管理远程数据中心资源的五个最佳实践

简介:

如今的现代IT基础设施已从一种本地化环境演变成一种分布式数据中心架构。管理员能够利用更好的远程托管服务,帮助自己扩大现有环境,并完成更多与业务有关的IT任务。企业组织在利用云技术和专用的广域网链路,帮助自己扩大现有数据中心,并使用外部资源,用于灾难恢复、扩建、额外的用户工作负载,或者甚至测试和开发。

这些资源可供使用时,人们往往会用完资源。如果环境是本地环境,管理和监控数据中心里面的现有资源可能更容易。

然而,如果有分支机构或其他远程环境也需要监控,该如何是好?要牢记的一个要点是,资源始终是有限的,如果它们没有得到适当的管理,会变成一笔高昂的开支。

管理远程数据中心资源的最佳实践

就像面对本地数据中心环境那样,管理员必须不断努力监控基础设施,以便获得最佳性能。在面对远程数据中心时,必须考虑五个方面。然而,其中许多方面类似现有的本地环境。

规划

将环境部署到云端或远程之前,要充分做好规划工作,并且让团队的所有成员参与其中。比如说,如果远程数据中心只是托管一个测试环境,项目经理必须仍加入适当的团队,帮助构建和推动项目。活动目录验证、存储分配及其他关键资源可能分散在各个团队当中。要是没有适当的规划,环境启动后,可能不会得到有效管理。在某些团队成员没有参与规划的情况下,管理员很快不清楚环境里面可能出现的效率低下问题。这方面的一个典例就是,就因为环境被认为是“非关键环境”,就将安全团队排除在外。

必须落实大体的准备机制,因为访问企业工作负载是通过广域网来实现的。即便在优先级很低的环境下,也要做好所有必要的考虑和规划工作。

如果企业组织规划使用一家服务提供商,采用按需付费的数据中心模式,就要花时间来制定适当的服务级别协议(SLA)。这是规划流程的一个重要部分,但遗憾的是常常被忽视。花时间了解正常运行时间方面的要求、服务度量指标以及超额部分如何收费。这里的关键是,确保环境合情合理,并且继续以有利于企业组织的方式运作。

管理资源

随着时间的推移,由于更好的工具、更深入地了解特定的环境,资源管理已变得更容易了。然而,管理那些资源仍是远程数据中心管理的一个重要部分。深入了解远程数据中心至关重要,必须借助积极主动的方法来实现。有两种方法可以查看远程数据中心资源管理:

·受控制的方法:在这种情况下,企业组织直接控制数据中心,必须负责管理其环境。在这种情况下,工程师必须使用远程数据中心管理工具来观察,并主动按照基础设施的要求来行事。

·服务驱动型方法:有时候,企业组织会将整个分支机构的数据中心外包给第三方厂商,让对方管理其资源。即便在这种情况下,监控现有的工作负载依然至关重要。服务提供商的合同会有明文规定内存、处理和广域网使用方面超额使用的条款。适当的工作负载和虚拟机管理将有助于防止与资源超额使用有关的额外成本。

使用原生工具

我们已了解了规划远程环境、管理资源的重要性。现在,有必要看一下如何可以完成这项工作。现代数据中心的设计已有了发展,高度依赖虚拟化。虚拟机管理程序技术在过去几年已得到了长足的成熟,以至于用户点击一下,就能轻松获得细粒度信息。原生的虚拟机管理程序工具提供了强大、主动的功能,能够深入了解环境的详细情况。

可以针对主机或针对虚拟机来设置警报,这取决于环境的要求。监控除内存之外的其他方面始终很重要。为存储、处理器和网络设置警报也是至关重要的考量方面。

要留意资源在远程数据中心里面是如何分配和使用的,这不仅有助于预防停运时间,还有助于避免资源分配过度或分配不足。如果资源得到适当的管理,管理员就能知道可以为每个工作负载分配多少资源,因而通过准确地确定虚拟机的大小来节省费用。

使用第三方工具

非原生第三方工具让你能够精细地查看远程数据中心,查看其资源得到如何使用。屏幕截图可以显示特定的远程位置及其目前的资源使用情况以及以往的统计信息。

这些工具集的进一步功能让管理员得以同时查看多个站点。这种类型的可见性带来了这样一种环境:资源得到了适当管理,并按照需要加以分配。

使用第三方工具可以真正扩展分布式环境的功能。高度分散的数据中心环境常常需要这种细粒度可见性,而原生的虚拟机管理程序和监控工具在这方面不尽如人意。由于每个环境都很独特,得由IT管理员来真正决定哪种方法最适合自己的分布式数据中心基础设施。

广域网管理

说到分布式环境,每个合理的环境都会在广域网链路方面有所考虑。由于每家企业组织的目标很独特,带宽需求总是取决于基础设施的需求。与提供商打交道时,管理员必须用好SLA,确保性能最佳。在改用一家任何广域网提供商之前,知道并了解分布式环境的需求很重要。

