
现代数据中心六大优化趋势
能源成本仍然是数据中心增长最快的费用,据说超过了计算设备本身的成本。电力使用效率(PUE)和碳使用效率(CUE)是国际公认的指标,与更多其他的定义指标一道,将成为行业标准。新的数据中心的建设和改造,必须同时应对业务和绿色环保的双重需求。
随着数据中心的成本不断飙升,数据中心管理的重点开始转向优化数据中心基础设施。在未来几年,如下的一些新的趋势必将影响未来数据中心的决策:
(一)数据中心的远程监控
关于企业数据中心是否采用外包的争论仍在继续。企业已决定继续在内部运行IT,并找到了成本有效的使用外部数据中心监控的供应商。在某些情况下,物理基础设施设备,外部监测和第一级的支持,需要安全访问权限。需要更多的基础设施防火墙和安全措施,这将增加数据中心的复杂性。另一方面,由于工作人员工资和工作空间是连续的支出。此外,一个团队规模的缩放在外部环境规模更容易。
(二)数据中心的选址
一家数据中心的选址问题是一个相当重要的决定。因为现在的技术进步已经使得大多数任务可以进行远程操作,现场只需要有少量的工作人员需要即可,这就为数据中心的选址提供了广泛的地域选择。对这一决定有着相当影响的一些因素是:
选址地区的气候特点
每千瓦小时的最低费用
对环境的最小危害
降低生产成本
选址地区较低的人口稠密度
低建设成本
低劳动力成本
“自然冷却”的可行性:使用室外空气用于冷却数据中心,从而需要减少机械制冷。
(三)绿色IT
能源消耗直接影响冷却费用,毕竟散热主要来自设备。战略业务计划将直接影响到安装在数据中心的IT设备的类型和数量。了解数据中心的设备的类型和工作效率的相关知识是非常重要的,因为这会影响数据中心电源和冷却战略,以及数据中心的物理设计战略。使IT更具效率和成本效益,继续成为业界关注的焦点,无论是对于制造商还是消费者。[page] (四)可扩展性和模块化
在过去几年中,只有硬件和软件的可扩展性和模块化架构,以满足日益增长的需求。鉴于对基础设施的成本和需求的压力,现在有必要对数据中心基础设施实施可扩展性和模块化设计方法。
这样的做法,例如,适用于UPS和配电系统,将使数据中心添加/禁用某一部分,不会影响另一家数据中心。灵活的设计使托管服务提供商可以根据客户的要求添加和删除数据中心的某些部分。为了迎合顾客的不同负载和任务的需求,也需要一个灵活的设计。
(五)灾难恢复优化和可用性
从历史上看,硬件的利用率很低,虚拟化还有很长的路要走。然而,人们关注的重点一直聚焦在如何提高生产数据中心的效率,却并未考虑灾难恢复(DR)/备份中心的问题。因为其一直处于“关闭”或“闲置”。现在,企业已经意识到开始对这些“闲置”的设备进行重要的投资。并采用创新的方法,将其用于灾难恢复(DR)的基础设施。使用灾难恢复中心作为测试、培训的趋势正在持续增长。设计需要考虑到切换的能力,以最安全,最快捷的手段来生产。
(六)数据中心基础设施管理
IT和数据中心设施管理的融合是一个现实。大多数基础设施设备是按照IP寻址,就像IT设备已经实施了多年一样。开发阶段的几家公司要将两种不同的环境融合在一起。按照情景规划的IT组件和物理基础设施元素的能力,将使设计师知道计划和变化的IT环境如何影响物理环境,反之亦然。例如,如果我们安装了特定类型的IT硬件,将对UPS和冷却系统的负载产生何种影响?避免成本不超过工程费用将实现这些产品顺利打入市场。
至关重要的是,这些因素必须在数据中心策略和设计的早期阶段充分考虑到,毕竟这些功能将对IT预算产生非常重要的影响,如果没有计划好,可能会对数据中心的计算能力和运营成本产生不利影响。
罗恩蒂尔森是Infosys信息技术有限公司可持续发展实践的首席顾问。拥有30多年的IT从业经验,其中26年是数据中心行业相关。对于本文亦有贡献,他曾在新的数据中心建设和现有网站的建设部署过程中担任过各项职责,致力于物理和IT基础设施的工作。
本文作者维伯哈夫巴蒂亚是Infosys信息技术有限公司和数据中心认证协会可持续发展实践的高级顾问。拥有9年的IT从业经验,成功管理着一家数据中心,并在多个数据中心的优化和绿色IT倡议组织工作。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 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 “ ...
2025-09-16