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數(shù)字化轉(zhuǎn)型時代的數(shù)據(jù)中心

當(dāng)前的數(shù)據(jù)中心是否為滿足物聯(lián)網(wǎng)需求做好了準(zhǔn)備?物聯(lián)網(wǎng)能為數(shù)據(jù)中心帶來多少自動化?是否最為綠色環(huán)保?自動化又在里面起到了什么作用?

當(dāng)前的數(shù)據(jù)中心是否為滿足物聯(lián)網(wǎng)需求做好了準(zhǔn)備?當(dāng)前的綜合布線和無線網(wǎng)絡(luò)是否足以處理負(fù)載?

設(shè)備的數(shù)量激增,加上數(shù)據(jù)分析和人工智能的持續(xù)發(fā)展,以及需要非常低延遲的應(yīng)用程序的增長,導(dǎo)致了混合計算體系結(jié)構(gòu)的出現(xiàn)。該體系結(jié)構(gòu)包括大型集中式云數(shù)據(jù)中心以及區(qū)域邊和本地邊緣計算站點,這些站點支持近端用戶處理、存儲和低延遲。事實上,隨著物聯(lián)網(wǎng)需求的增加,邊緣計算站點減輕了數(shù)據(jù)中心和網(wǎng)絡(luò)本身的壓力。5G部署將在這方面提供進(jìn)一步幫助。

物聯(lián)網(wǎng)能為數(shù)據(jù)中心帶來多少自動化?它只是修補(bǔ)、監(jiān)控、更新、安排和配置,?還是可以看到預(yù)測性和預(yù)防性維護(hù)的到來?

人們對自動化及其在數(shù)據(jù)中心中的作用有一個非常積極的前瞻性觀點。收集、處理、發(fā)送大量具有價值的數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備得到迅速增長,從根本上說,這使人們有可能開始全面了解互連基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)之間的復(fù)雜關(guān)系。通過了解系統(tǒng)如何運(yùn)行并由所有變量驅(qū)動,可以更全面地實現(xiàn)這些系統(tǒng)的操作自動化,并使自動化更加有效。

當(dāng)然,如今一些企業(yè)已經(jīng)在數(shù)據(jù)中心實現(xiàn)了一定程度的自動化。數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制(SCADA)系統(tǒng)設(shè)計用于自動控制冷凍水系統(tǒng)中的水流,例如,通過基于預(yù)定義的邏輯和設(shè)定點致動閥和控制泵。但是人們可以做得更多。人們將物聯(lián)網(wǎng)的增長、數(shù)據(jù)分析的改進(jìn)以及機(jī)器學(xué)習(xí)算法的發(fā)展視為使預(yù)測性和預(yù)防性維護(hù)在數(shù)據(jù)中心成為現(xiàn)實的手段。

智能數(shù)據(jù)中心是否最為綠色環(huán)保?物聯(lián)網(wǎng)如何變得更加綠色?

一般來說,在其他條件相同的情況下,基于人工智能和從大數(shù)據(jù)分析中收集到的見解進(jìn)行操作和維護(hù)的數(shù)據(jù)中心比那些沒有這樣做的數(shù)據(jù)中心更具效率和可靠性。然而,重要的是要理解,人工智能和分析并不是解決所有問題的“靈丹妙藥”。它們不排除使用基本最佳實踐(例如,空氣遏制、節(jié)能模式UPS、冷卻系統(tǒng)的節(jié)能器模式等)和節(jié)能設(shè)備的需要。人工智能和分析將提高企業(yè)的效率。

人們能在多大程度上推動智能建筑傳感器的處理?需要如何重新考慮安全問題?它是一個附加層還是應(yīng)該遷移到遠(yuǎn)離物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的孤島中?

微數(shù)據(jù)中心的部署是實現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵手段。微型數(shù)據(jù)中心是一個小型獨立設(shè)施,包括IT和支持它所需的所有支持基礎(chǔ)設(shè)施,其中包括機(jī)架、電源、冷卻/通風(fēng)、物理安全、環(huán)境監(jiān)控和管理軟件,也是一個易于使用訂購和部署的解決方案。傳統(tǒng)上,分布式IT在大型集中式數(shù)據(jù)中心中沒有得到同樣的關(guān)注。

精心設(shè)計的微型數(shù)據(jù)中心為支持所有建筑智能傳感器和設(shè)備的關(guān)鍵IT提供安全保障和電源冗余。由于這些資源通常分布在許多站點上,幾乎沒有人員來管理所有這些資源,因此遠(yuǎn)程管理變得很重要。企業(yè)需要新的管理工具,以便可以輕松查看數(shù)百甚至數(shù)千個站點中可能存在的數(shù)千臺設(shè)備。

當(dāng)前的SIEM和DCIM解決方案能否應(yīng)對來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的信息?物聯(lián)網(wǎng)解決方案應(yīng)如何最好地集成到現(xiàn)有解決方案中?

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心的基于許可證的DCIM系統(tǒng)在監(jiān)控大量設(shè)備方面的能力相當(dāng)有限。它們的可擴(kuò)展性不高。例如施耐德電氣的EcoStruxure架構(gòu)和平臺上的方法是開發(fā)基于云計算的DCIM工具集,稱之為DMaaS或數(shù)據(jù)中心管理即服務(wù)。而基于云計算的可擴(kuò)展性對可管理的設(shè)備數(shù)量沒有限制,EcoStruxure還包括一個稱之為“數(shù)據(jù)湖”的概念。這是一個基于云計算的安全的存儲庫,用于處理工具收集的大量物理基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備數(shù)據(jù)。

然后,該數(shù)據(jù)提供了執(zhí)行數(shù)據(jù)分析功能以及開發(fā)和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法的方法,然后用戶可以應(yīng)用這些算法來獲得有用的見解和預(yù)測分析。因此,EcoStruxure提供了一個安全、可擴(kuò)展、強(qiáng)大的云架構(gòu),以及包含大量標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)湖。人們相信,這個基礎(chǔ)設(shè)施是解決缺乏員工和多個站點的物聯(lián)網(wǎng)邊緣管理挑戰(zhàn)所需要的。

是否應(yīng)該將RPA和RDA等新的自動化工具視為未來的新中間件?企業(yè)應(yīng)該使用它們的最佳方式是什么?他們是否已準(zhǔn)備好進(jìn)行主流部署,還是應(yīng)該等待更成熟的解決方案?

希望改善其數(shù)據(jù)中心管理和運(yùn)營的企業(yè)可以在某種程度上從自動化、數(shù)據(jù)分析甚至人工智能中獲益。業(yè)界確實需要繼續(xù)開發(fā)和發(fā)展這個基礎(chǔ)技術(shù),這是強(qiáng)大的DCIM云數(shù)據(jù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)湖。數(shù)據(jù)中心所有者應(yīng)該考慮升級他們現(xiàn)在使用的傳統(tǒng)的內(nèi)部部署DCIM工具集,并尋求采用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析和人工智能的結(jié)構(gòu)。

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