这意味着测试现有的工作负载及其带宽需求。SQL集群、SAN-to-SAN复制和应用程序网络都是需要考虑的方面,努力选择站点之间的合适带宽量时必须兼顾这些方面。

虽然每个环境都会有各自的要求,但是可以针对特定的站点类型采用一系列既定的最佳实践。

无论是哪种类型的分布式基础设施,管理员都始终要准备好管理数据中心资源。由于环境在不断变化,IT管理员有责任知道并了解确保企业正常运转需要哪种类型的可见性。

本文转自d1net(转载)

目录
相关文章
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 物联网
【专栏】机器学习如何通过预测性维护、负载预测、动态冷却管理和能源效率优化提升数据中心能效
【4月更文挑战第27天】随着信息技术发展,数据中心能耗问题日益突出,占全球电力消耗一定比例。为提高能效,业界探索利用机器学习进行优化。本文讨论了机器学习如何通过预测性维护、负载预测、动态冷却管理和能源效率优化提升数据中心能效。然而,数据质量、模型解释性和规模化扩展是当前挑战。未来,随着技术进步和物联网发展,数据中心能效管理将更智能自动化,机器学习将在实现绿色高效发展中发挥关键作用。
275 5
|
机器学习/深度学习 运维 算法
利用机器学习优化数据中心的能效管理
【4月更文挑战第30天】在数据中心的运营成本中,能源消耗占据了一个显著的比例。随着能源价格的上升和环境保护意识的增强,如何降低能源消耗成为数据中心管理者们面临的一个重要挑战。本文探讨了一种基于机器学习的方法来优化数据中心的能效管理,通过分析历史数据和实时监测数据,动态调整资源分配和冷却策略,以实现能源消耗的最小化。
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
利用机器学习优化数据中心的能耗管理
在数据中心管理和运营领域,能耗优化是提高经济效益和环境可持续性的关键。本文提出了一种基于机器学习的方法来优化数据中心的能源消耗,通过实时监控与智能调节系统参数以降低总体能耗。研究采用多种算法对比分析,包括监督式学习、非监督式学习以及强化学习,并在此基础上设计出一套综合策略。该策略不仅提升了能效比(PUE),还保证了系统的高可靠性和性能稳定性。文章的结构首先介绍数据中心能耗管理的重要性,然后详细阐述所提出的机器学习模型及其实现过程,最后通过实验结果验证了方法的有效性。
|
机器学习/深度学习 资源调度 算法
利用机器学习优化数据中心的能效管理
【5月更文挑战第31天】 在数据中心管理和运营中,能效优化是降低运营成本和减少环境影响的关键。本文提出了一种基于机器学习的方法来动态调整数据中心的资源分配,旨在提高整体能源效率。该方法通过分析历史数据和实时负载信息,预测未来工作负载并相应地调整硬件配置。实验结果表明,与传统的静态管理策略相比,所提出的动态管理策略可以显著降低能耗,同时保持服务质量。
|
机器学习/深度学习 缓存 算法
深入理解操作系统的虚拟内存管理利用机器学习技术优化数据中心能效
【5月更文挑战第25天】 在现代计算机系统中,虚拟内存是允许用户程序逻辑地址空间与物理内存解耦的关键概念。它为每个进程提供了一个独立的、连续的地址空间,通过内存管理单元(MMU)硬件的支持,将程序使用的虚拟地址映射到实际的物理内存地址。这种机制不仅简化了程序的编写和内存的管理,还提供了保护机制,防止不同进程之间的相互干扰。本文将探讨虚拟内存的工作原理、分页系统的实现以及虚拟内存带来的性能影响,并讨论操作系统如何优化内存使用和管理。
|
机器学习/深度学习 存储 算法
利用机器学习优化数据中心的能效管理
【5月更文挑战第23天】在本文中,我们探讨了一种基于机器学习的方法来优化数据中心的能效管理。通过分析历史数据,我们的模型能够预测数据中心的能源需求,并据此调整能源分配,以达到节能和提高能效的目标。这种方法不仅能够降低运营成本,还能减少对环境的影响。
|
机器学习/深度学习 存储 大数据
利用机器学习优化数据中心的能效管理
【2月更文挑战第17天】 在数据中心的运营过程中,能效管理是维持可持续性和成本效益的关键。本文探讨了一种基于机器学习的方法来优化数据中心的能源使用效率。通过分析历史能耗数据和实时工作负载信息,构建了一个预测模型来指导冷却系统的动态调整,以减少不必要的能源消耗。实验结果表明,该方法能够有效降低能耗,同时保证数据中心的性能和可靠性。
133 2
|
存储 资源调度 Kubernetes
新书自荐《深入集群:大型数据中心资源调度与管理》
深入集群 大型数据中心资源调度与管理,已经第2版了(2021-10月)。之前在ata和百晓生发布了新书自荐,这次同步到社区。
873 1
新书自荐《深入集群:大型数据中心资源调度与管理》
|
存储 监控 网络协议
「数据中心」数据中心脊页架构:数据中心结构管理、自动化和总结
「数据中心」数据中心脊页架构:数据中心结构管理、自动化和总结
|
运维 调度 数据中心
如何推进IT运维数据中心问题管理
在数据中心的管理中,问题管理通常因为没有事件管理、变更管理那么直接影响服务的可用性而被忽视,使得遗留下来的问题没有被及时解决,也会导致事件的重复发生,从而降低系统和服务的整体可用性
277 0
如何推进IT运维数据中心问题管理