未来企业级云服务对数据中心的影响

简介:

摘要:我们正生活在一个不断变革的数字时代,层出不穷的科技创新正不断颠覆你我的生活方式及工作习惯。对消费者来说,安全、及时、可靠的数字化服务是最为迫切的需求;而对企业来说,要想在瞬息万变的市场竞争中立于不败之地,就需要灵活应对并及时响应市场的发展。因此,对于那些渴望成功的企业来说,拥有快速捕捉市场改变的能力,并在第一时间调整运营策略就显得尤为重要。

然而在大多数情况下,企业在加速缩短创新,弥补业务响应时间差距的过程中,往往会因为数据中心支持性等基础设施方面存在的缺失而受到拖累。无论是消费者还是企业,每个目标对象都希望自己的需求能够在最短的时间内得到响应,这就要求企业必须拥有能够迅速响应市场需求、轻点鼠标即可提供新型服务或应用的新型数据中心,因此,一场针对整个技术生态体系展开的性能升级正在悄然酝酿,真正做到“瞬即变革”的时代即将来临。

正在快速变革的数据中心

根据2016 IDC FutureScape对数据中心的预测,到2018年,50%的新型数据中心基础架构的投资将被用于交互、研究和移动系统,而不是传统的文件记录系统。数据作为IT导向型企业的基石,正不断推动着新技术和应用程序的开发,而新技术和应用是推动收入增长和提高客户满意度的重要关键,这就使得企业数据中心成为企业运营目标的核心--数据中心将成为不容忽视的业务关键型资产。

如今,许多数据中心仍构建在过时的技术架构之上。各种受限或过时的硬件及软件很可能成为数据中心发展的瓶颈,乃至整个企业跟上变化速度的绊脚石。那些封闭式、没有充分集成化且不灵活的基础架构,不但会减缓IT人员的工作效率,更会降低整个企业的业务发展速度,而这些瓶颈在数据中心网络中的影响则更为明显。网络不但是数据中心的组成部分,更是其核心,如果没有可靠的网络架构,用户不能随时与应用程序互动,应用程序不能访问所需的数据,而公司的核心资产也将失去用武之地。在数字时代,企业级网络架构需要切实的革新来推动业务稳健发展。

云计算的应用不断打破IT服务的局限性

放眼未来,我们可以看到云计算的运用正在不断打破各个行业的界限。IDC FutureScape报告也重点强调通过外部业务的蓬勃发展来支持企业网络的革新:据IDC预测,到2018年48%的公司IT资产将不在公司总部,而是由远程的主机代管、托管与云数据中心所取代。此外IDC也预测,多达三分之一的IT员工将来自第三方服务的提供商。

这种传统IT服务模式的改变可以打破企业原有IT支持的局限性,通过不断整合最佳人力资源,鼓励发展新的云技能,降低成本,从而帮助企业保持充足的竞争力。当然,这些变化需要建立在外部平台工作人员能够与内部员工自由且充分的沟通基础上,此外还需要做到与IT系统支持的无缝对接。

瞻博网络引领未来云端发展方向

如上文提到的,在企业发展的进程中,数据中心无疑将扮演越来越重要的角色,数字时代整体环境要求企业持续加强对数据中心的重点投资建设才能满足自身的发展需求。毋庸置疑,数据中心网络是连接开发、后台办公和一线客户员工的“信息粘合剂”,也只有充分适应企业和客户的需求才可以做到瞬即创新。为支持企业的快速升级,瞻博网络提供了三种主要架构解决方案,包括虚拟化IT与私有云、公共云以及电信云,帮助企业顺利过渡到简单、开放、智能的云环境。

瞻博网络的未来云应用方案采用了通用的瞻博网络相关产品,以混合的模式部署多种解决方案组合,促进不同方案之间的轻松互动,我们将这种方案称为MetaFabric架构。MetaFabric架构基于标准的开放接口,为终端用户提供多种经过实践验证的解决方案,确保了未来系统的灵活性。通过上述解决方案,我们可以为企业基础设施的拓展提供无缝支持,从而使企业利用现有的数据中心进行投资改造,获取最大成本回报。

