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|数据中心优化需要考虑的主要因素

俗话说 ， “时间就是金钱” ， 数据中心的运营很适合采用这个原则 。随着时间的推移 ， 任何停机中断、故障或仅仅是效率低下和过时的做法都会使组织损失数千甚至数百万美元 。
【|数据中心优化需要考虑的主要因素】但是 ， 通过实施专注于最佳性能的解决方案 ， 组织可以防止停机 ， 更好地管理电源 ， 并提高整体效率 。然后 ， 这就转化成为更高的工作效率 ， 更高效的员工 ， 并留住客户 ， 但其前提是选择了正确的解决方案 。
|数据中心优化需要考虑的主要因素
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对于希望确定最基本的数据中心解决方案的组织 ， 数据中心管理人员在进行任何旨在改善服务交付的变更时需要考虑 ， 以下是一些很好的起点：
1、 数据中心基础设施管理(DCIM)
数据中心基础设施管理(DCIM)允许组织有效管理数据中心的整体网络和资产 ， 减少损耗 。此解决方案对所有资产、资源、流程和人员实现自动化管理 ， 为计算基础设施提供了丰富的信息 。
DCIM解决方案将通过以下方面的信息监控资源和流程：容量-是否有足够的空间?是否具有弹性?电力-所有资源都有足够的电力?预测的峰值在哪里?工作流程-供应 ， 修复和退役工作流程是否正确?什么可以更智能、更快、更好?效率-数据中心的整体运行效率如何?
所有这些都是实时发生的 ， 并且反馈给数据中心管理人员 ， 不仅通知他们在哪里可以节省资金 ， 而且还可以在发生故障之前识别潜在的故障 。例如 ， 如果机架过热 ， 软件可以告诉冷却系统在哪里以及如何发生故障 。一旦识别出故障 ， 可以用有限的麻烦和有限的客户影响来修复故障 。
以上只是简化了DCIM可以做的事情 ， 它实际上在数据中心内没有界限 ， 因为人工智能和机器学习解决方案成为DCIM软件包的一部分 ， 并为其组合添加了预测能力 。
2、 人工智能分析
人工智能分析与数据中心内的DCIM密切相关 。通过分析 ， 人工智能可以预测和学习(通过机器学习)从机房温度急剧上升是机架电源中断的原因 。但不仅仅是效率 ， 人工智能也被证明有效应对网络攻击的技术 。
组织在其网络周围安装的传感器越多 ， 人工智能软件就越智能 。智能水平的增长意味着人工智能在发现错误或黑客行为(通过异常的行为模式)时更有效 ， 在某些情况下 ， 人工智能可以消除错误或提出警告 ， 可以在真正的问题发生之前纠正问题 。
但是 ， 这不仅仅是内部改进：人工智能还会影响天气模式等外部影响 ， 并会抵消其影响 。这个解决方案值得在数据中心中进行全面的改进 。
3、 GDPR法规
欧盟的通用数据保护法规已在整个欧洲和全球范围内实施 ， 以帮助保护欧盟居民的个人数据 。
人们对GDPR法规一个常见的误解是 ， 它只关注一个较小的数据集 ， 没有意识到数据的管理需要对从整个供应链接收数据到其所在地的责任负责 ， 如果违反法规 ， 即使是无意的 ， 也会遭到巨额罚款 。
为了保持符合GDPR标准 ， 需要一种能够管理和监控维护所有敏感数据的物理计算基础设施的解决方案 。它应该能够在数据所在的物理基础设施内进行跟踪 ， 是否加密 ， 以及数据传输的方式 ， 以及谁与数据进行了交互 。
如果没有自动化辅助的话 ， 这是一个很高的要求 。
4、 数据中心服务管理(DCSM)
数据中心服务管理(DCSM)的基础源于DCIM(通过管理机架、服务器、电缆和电源以及这些资产的资源和约束来实现数据中心的自动化) 。这一点对于数据中心其管理者来说很有用 ， 但是 ， 数据中心服务管理(DCSM)增强了这一点 ， 使企业能够管理更多的系统以及更具控制力的物理基础设施 。
该技术提供了场景敏感的工作流来管理和简化数据中心中的流程 。通过管理所有这些过程 ， 数据中心服务管理(DCSM)可以分配任务 ， 具体说明应处理数据中心更改的人员、内容、位置、时间和方式 。反过来 ， 数据中心工作人员可以轻松高效地完成他们的工作 ， 并且完全符合适当的企业政策 。数据中心服务管理(DCSM)还允许企业与其他IT系统同步信息 ， 通过桥接这些系统 ， 每个人都可以访问准确和最新的信息 。


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