據中心無疑在這一趨勢中發揮了至關重要的作用，它們為運營商提供了靈活性，只需添加必要的機架，即可在需要時快速擴展。模塊化UPS的發展使電源保護能夠以類似敏捷、漸進的方式提供。

緊湊且功率豐富的模塊化UPS單元可以提供更高的能量密度，使用更少的電能，占地面積更小，因此它們是苛刻的ICT和數據中心設施管理人員的理想解決方案。模塊化UPS可以與數據中心的電源需求緊密匹配，并提供“N+1”冗余，這對于減少任何破壞性停機風險至關重要。

數據中心自身運作的方式也受到互聯互通和自動化的影響。以前人工執行的許多任務現在都由計算機或軟件自動執行。這意味著數據中心設施幾乎無人操作，因此它提出了是否實際需要加熱或照明的問題。

很明顯，物聯網、人工智能和機器學習正在走向一個不可阻擋的旅程，將會改變人們生活的每一個方面。但是，只有通過數據中心收集和處理所有信息，人們將會繼續從中受益。