只有利用简单、开放和智能的网络,打造创新的业务模式,并选择正确的数据中心网络解决方案,企业才能始终走在市场的前列,同时这也能给企业在高速发展的数字时代中稳健前进铺平道路。作为自动化可扩展安全网络行业的创新领导者,瞻博网络在云计算时代下数据中心所面临的机遇和挑战有着深刻的洞察和丰富的经验,致力于帮助企业以更低成本和更低风险实现数据中心的创新转型,共同迎接瞬即变革时代的到来!
本文转自d1net(转载)

相关文章
|
7月前
|
存储 传感器 监控
探索现代数据中心的冷却技术革新
【4月更文挑战第23天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为计算和存储的核心枢纽,其稳定性和效率至关重要。然而,随着处理能力的增强,设备发热量急剧上升,有效的冷却方案成为确保数据中心持续运行的关键因素。本文将深入分析当前数据中心面临的热管理挑战,并探讨几种前沿的冷却技术,包括液冷系统、热管技术和环境自适应控制策略。通过比较不同技术的优缺点,我们旨在为数据中心管理者提供实用的冷却解决方案参考。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 监控
利用机器学习技术优化数据中心能效
【7月更文挑战第36天】在数据中心管理和运营中,能源效率已成为关键性能指标之一。随着能源成本的不断上升以及环境保护意识的增强,开发智能化、自动化的解决方案以降低能耗和提高能源利用率变得尤为重要。本文探讨了如何应用机器学习技术对数据中心的能源消耗进行建模、预测和优化,提出了一个基于机器学习的框架来动态调整资源分配和工作负载管理,以达到节能的目的。通过实验验证,该框架能够有效减少数据中心的能耗,同时保持服务质量。
|
7月前
|
存储 大数据 数据处理
探索现代数据中心的冷却技术
【5月更文挑战第25天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为其核心基础设施之一,承载了巨大的数据处理需求。随着服务器密度的增加和计算能力的提升,数据中心的能耗问题尤其是冷却系统的能效问题日益凸显。本文将深入探讨现代数据中心所采用的高效冷却技术,包括液冷解决方案、热管技术和环境自适应控制等,旨在为数据中心的绿色节能提供参考和启示。
|
7月前
|
人工智能 监控 物联网
探索现代数据中心的冷却技术
【5月更文挑战第27天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为信息处理的核心设施,其稳定性和效率至关重要。而随着计算能力的提升,数据中心面临的一个重大挑战便是散热问题。本文将深入探讨现代数据中心冷却技术的进展,包括传统的空气冷却系统、水冷系统,以及新兴的相变材料和热管技术。通过对不同冷却方式的效率、成本及实施难度的分析,旨在为读者提供一份关于数据中心散热优化的参考指南。
|
7月前
|
机器学习/深度学习 资源调度 监控
利用机器学习技术优化数据中心能效
【5月更文挑战第30天】在数据中心管理和运营中,能源效率的优化是降低运营成本和减少环境影响的关键。本文旨在探讨如何应用机器学习技术来提升数据中心的能源效率。通过对现有数据中心运行数据的深入分析,开发预测性维护模型,以及实施智能资源调度策略,我们可以显著提高数据中心的能效。本研究提出了一种集成机器学习算法的框架,该框架能够实时监控并调整数据中心的能源消耗,确保以最佳性能运行。
|
7月前
|
存储 大数据 数据中心
提升数据中心能效的先进冷却技术
【5月更文挑战第27天】 在信息技术不断进步的今天,数据中心作为计算和存储的核心枢纽,其能源效率已成为评价其可持续性的关键指标。本文将探讨当前数据中心面临的热管理挑战,并展示一系列创新的冷却技术解决方案,旨在提高数据中心的能效,同时确保系统的稳定性和可靠性。通过对比传统冷却方法和新兴技术,我们将分析各种方案的优势、局限性以及实施难度,为数据中心运营者提供科学的决策参考。
|
7月前
|
存储 传感器 人工智能
探索现代数据中心的冷却技术革新
【5月更文挑战第18天】 在数字化时代,数据中心作为信息处理与存储的核心设施,其稳定性和效能至关重要。随着计算需求的激增,数据中心的冷却系统面临着前所未有的挑战。传统的空调冷却方法不仅耗能巨大,而且效率低下。本文将深入探讨现代数据中心冷却技术的最新进展,包括液冷技术、热管应用、环境辅助设计以及智能化管理等方面,旨在提供一种高效、可持续且经济的解决方案,以应对日益增长的冷却需求。