人類是一種體質(zhì)虛弱但卻具有強(qiáng)大彈性的生物。對于人類來說，可以本能地知道如何在地球各個地方生存和繁衍。而與人類一起發(fā)展的物種是機(jī)器，更具體地說，是智能機(jī)器。
從亞馬遜的Alexa到可穿戴技術(shù)，從邊緣技術(shù)驅(qū)動的智能傳感器到功能強(qiáng)大的機(jī)器人，物聯(lián)網(wǎng)以指數(shù)速度增長，并正在與人們的生活方式完全融合。摩爾定律似乎適用于技術(shù)進(jìn)步的所有方面。
嵌入在軟件中的邏輯和數(shù)據(jù)使機(jī)器設(shè)備變得更加智能，而且所有這些關(guān)鍵設(shè)施都集中在的機(jī)房。隨著墨菲定律（凡是可能出錯的事都有很大幾率會出錯）永遠(yuǎn)潛伏在機(jī)房運(yùn)營的陰影中，機(jī)房比以往任何時候都需要有彈性，就像人類一樣。因此，作為機(jī)房設(shè)計師、運(yùn)營商、IT設(shè)施經(jīng)理來說，機(jī)房可以從人類強(qiáng)大彈性的特性中學(xué)到什么？
機(jī)房的彈性
無論出于何種原因，人類由于生存而自有的隨機(jī)應(yīng)變的基因被編碼到DNA中。這是機(jī)房應(yīng)變能力的起點(diǎn)：設(shè)計。機(jī)房必須設(shè)計成在多個層面上具有彈性（電力、冷卻、網(wǎng)絡(luò)、通信以及潛在的內(nèi)部和外部威脅）。
而目前機(jī)房行業(yè)的人士想到彈性時，會想到部署冗余的設(shè)備，尤其是基于Uptime Institute的層級而設(shè)定的。機(jī)房擁有兩條主動基礎(chǔ)設(shè)施支持路徑，為機(jī)房業(yè)主提供99.995％的可用性，最終成為容錯站點(diǎn)基礎(chǔ)設(shè)施，換句話說，每年大約有48分鐘的計劃內(nèi)或計劃外停機(jī)時間。
與人類的基因不同，Tier IV級機(jī)房彈性設(shè)計非常低效。這就好像效率和彈性是完全相反的。由于擁有有冗余設(shè)計，將會部署成本高昂的冗余基礎(chǔ)設(shè)施。而在Tier Ⅲ機(jī)房空間內(nèi)可以找到更有效和更具成本效益的折中方案。在經(jīng)典的2N配置中，不是采用兩個鏡像的冗余輸入電源，而是可以選擇三條輸入電源，每個電源可以在2N分布式配置下承載2N負(fù)載的一半。換句話說，在分別為150VA的三個負(fù)載下，三個輸入電源共同承載100％的300kVA負(fù)載都是低效的，每個負(fù)載的利用率為66.6％。如果其中一個輸入電源中斷，另兩個輸入電源仍然可以提供300kVA的負(fù)載容量。除了這種配置成本更低的部署和操作之外，如果三個輸入電源是100％獨(dú)立的，它還提供了改進(jìn)的正常運(yùn)行時間可用性。
機(jī)房的選址
人類通常會仔細(xì)考慮在哪里定居，并建立他們的社區(qū)。選址對人類的生存至關(guān)重要，機(jī)房也是如此。如果發(fā)生地震，洪水或飛機(jī)撞擊等最為嚴(yán)重的自然災(zāi)害和人為災(zāi)難，最有彈性的機(jī)房設(shè)計都將很難應(yīng)對。人們應(yīng)該規(guī)劃和應(yīng)對潛在的威脅，以及圍繞電力和冷卻可能帶來的好處。替代能源的可用性以及利用自然開發(fā)創(chuàng)新方式來冷卻機(jī)房（不管是自然空氣冷卻還是自然水源等），這將增加彈性，并提高效率，節(jié)省成本。
共同工作
如果機(jī)房變得真正獨(dú)立，人工智能，預(yù)測分析和機(jī)器學(xué)習(xí)可以進(jìn)行計算、合理化并做出決策，那么該怎么辦？
