數據中心優化需要考慮的主要因素
發布時間：2024-05-04 瀏覽量：
俗話說，“時間就是金錢”，數據中心的運營很適合采用這個原則。隨著時間的推移，任何停機中斷、故障或僅僅是效率低下和過時的做法都會使組織損失數千甚至數百萬美元。
但是，通過實施專注于最佳性能的解決方案，組織可以防止停機，更好地管理電源，并提高整體效率。然后，這就轉化成為更高的工作效率，更高效的員工，并留住客戶，但其前提是選擇了正確的解決方案。
對于希望確定最基本的數據中心解決方案的組織，數據中心管理人員在進行任何旨在改善服務交付的變更時需要考慮，以下是一些很好的起點：
1、 數據中心基礎設施管理(DCIM)
數據中心基礎設施管理(DCIM)允許組織有效管理數據中心的整體網絡和資產，減少損耗。此解決方案對所有資產、資源、流程和人員實現自動化管理，為計算基礎設施提供了豐富的信息。
DCIM解決方案將通過以下方面的信息監控資源和流程：容量-是否有足夠的空間?是否具有彈性?電力-所有資源都有足夠的電力?預測的峰值在哪里?工作流程-供應，修復和退役工作流程是否正確?什么可以更智能、更快、更好?效率-數據中心的整體運行效率如何?
所有這些都是實時發生的，并且反饋給數據中心管理人員，不僅通知他們在哪里可以節省資金，而且還可以在發生故障之前識別潛在的故障。例如，如果機架過熱，軟件可以告訴冷卻系統在哪里以及如何發生故障。一旦識別出故障，可以用有限的麻煩和有限的客戶影響來修復故障。
以上只是簡化了DCIM可以做的事情，它實際上在數據中心內沒有界限，因為人工智能和機器學習解決方案成為DCIM軟件包的一部分，并為其組合添加了預測能力。
2、 人工智能分析
人工智能分析與數據中心內的DCIM密切相關。通過分析，人工智能可以預測和學習(通過機器學習)從機房溫度急劇上升是機架電源中斷的原因。但不僅僅是效率，人工智能也被證明有效應對網絡攻擊的技術。
組織在其網絡周圍安裝的傳感器越多，人工智能軟件就越智能。智能水平的增長意味著人工智能在發現錯誤或黑客行為(通過異常的行為模式)時更有效，在某些情況下，人工智能可以消除錯誤或提出警告，可以在真正的問題發生之前糾正問題。
但是，這不僅僅是內部改進：人工智能還會影響天氣模式等外部影響，并會抵消其影響。這個解決方案值得在數據中心中進行全面的改進。
3、 GDPR法規
歐盟的通用數據保護法規已在整個歐洲和全球范圍內實施，以幫助保護歐盟居民的個人數據。
人們對GDPR法規一個常見的誤解是，它只關注一個較小的數據集，沒有意識到數據的管理需要對從整個供應鏈接收數據到其所在地的責任負責，如果違反法規，即使是無意的，也會遭到巨額罰款。
為了保持符合GDPR標準，需要一種能夠管理和監控維護所有敏感數據的物理計算基礎設施的解決方案。它應該能夠在數據所在的物理基礎設施內進行跟蹤，是否加密，以及數據傳輸的方式，以及誰與數據進行了交互。
如果沒有自動化輔助的話，這是一個很高的要求。
4、 數據中心服務管理(DCSM)
數據中心服務管理(DCSM)的基礎源于DCIM(通過管理機架、服務器、電纜和電源以及這些資產的資源和約束來實現數據中心的自動化)。這一點對于數據中心其管理者來說很有用，但是，數據中心服務管理(DCSM)增強了這一點，使企業能夠管理更多的系統以及更具控制力的物理基礎設施。
該技術提供了場景敏感的工作流來管理和簡化數據中心中的流程。通過管理所有這些過程，數據中心服務管理(DCSM)可以分配任務，具體說明應處理數據中心更改的人員、內容、位置、時間和方式。反過來，數據中心工作人員可以輕松高效地完成他們的工作，并且完全符合適當的企業政策。數據中心服務管理(DCSM)還允許企業與其他IT系統同步信息，通過橋接這些系統，每個人都可以訪問準確和最新的信息。
最終，數據中心服務管理(DCSM)將基礎設施管理與數據中心工作流管理結合起來，并將它們與其他IT系統集成，以提高數據中心運營的效率和可視性。將這些要素結合在一起將有助于企業自動管理數據中心提供的所有服務，同時提高業務需求的一致性：提高效率、提高透明度，并降低成本。
5、提供更好的解決方案
這些解決方案不僅可以幫助企業運行更高效、成本更低的數據中心，而且與過去實施的一些系統不同，這四種解決方案將隨著企業的數據中心不斷發展，在管理和成本上可以提供更高的效率和控制力。
重要的是要對技術和流程保持開放的態度，這些技術和流程可以幫助企業適應未來并保持敏捷，適應當前的趨勢，如大數據和云計算服務。其核心是充分利用應用程序和整體基礎設施，其原則是更加優化、少花錢多辦事，并且永不過時。
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