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机房工程数据中心优化方案关键从哪些领域着手

来源: 发布日期: 2020.07.14

俗话说得好,“时间就是金钱”,数据中心的运营管理很合适运用这一准则。伴随着时间的推移,任意宕机终断、系统故障或仅仅只是是效率下降和不当的行为都会使企业亏损数千乃至数百万美元。

但只要利用实行最佳使用性能的解决方案,企业能够有效避免宕机,能够更好地管理电源,并提升整体的效率。

数据机房

对明确希望用最基本的数据中心解决办法的企业,数据中心技术人员在进行任意目的改善服务的变更时须要考量,下述是其中一部分不错的出发点:

1.数据中心基础设备管理(DCIM)

数据中心基础设备管理(DCIM)准许企业有效管理数据中心整体的数据网络和资产,降低耗损。此解决办法对全部资产、资源、工作流程和工作人员实现自动化管理,为计算基础设备提供了充足的数据。

DCIM解决办法将利用下述方面的数据监控资源和工作流程:

容量-是否有充足的空间?是否具备弹性?

电力-全部资源都有充足的电力?预测分析的峰值在什么位置?

工作流程-供应,修复和退役工作流程是否合理?

什么可以更智能、更快、更好?

效率-数据中心的整体的运行效率如何?

这些全部都是实时产生的,并且反馈给数据中心技术人员,不但告知他们在什么位置能够减少经费,并且还能够在产生系统故障之前判别潜在的系统故障。比如说,机架温度过高,软件能够告知制冷系统在什么位置以及如何产生的系统故障。一旦判别出系统故障,可以用有限的不便和有限的用户影响来修复系统故障。

以上仅仅提出了部分DCIM能够做的状况,它实际在数据中心内并没有界限,因为AI和学习解决办法成了DCIM程序包的其中一部分,并为其搭配添加了预测分析能力。

2.AI分析

AI分析与数据中心内的DCIM密切关系。利用分析,AI能够预测和学习(利用机器学习)从机房温度快速升高是机架电源终断的原因。但不仅仅是效率这方面AI也被证明有效应对网络攻击的能力。

企业在其网络周边安装的感应器越多,AI软件就越智能。智能程度的提高代表着AI在发现错误或黑客行为(利用异常的行为模式)时更有效,在某些状况下,AI能够消除错误或提出警示,能够在真正的问题产生之前纠正问题。

这不仅仅是内部改进:AI还会影响天气模式等外部影响,并会抵消其影响。这一解决办法值得在数据中心中进行全面的改进。

数据机房

3.GDPR法规

欧盟的通用数据保护法规已在整个欧洲和世界范围内实行,以帮助保障欧盟群众的个人数据。

人们对GDPR法规一个普遍的误区是,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区域的责任负责,倘若违背法规,即便是不经意的,也会遭受高额处罚金。

为了维持满足GDPR标准,需要一种能够管理和监测维护全部隐秘数据的物理计算基础设施的解决方法。它应当能够在数据所处的物理基础设施内开展追踪,是否数据加密,和数据传输的方法,以及谁与数据开展了交互。

要是没有自动化协助的话,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)的基础源自DCIM(通过管理机架、服务器、电缆和电源和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人员来讲很有效,但是,数据中心服务管理(DCSM)加强了这一点,使公司能够管理更多的系统和极富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。借助管理全部这些环节,数据中心服务管理(DCSM)能够布置任务,实际说明应处理数据中心变更的人员、内容、位置、时间和方法。相反,数据中心相关工作人员能够轻松高效地完成他们的工作,而且完全符合适当的企业政策。数据中心服务管理(DCSM)还允许公司与其他IT系统同步数据,借助桥接这些系统,每一个人都能够访问精确和全新的数据。

最终,数据中心服务管理(DCSM)将基础设施管理与数据中心工作流管理结合在一起,并将它们与其他IT系统集成,以提升数据中心运营的效率和可视性。将这些要素结合在一起将有助于公司自动管理数据中心提供的全部服务,同时提升业务需求的一致性:提高效率、提升透明度,并降低成本。

5.提供更好的解决方法

这些解决方法不仅能够帮助公司运行更高效、成本更低的数据中心,而且与过去实行的一些系统不同,这四种解决方法将随着公司的数据中心不断发展,在管理和成本上能够提供更高的效率和控制力。

关键的是要对技术和流程维持开放的态度,这些技术和流程能够帮助公司适应未来并维持灵巧,适应当前的趋势,如大数据和云计算服务。其核心内容是灵活运用应用程序和整体基础设施,其原则是更为优化、少花钱多做事,而且绝不过时。

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