疫(yi)情完(wan)全地改變(bian)了(le)我們(men)“維持(chi)業(ye)務不間斷”的(de)方(fang)式和(he)想法，企(qi)業(ye)原先只注(zhu)重基(ji)礎設施，來(lai)實現(xian)“業(ye)務持(chi)續性(xing)”，現(xian)在則(ze)納入了(le)更多元化的(de)考(kao)量。
現在，終端用戶不再只是唯一“在家(jia)辦(ban)公”的族群了。許多IT人員也(ye)(ye)開始進行遠程辦(ban)公，這也(ye)(ye)讓數據中心基礎設施管理和運維(wei)變(bian)得更(geng)加重要(yao)。除此(ci)之(zhi)外，遠程工(gong)作此(ci)一大趨(qu)勢，也(ye)(ye)為IT環境的運營帶來了更(geng)多難以(yi)預測的壓力和難題。尤其是假(jia)日期間、月底等需求高峰期，IT團隊(dui)需要(yao)確(que)保有足夠(gou)的虛擬機(ji)資源(yuan)和網(wang)絡帶寬(kuan)，能支(zhi)持關鍵業務的工(gong)作負載(zai)。
在當前對IT基礎設(she)施依賴性極高(gao)的(de)時代，IT專家需要確保(bao)基礎設(she)施的(de)高(gao)可靠性、高(gao)性能，讓WFH工作者，也能夠(gou)訪(fang)問(wen)他(ta)們需要的(de)應用和數據。預防停機(ji)和業(ye)務不(bu)間(jian)斷，比以往(wang)都來得更加(jia)重要。
如何優化數據中心？
為(wei)了應對這些挑(tiao)戰，企(qi)業需要有(you)一個靈活高(gao)(gao)效的(de)(de)數據中心基礎架構。這次，我們邀請到瑞技東(dong)南(nan)亞高(gao)(gao)級賬戶經理 Anla Yang，和我們分(fen)享(xiang)五個讓數據中心變(bian)得更敏捷(jie)、靈活的(de)(de)關(guan)鍵領域。
一、冗余設備
數據(ju)中心(xin)基礎設(she)施設(she)備故障，是(shi)不可避免的(de)(de)。根據(ju)Ponemon Institute研究指出，UPS故障是(shi)數據(ju)中心(xin)停(ting)(ting)電(dian)的(de)(de)主要(yao)原因(yin)之(zhi)一。無(wu)論是(shi)服務器還是(shi)交(jiao)換(huan)機(ji)的(de)(de)單(dan)點故障，都可能(neng)造成停(ting)(ting)機(ji)。因(yin)此，您的(de)(de)數據(ju)中心(xin)應該要(yao)有冗余設(she)備、電(dian)力和網絡連接，能(neng)實現自動故障轉移和遠程管理。
我們(men)建議企業投資、采(cai)用合適(shi)的(de)監(jian)控工具，確保(bao)能及時發現并解決任何(he)問題(ti)，才不至于影響IT基礎(chu)設施的(de)運營。
二、制冷
現(xian)今的(de)(de)(de)(de)高(gao)性能設(she)備和(he)密集的(de)(de)(de)(de)數(shu)據中(zhong)心設(she)計，對于(yu)制(zhi)冷(leng)(leng)(leng)的(de)(de)(de)(de)需求(qiu)也比傳統基(ji)礎架構更多(duo)。通(tong)常(chang)，IT決策者需要(yao)重(zhong)新審視他們的(de)(de)(de)(de)冷(leng)(leng)(leng)卻基(ji)礎設(she)施，以(yi)確保能夠處理工作(zuo)負(fu)載。這一點非常(chang)重(zhong)要(yao)，因(yin)為“制(zhi)冷(leng)(leng)(leng)”占了數(shu)據中(zhong)心總能耗(hao)的(de)(de)(de)(de)40%。列間空(kong)調和(he)冷(leng)(leng)(leng)、熱(re)通(tong)道，都(dou)可(ke)以(yi)幫(bang)助打(da)造合適的(de)(de)(de)(de)數(shu)據中(zhong)心環境。
此外，企業也可以(yi)(yi)考慮使用 AIOps（在IT運(yun)營中使用人工智(zhi)能(neng)技術），以(yi)(yi)更好地衡量、優化能(neng)效水平。
三、電力
