京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据中心整合:一个经理的资源清单
近年来,云计算市场得以迅速增长,而各种数据中心服务的新需求也在持续增长。云提供商和数据中心合作伙伴正在日以继夜地工作,使他们的环境尽可能高效。这是为什么?是为了最大限度地提高他们的底线,以保持竞争力。
在目前竞争激烈的数据中心和云计算市场中,市场领军企业在运行最优化和成本效益的同时,还要提供优越的服务。为了实现这一目标,企业还要考虑一些事情。首先,在市场上领先并不总是意味着增加更多的设备。智能数据中心和云服务提供商要学会充分利用自己所拥有的资源。另外,在新的数据中心效率概念中,有人提出一些新的问题:有没有推出一种提高功率密度的新技术?数据中心的投资回报率是否有助于降低长期管理成本?有没有一种新的平台,让企业付出更少,获得更多?
在许多情况下,围绕整合数据中心资源,可以创造出更好的效率和更具竞争力的数据中心。有了这样的想法,管理者应该了解涉及数据中心整合的三个关键领域。它们是硬件、软件和用户。
1、硬件
有这么多的新类型工具,人们可以用它来整合服务资源和物理数据中心设备。其解决方案中,包括先进的软件定义技术,以及有助于创建更灵活的数据中心架构的虚拟化。当涉及到硬件和整合时,人们通常会以下几种选择:
网络,路由器,交换机:这些已经正式虚拟化整个网络层。如果企业选择采用,他们可以在一个完全的商品网络架构上运行,并仍然提供企业级功能。例如,积云网络都有自己的Linux发行版,积云Linux希望在行业标准的网络硬件上运行。基本上,它是一个纯软件的解决方案,提供了一个现代数据中心网络设计和运营的标准的操作系统,这是Linux最大的灵活性。当网络组件工作时,寻找可以整合网络功能的虚拟服务,并减少对设备的更多需求。
存储和数据:就像网络,人们现在可以创建和控制自己存储架构的能力。软件定义存储不仅让虚拟化存储控制器层技术上更进了一步,而且这种逻辑组件允许汇总孤立的存储资源,并通过管理层进行控制。人们再也不用担心丢失的存储资源,因为现在可以通过智能存储管理平台控制所有的数据点。此外,新类型的应用程序级策略让人产最大限度地利用存储资源,如闪存,可以通过单点应用到特定的存储库。
刀片服务器:在实际计算层中,数据中心架构师有相当多的选择。融合使人们能够创建一个强大的环境,将数据中心的几个功能耦合到一个基于节点的架构中。即使传统的机架安装服务器现在有了更好的资源控制机制和提高密度。不过,新型刀片架构的允许直接背板结构整合和更多的吞吐量。此外,硬件政策允许人们动态重新配置资源。这使得新的用户采取同一刀片机箱上全新的硬件策略。创建一个“全天候式”的数据中心模型可以让人们更少地添加设备,同时还支持用户的多样化。
管理机架:制冷,电力,以及气流都是数据中心重要的考虑因素,当人们审视整个数据中心整合的情况时,采用了多大的电力容量?数据中心有哪些热点?服务器运行的效率是多少?是否使用了一些周围的空气流动管理的最新机制?因此,创建一个理想的数据中心和机架架构,可以帮助控制更多的设备,这还有很长的路要走。请记住,功率密度和工作负载性能将直接影响到数据中心的环境变量及其健康状态。
2、软件
数据中心设施的软件部分是至关重要的。在这种情况下,人们谈论其管理和可见性。那么能看到所有的资源吗?在优化工作负载时做什么?因为业务现在直接关系到其能力,软件比以往任何时候都更重要,现代数据中心的硬件和软件层可以提高其可视性。
具有良好的管理控制,跨越虚拟和物理组件可以让人们控制资源,优化整体性能。在使用各种管理工具时,要考虑以下因素:
如何监控从芯片到冷却系统的一切,?
是否可以看到虚拟工作负载以及其如何分布?
如何了解硬件资源的利用率?
如何控制负载均衡动态?
DCIM解决方案如何集成到虚拟系统和云计算?
是否可以主动决定资源的利用率?
另外,还有了解数据中心知识,引导DCIM产品市场,以及帮助选择,部署,以及操作数据中心基础设施管理软件等情况。
3、用户
2007年,苹果公司推出了第一代iPhone,在短短八年间的过程中,人们已经看到了采纳云计算,IT消费化,以及物联网对其产品和技术所带来的巨大变化。数据中心在幕后支持所有这些新的数据和这么多的新用户的应用。这些用户请求的应用程序,服务,以及各种其他的关键功能,使人们能够富有成效地生产和生活。然而,这一切的核心都是数据中心的作用。
数据中心整合绝对不能让用户体验产生负面影响。相反;一个好的整合方案实际上应该提高整体性能以及连接用户。新技术使用户能够动态地控制和负载平衡,用户获取他们的资源和数据。新的广域网控制机制可以允许来自不同点的交付或丰富的资源。对于最终用户来说,整个过程是完全透明的。对于数据中心来说,利用云计算,收敛和其他优化工具,可能让人们有更少的资源需求。
对涉及到用户和业务流程的数据中心运营进行严格控制,这也意味着数据中心管理者必须着眼于新的技术和解决方案,以巩固自己的数据中心,同时还支持下一代数据中心的使用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10