IDC Directions 2017:值得期待的智能数据中心技术

简介:

智能技术能够让数据中心变得更为自动化、简单,不过企业需要为其实施做好准备,了解如何从旧的设备平稳过渡至智能的数据中心。 可以说,企业数据中心的主要目标都是“智能”化:通过自动化和工具来预测故障、了解物理环境,并识别威胁。

如今,在数据中心中使用智能电源、传感器、人工智能和动态冷却等技术已经成为了现实。 在上周于波士顿举行的IDC Directions 2017上,智能数据中心技术及其在托管设施到物联网(IoT)等各个方面的作用是一个较热门的话题。不过企业也要理智看待这些技术,不要急于进行选择和实施。

新的托管功能

随着托管市场呈现饱和趋势,供应商都在试图寻找各种方法使自己区别于其他提供者。增强现实是可能是一个方法,其已在医疗领域中被采用,为医生在进行外科手术时提供更多信息。

在数据中心中该技术还尚未落地,不过它可以为远程手机服务提供更为智能的方案,戴有增强现实眼镜的IT管理员可远程通过一定步骤来解决服务器问题,Framingham数据中心趋势和战略研究总监Jennifer Cooke表示,“人们逐渐开始意识到数据中心不只是其自有数据中心,而是资源的集合,未来这件工具将发挥更大价值。”

IoT远程工具
物联网的出现带来了大量数据的处理需求,不过这些需求不一定在中央数据中心中。IDC预测到2019年,企业将处理网络边缘硬件IoT数据达43%。

联想到数据中心本身,它几乎就像一个小型的物联网生态系统。随着需远程处理的数据的增多,管理员将需要更智能的数据中心来提供更多的远程控制功能,Cooke表示。

DCIM工具,如Vertiv's Trellis和施耐德电气的StruxureOn填充,需要移动应用程序来为远程数据中心管理人员提供可视性和集中管理。

弥补IT鸿沟
随着融合基础设施和软件定义技术得到更为广泛的采用,许多企业无法跟上转型带来的更大的电力需求。事实上,超过83%的已部署融合基础设施的公司需要升级他们的电源和冷却基础设施,且由于这些电源和空间限制,近30%都不得不延迟部署。更智能的数据中心技术可以帮助弥补IT基础设施和设施之间的差距。

本文转自d1net(转载)

目录
相关文章
|
15天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
智能化运维在现代数据中心的应用与挑战####
本文深入探讨了智能化运维(AIOps)技术在现代数据中心管理中的实际应用,分析了其带来的效率提升、成本节约及潜在风险。通过具体案例,阐述了智能监控、自动化故障排查、容量规划等关键功能如何助力企业实现高效稳定的IT环境。同时,文章也指出了实施过程中面临的数据隐私、技术整合及人才短缺等挑战,并提出了相应的解决策略。 --- ####
32 1
|
20天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
智能化运维在现代数据中心的应用与挑战####
本文深入探讨了智能化运维(AIOps)技术如何革新现代数据中心的运维管理,通过集成人工智能、大数据分析及自动化工具,显著提升系统稳定性、效率和响应速度。文章首先概述了AIOps的核心概念与技术框架,随后详细分析了其在故障预测、异常检测、容量规划及事件响应等方面的应用实例,最后探讨了实施过程中面临的数据质量、技能匹配及安全性等挑战,并提出了相应的应对策略。本研究旨在为数据中心管理者提供关于采纳和优化AIOps实践的洞见,以期推动行业向更高效、智能的运维模式转型。 ####
|
1月前
|
人工智能 运维 监控
智能运维在现代数据中心的应用与挑战
随着云计算和大数据技术的迅猛发展,现代数据中心的运维管理面临着前所未有的挑战。本文探讨了智能运维技术在数据中心中的应用,包括自动化监控、故障预测与诊断、资源优化等方面,并分析了当前面临的主要挑战,如数据安全、系统集成复杂性等。通过实际案例分析,展示了智能运维如何帮助数据中心提高效率、降低成本,并提出了未来发展趋势和建议。
|
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。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
提升数据中心效率的关键:智能运维策略与实践
【7月更文挑战第39天】 在数字化时代,数据中心作为企业信息系统的心脏,其运行效率直接关系到企业的业务连续性和竞争力。本文将探讨如何通过智能运维(AIOps)策略来优化数据中心的性能,降低运营成本,并提高服务质量。我们将分析当前数据中心面临的挑战,介绍智能运维的基本概念,以及实施智能运维时需要考虑的关键因素。最后,本文将提供一系列实用的智能运维实践案例,帮助读者理解如何将这些策略应用于实际工作中。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 运维 数据挖掘
智能化运维:利用机器学习优化数据中心
【6月更文挑战第28天】本文将探讨如何通过机器学习技术来优化数据中心的运维工作。我们将首先介绍机器学习的基本原理,然后详细讨论其在数据中心运维中的应用,包括故障预测、性能优化和自动化运维等。最后,我们将通过一个实际案例来展示机器学习在数据中心运维中的实际效果。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
智能化运维:未来数据中心的守护者
【6月更文挑战第13天】随着技术的飞速发展,传统的运维模式已难以满足现代数据中心的需求。本文将探讨智能化运维的概念、优势以及如何通过AI和机器学习技术提升数据中心的管理效率和安全性。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
智能化运维:未来数据中心的守护者
【6月更文挑战第8天】本文探讨了智能化运维在现代数据中心的重要性与应用,分析了其如何通过自动化和机器学习技术提升效率、降低成本并增强系统的稳定性。文章将详细介绍智能化运维的关键组件,包括自动化工具、监控软件以及故障预测机制,并通过案例分析展示这些技术在实际环境中的应用效果。
65 5
|
6月前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
智能化运维:未来数据中心的守护者
【6月更文挑战第11天】在数字化浪潮不断推进的今天,数据中心作为企业信息架构的核心,其稳定性和高效性对企业运营至关重要。本文将探讨智能化运维如何通过先进的技术手段,实现对数据中心的实时监控、自动化管理与故障预防,从而确保企业IT基础设施的高可用性和性能优化。
|
6月前
|
移动开发 监控 前端开发
基于 HTML5 WebGL 和 VR 技术的 3D 机房数据中心可视化
基于 HTML5 WebGL 和 VR 技术的 3D 机房数据中心可视化
下一篇
DataWorks