
数据中心容量规划九大建议
有效容量规划的实用建议
1.由小到大
许多容量规划几个月后就以失败而告终,因为它太早地包含了过大的范围。尤其是那些没有这方面经验的公司更是如此。开始时,最好是只做一些关键资源——如处理器或带宽,然后随着经验的积累再逐渐扩展项目。
2.讲客户的语言
当询问开发人员(尤其是终端客户)工作负荷预测时,尽量用他们能明白的通俗用语来讨论。例如,不要问客户处理器利用率预计增加量,而应该问有多少额外的用户会同时使用这个应用,或者有多少特殊事务会在高峰期执行。
3.考虑未来平台
在评估用于容量规划的工具时,记住公司可能考虑的那些新架构,选择既可用于当前平台又可用于今后平台的工具包。有些工具看起来很适合现有平台,但可能在计划的架构中可用性很低或不可用。随着一些公司越来越倾向于web-enabled系统,这种情况尤其可能发生。
4.与供应商共享计划
如果你打算在多个平台下使用你的容量规划产品,最好告知软件供应商你的规划,这一点很重要。在讨论过程中,确保所有附加费用——驱动器、代理、安装时间和劳力、证书拷贝、更新维护协议等费用都确认无误,与预付款相符。证书更新和维护协议的费用通常可以根据其它附加费用情况进行协商,予以部分减免。
5.预期非线性成本率
我大学的一位备受尊敬的教授总喜欢说一句话,我们其实生活在一个非线性的世界。至于容量升级,当然就更是如此了。有些升级是线性的,增加一倍的处理器、内存、管道或磁盘就会增加一倍的升级成本。但是,如果升级了卡、芯片或设备,相对合适的容量增加量可能带来不合适的额外费用。
6.准备好意外的工作负荷缩减
工作负荷的预期变化并不总是导致容量需求的增加。部门合并、减员和生产率提高可能减少一些生产工作量。同样,随着重点工程的部署完毕,开发工作也可能会减少。尽管所需容量的增加很明显是更常见的事,减少也是有可能的。在询问用户的今后工作时,一个较好的准则就是强调工作负荷变化,而不仅仅是负荷增加。
7.为人事变动做好准备
随着时间的推移,所有企业都会经历不同程度的人事变动。为了尽可能地减小对容量规划的影响,一定要确保至少有两个人熟悉这套方法,并对规划过程做文档记录。
8.不断努力改进规划过程
要持续不断地改进容量规划过程,最好的做法之一是设定一个目标:每个新版的规划方案都至少扩展和改进规划的一个部分。改进的部分可能包括新增平台、集中打印机或远程布置。新的规划应该至少一年制作一次,最好是每半年一次。
9.评估潜在升级成本
大多数基础设施硬件资源的升级都有许多潜在的升级成本。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09