京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
管理一个庞大的计算系统并不是件容易的任务,但是通过更好的管理和适宜的规划能减少工作的繁琐和麻烦。虽然你可能无法实现期望中的尽善尽美,但你可以改变数据中心管理的方法。以下是数据中心管理中应该避免的十大错误,大家不妨参考一下自己有没有类似问题。
1.虚拟化部署不足
如果你管理的数据中心还没有部署虚拟化来节约金钱,那么显然你是落伍了。虚拟化技术能帮助你节约寸土寸金的机架空间。虚拟化还可以为那些不存在系统节约额外的制冷,能耗和服务费用。
2.没有使用云计算
与虚拟化技术类似,云计算要求你掌握公司或者用户的实际能力。亚马逊在线能提供适合随需能力需求的灵活性和扩展性。举例来说,使用Canonical公司的Ubuntu Linux Server Edition,你可以创建自己的私有云或者动态调整亚马逊在线的弹性计算云。不过现在云计算还是处于盲人摸象状态。
3.设计缺陷
数据中心的设计缺陷很难被避免,但是重新设计要比重头再建要便宜的多。一座有20年历史的数据中心看起来依然光鲜,但是已经不再符合当下的环保标准。你必须重新设计数据中心的电力设备来满足刀片系统的需求。你可能还得重新更换老化的制冷系统等,因为当下的服务器比他们上一代产品的制冷环境要求更高,效率也更高。
4.扩展性局限
"640K的随机存储器对于任何人来说都足够了"我们无数次听到据说是比尔.盖茨这样的言论,那大概是1981年吧?无论比尔.盖茨是否说过这样的话对今天而言都已经不再重要了。我们需要吸取的教训是当你构建数据中心时,要将摄氏温度调整为华氏温度:这样你考虑的数量就翻倍了。使用从摄氏到华氏温度的公式能为你的数据中心预留将来升级的空间。一座占地面积2000平方英尺的数据中心不够吗?应该有4032平方英尺取而代之。规划不足毫无疑问会浪费占地空间或者其他能力。
5.安全性放松
进入任何数据中心,你都会看到读卡器,视网膜扫描仪,循环锁,称重仪或者其他高科技安全系统。但是与那些严密的安全措施相比,你会发现一些关键的安全访问入口被绕过了。物理安全没有岔路可走。如果存在这种岔路,你的安全性就会大打折扣。
6.服务器管理偶发性
为了管理你的服务器系统,你需要物理访问或者远程进行管理吗?时下每台服务器系统在维护上通常都是用远程管理系统来完成。使用和激活亦是如此。对于每个进入数据中心的人来说,你可以会遭遇系统故障。错误的系统标识,错误的定位,误读的系统名等等。如果你配置物理系统时可以使用远程访问控制台就好的多。
7.整合遭遇问题
开展数据中心管理业务就是要最大化的减少机架或者机房内系统的数量。服务器整合就是实现这个结果的解决方案.2:1或者3:1的整合比例都是无法接受的。5%到20%利用率范围运作的物理系统可以轻松的将5台,6台或者更多的服务器整合到一台系统上。没有得到充分利用的系统会浪费机架空间,能耗和服务支持的费用。
8.过度冷却或者不够冷却的空间
你的数据中心温度是多少?你应该检查一下。如果你的数据中心温度在70华氏度以下,你就是在浪费金钱。服务器需要的空气流动超过他们对冷却温度本身的需求。在你的数据中心巡视一番。如果你感觉舒适,那么服务器感觉也比较舒适。没必要非得让你的数据中心员工感觉过冷或者过热。
9.动力不足的设备
关于数据中心有空间可用却动力不足的话题你听说过多少次了?动力不足的设备是规划不足的牺牲品。虚拟化会对此有所帮助。服务器整合也能起到一定作用。但是未充分利用的设备在短期内是比较突出的问题。
10.机架过于拥挤
如果你曾经尝试将服务器把机架挤的满满当当,你可能奢望自己成为万能的。你可能认为在系统之间留有间隙会导致低效和浪费,但是那些从事从系统中插入或者拔出组件工作的人可能要感谢你了。匮乏的规划会导致系统过度拥挤,这是没必要的。虚拟化,整合和更加高效的安排会缓解这个问题。服务器偶然的电源松懈导致的断电会让你明白在系统之间留一些间隙是有好处的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16