無(wu)論是(shi)(shi)針(zhen)對運營成本還是(shi)(shi)可靠性，能(neng)確保數(shu)據中心(xin)有足夠(gou)(gou)的電力(li)，并(bing)極(ji)大(da)優化電力(li)負載(zai)，都是(shi)(shi)數(shu)據中心(xin)運營中極(ji)為重要的一環。過度的電源負載(zai)，會導致系統(tong)故(gu)障；將過大(da)的電源使用于低密度機柜，也(ye)會造(zao)成能(neng)源浪費(fei)。對電力(li)系統(tong)進(jin)行(xing)全面性的檢(jian)查，能(neng)夠(gou)(gou)讓企業了解這些問題(ti)是(shi)(shi)否(fou)存(cun)在。
對于(yu)老舊的(de)(de)電力IT基礎設施進行(xing)淘(tao)汰和替換(huan)，也十(shi)分重要。Gartner指出(chu)，服務器消耗了60%的(de)(de)有效(xiao)負載功率。企業可(ke)以減(jian)少(shao)不必(bi)要的(de)(de)工作(zuo)負載，降低這種(zhong)情況的(de)(de)發(fa)生。此外(wai)，還可(ke)以通過集(ji)成虛擬機、使用較為節能的(de)(de)服務器替換(huan)舊服務器，來大為降低能耗。
四、空間
傳統來說(shuo)，數(shu)據中(zhong)(zhong)心(xin)的生(sheng)命周(zhou)期為15年，但疫(yi)情為DC運營帶來了快(kuai)速變(bian)化，讓預測需(xu)求變(bian)得(de)更加(jia)困(kun)難。模(mo)塊化數(shu)據中(zhong)(zhong)心(xin)解決方案，隨插即用、能(neng)快(kuai)速搭建(jian)的特性，能(neng)滿足(zu)現今企業對(dui)敏捷性和可擴性的高度(du)需(xu)求。
企業的部(bu)署模式選擇分為以(yi)下幾(ji)種——
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本地部(bu)署（將應用(yong)程序(xu)托管在企業自建(jian)數據中心里）
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第三(san)方數(shu)據(ju)中心(xin)/Colo數(shu)據(ju)中心(xin)（為其服務器或硬件租用(yong)第三(san)方數(shu)據(ju)中心(xin)空間）
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云（按需選擇，將其(qi)應(ying)用程序托管在公(gong)共(gong)云中）
五、利用AIOps提升自動化
現在，我們對于(yu)IT人員(yuan)管理復雜基(ji)礎設施能力的需求，比以(yi)往(wang)都還要更高(gao)。在多(duo)云環境中(zhong)，我們需要在不提(ti)升(sheng)成(cheng)本(ben)支出的前提(ti)下，提(ti)升(sheng)運(yun)營的效(xiao)率。
也因(yin)此，AIOps（在IT運營(ying)中使(shi)用(yong)人工智能技術）已成(cheng)為(wei)支持(chi)當今(jin)高度多元、分布式 IT 基礎架構的(de)強大替代方案！AIOps可以幫助(zhu)IT運營(ying)團隊監控大量日志(zhi)和警報，了解可能影響用(yong)戶體驗(yan)的(de)實際性能問題(ti)。AIOps的(de)應用(yong)變(bian)得越(yue)來越(yue)普及，越(yue)來越(yue)多的(de)企(qi)業，都開始使(shi)用(yong)基于AIOps的(de)工具，來找(zhao)出運營(ying)問題(ti)的(de)根本原因(yin)。
Gartner指出，AIOps的重要(yao)性正在(zai)不斷上升，并預測大型企(qi)業(ye)使用(yong)AIOps監控應用(yong)程序和基礎(chu)設施的比例，將從2018年(nian)的5%，在(zai)2023年(nian)上升至30%。
考慮到(dao)數(shu)據中(zhong)心(xin)的重要性，以(yi)及在充滿挑戰的環境(jing)中(zhong)提(ti)供支(zhi)持所面臨(lin)的難題，企業持續關(guan)注并承諾持續改進數(shu)據中(zhong)心(xin)運營效率(lv)和性能，都非(fei)常重要。通過關(guan)注以(yi)上五個重要參數(shu)，企業可以(yi)打造對更靈活(huo)、敏捷的數(shu)據中(zhong)心(xin)，以(yi)因(yin)應不斷變化的業務需求，更好(hao)地防患未(wei)然！
