
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
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10