人類居住的社區(qū)通常適宜生存和生活。如果在一個地方發(fā)生災(zāi)難，通常會很快得以恢復(fù)。就像人類分布在世界各地形成集群一樣，可以利用整個機(jī)房的集群優(yōu)勢，企業(yè)都能夠抵御災(zāi)害對電力和冷卻的威脅。在研究跨越機(jī)房網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)設(shè)施時存在這種邏輯，這些機(jī)房可能位于一個地區(qū)或全球各地，而且每個機(jī)房設(shè)施在基礎(chǔ)設(shè)施體系結(jié)構(gòu)、外觀和感覺方面都完全相同。而多機(jī)房的彈性拓?fù)湟馕吨總€機(jī)房設(shè)施都運(yùn)行相同的應(yīng)用程序，并可訪問N個數(shù)據(jù)庫副本，并在機(jī)房內(nèi)復(fù)制所有更改。因此，用戶可以隨時與任何機(jī)房進(jìn)行通信，而不會有失敗的風(fēng)險。
從過去的錯誤中學(xué)習(xí)
人類具有彈性的強(qiáng)大特征是在可能威脅到人們生存的情況中學(xué)習(xí)的能力。同樣，了解運(yùn)營中的機(jī)房是一項應(yīng)該延續(xù)機(jī)房設(shè)施壽命的努力。其起點(diǎn)是監(jiān)測，機(jī)房的一切都需要監(jiān)控。例如，機(jī)架內(nèi)部溫度、機(jī)架前部、機(jī)架上方、機(jī)架后部、UPS/電池空間、地板、冷通道和熱通道內(nèi)的溫度和濕度、氣壓、電路、流量和回水溫度、返回空氣，以及煙霧探測等，都需要進(jìn)行監(jiān)測。人們永遠(yuǎn)無法獲得足夠的監(jiān)測資源。
然后，重點(diǎn)應(yīng)該是在相當(dāng)長的一段時間內(nèi)收集數(shù)據(jù)，并通過創(chuàng)新地創(chuàng)建設(shè)施數(shù)據(jù)的子集來尋找趨勢和周期。每個機(jī)房都是獨(dú)一無二的，需要工作人員對機(jī)房設(shè)施所提供的數(shù)據(jù)有了持續(xù)的了解，并且所創(chuàng)建的正確信息可以持續(xù)規(guī)劃恢復(fù)能力。一個良好的機(jī)房基礎(chǔ)設(shè)施管理（DCIM）工具應(yīng)該對此有所幫助。
機(jī)房的獨(dú)立
人類需要自己思考，可以離開社區(qū)并適應(yīng)外部環(huán)境生存和發(fā)展。而一些調(diào)查研究將機(jī)房的大部分停機(jī)時間直接或間接歸因于人為錯誤。將人排除在外可以提高機(jī)器的適應(yīng)能力嗎？當(dāng)然，人工智能正在進(jìn)入機(jī)房領(lǐng)域。目前情況是網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營中心通過DCIM工具與機(jī)房進(jìn)行交互。如果機(jī)房真正獨(dú)立，人工智能，預(yù)測分析和機(jī)器學(xué)習(xí)可以計算，合理化并為機(jī)房的利益做出決策，那該怎么辦？如果機(jī)房變得自我復(fù)原呢？
機(jī)房自我保護(hù)系統(tǒng)已經(jīng)取得了一些進(jìn)展，它可以通過面部識別和空間意識消除有關(guān)安全訪問控制的決策過程。很快，人們希望機(jī)房能夠根據(jù)設(shè)施內(nèi)的問題進(jìn)行預(yù)測，并對環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)，以實現(xiàn)完全優(yōu)化，這不僅在機(jī)房內(nèi)，而且還代表機(jī)房網(wǎng)絡(luò)。DeepMind工具已經(jīng)將谷歌公司的機(jī)房能源成本降低了高達(dá)40％（不包括能源損耗和冷卻效率）。
當(dāng)摩爾定律與墨菲定律發(fā)生碰撞時會發(fā)生什么？看起來，面對即將到來的大量數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序以及管理它們所帶來的一切問題，機(jī)房保持彈性的能力可能超越人類，而人們也要在某些時候必須讓機(jī)器來管理機(jī)器。
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