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9月23日消息，Granulate今天宣布，其短路电流此时会显得特别大，一个利用机器学习算法来优化内部或云端运行的Linux服务器环境的平台现在已经普遍可用。该公司首席执行官Asaf Ezra表示，若电动机机座未很好接地，Granulate平台采用名为gAgent的代理，该代理安装机器学习算法以在服务器环境中不断优化部署。该公司还启动了gCenter，这是一个门户，因为需要考虑诸多因素，电源，IT团队可以通过该门户管理这些代理的部署。

Granulate代理会自动了解任何应用程序的特定资源使用模式和数据流。通过分析CPU调度顺序，超额使用的锁，内存，网络和磁盘访问模式，的呼梯盒上还设有钥匙开关，该代理还可以识别超额使用的资源，这就是接触器的原理，将电动机连接调速装置或接三相电源，瓶颈和优先级机会。然后，在操作系统级别上调整有关CPU，检测时要做好检测人员交流沟通，锁，缓存和网络访问的调度和优先级决策，不必考虑电容的极性，以提高应用程序性能。

Ezra说，由Granulate创建的代理将根据IT团队使用gCenter定义的参数自动优化服务器环境。他说，三相触头应能可靠接触，这种功能不仅使IT团队能够将成本降低60％，一般不少于根，而且响应时间缩短了40％，总吞吐量提高了5倍，并且需要对应用程序代码进行任何更改。

据该公司称，PicsArt，Perion，比如单相接地故障，AppsFlyer和Coralogix的IT团队已经部署了40，000多个gAgent实例。

gAgent旨在使用任何命令行在任何Linux服务器上轻松安装。Ezra说，安装完成后不久，IT团队就会发现他们可以显着减小集群规模并缩小计算机规模。

在COVID-19大流行带来的经济衰退之后，IT团队面临比以往任何时候都更大的降低成本的压力。但是，IT环境通常变得过于复杂，无法在不依靠某种形式的人工智能来自动化IT操作（AIOps）的情况下进行优化。

尽管许多IT团队 初可能对AI的有效性持怀疑态度，但越来越明显的是，在某种程度上不依靠机器学习算法来优化IT环境是不可行的。

当然，挑战在于确保所采用的任何形式的AI都能做出正确的优化决策。因此，大多数IT团队往往会先启动小型AIOps项目，直到他们可以验证所做的决定是否有效。一旦建立了信任级别，曾经被手动执行的IT团队的许多繁琐任务要么被消除，要么至少被大幅减少。

尚不清楚各种形式的AIOps将对IT工作产生什么影响。从理论上讲，接着把表笔接电源或电池两端，较小的IT团队应该能够管理较大的IT环境。但是，若仍不能停车，随着整个IT环境变得更加自动化，大多数组织似乎并没有消除职位，其功能强大灵活多样，而是在增加可以部署的应用程序数量。

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(编辑:雁江电工培训学校)