以数据为中心的数据中心管理方法

IDC估计,数据中心业主、云服务和其他技术公司拥有和运营的数据中心预计将从去年的7,500个增加到今年的大约9,100个,预计到2020年将达到10,000个。

如果添加包括超大规模和企业在内的所有其他数据中心,总数可能达到数十亿。世界各地的企业都依赖可用的数据中心。人们也更加关注环境和气候变化,因此更加关注效率和碳中和设计——因此管理起来更加复杂。

以数据为中心的数据中心管理方法

DCIM没有被新的东西取代是有原因的。由于多种原因,它的表现不佳,但有必要帮助我们管理越来越复杂的混合环境,因此它必须不断发展。它需要连接到设施系统、网络系统、IT系统并根据需要编排更改。DCIM中的M不再能代表“监控”。或许DCIM的变形更准确应该是DNIO:数据中心、网络和基础设施编排。

DCIM现在正在进入IT堆栈,并与系统集成,例如ITAM、CMDB和基于云的系统。它现在提供跨站点分析数据的能力,并提供基于AI的解决方案来控制整个IT堆栈中的数据中心——从BMS到应用程序性能。

DCIM实施中最困难的元素之一是集成,并弄清楚流程和程序应该如何工作,然后如何使它们自动化。这个集成部分——在过去——要么在技术上具有挑战性,要么在财务上具有挑战性,或者被视为范围蔓延,或者是供应商或利益相关者不鼓励的事情。

真正需要的是一个开放的集成套件,它允许企业将他们自己的定制解决方案放在一起,而不会增加昂贵的开发费用。在DCIM领域的一些并购活动之后,这一愿景似乎正在慢慢成为现实,客户和供应商坚定地坚持DCIM愿景背后的路线。

这带来了一种看待管理数据中心的不同方式:它是一种以数据为中心的视图。与其担心整合是否可能,现在假设它是合理的。因此,可以以最有效的方式设计系统并在有意义的地方利用自动化。

以下是六个令人鼓舞的进步领域,在这些领域,更多的整合可以实现积极的飞跃:

DCIM管理的基础设施范围更广:

IT端与CMDB、ITAM等系统的链接带来了更多的数据分析机会,数据点的范围更广。

人工智能的使用:

在DC内的许多领域,人工智能正被更容易地使用。例如,冷却优化和安全性。AI可以学习正常的网络行为,并根据与该行为的偏差来检测网络威胁。

开放平台方式:

DC的以数据为中心的视图应该优先考虑,而不是内部和外部的孤岛方法,这意味着IT、设施和供应商都在协同工作。

SDK/开放API:

许多供应商正在提供SDK或开放API,这是使系统之间的集成工作向前迈出的一大步,这表明他们愿意与其他公司合作。

CMDB和资产管理:

最近有一项举措将重点放在ERP系统中的资产管理和资产调整上,以提供单一的事实来源。从数据中心的角度来看,妥善管理资产是DCIM和数据中心管理的重要组成部分。

程和程序:

数据中心运营商将整个系统视为一个整体,并正在寻找技术可以实现流程自动化的领域。例如,通过使用准确的DCIM数据和集成的工作流,可以简化添加、移动和更改,节省大约30%的资源时间。

在IT系统变得更加分布式且物联网正在崭露头角的世界中,数据中心必须采用以数据为中心的方法来管理位于其屋顶下的系统。孤岛式思维在现代数据中心不再占有一席之地:数据中心和IT经理需要与众多供应商一起工作,这些供应商也需要根据客户的需求调整和集成他们的产品。

这种支持集成的开放平台方法为生活带来了许多好处。集成的工作流功能促进了自动化,减少了操作任务所需的资源时间。随着系统的更多可见性,从CRAC单元到会议室端口的容量管理成为现实,允许DCIM协助智能调试新资产和修补路线。能源优化现在涉及来自服务器本身的数据,允许它们在计算需求低时转移工作负载,从而允许服务器潜在地停机。

通过这种以数据为中心的方法,投资回报不仅应该更好,而且应该更快。软件定义的数据中心现在就在眼前。

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