新型数据中心运维要保证哪三项重点?

简介:

随着云计算与大数据技术的快速发展,数据中心的扩容建设进入了高峰期,但是并不是所有人都了解数据中心保障正常运行的安全考量,运维保障自然成为重点。

三项硬指标缺一不可

首先,为什么要建数据中心?简单点说,其主要承担的角色即是数据的归宿地以及传输站,最早的微型数据中心暂且不探讨,我们不妨来看看新型数据中心的挑战。

新型数据中心运维要保证哪三项重点?

新型数据中心运维颇具挑战

按照笔者的理解,新型数据中心,应是集合计算、存储及网络资源高度融合,各种IT设备虚拟化程度较高、实现模块化、自动化并具备较高绿色节能程度的新型数据中心。

由于新型数据中心承载大量的数据应用与运行,它的安全运行相较于传统意义上的数据中心而言,运维服务支撑体系目标主要集中在:安全性、系统负载以及TCO三个主要方面:

第一,安全性一定要达到桌面标准,即领导要通过,客户要审核,管理要严格。例如强电管理、防火防盗,运维人员要做到24小时应急保障,场地系统一旦出现问题,要在第一时间做到解决,并提供应急备案;

第二,新型数据中心的IT负载做到科学分配,保证做到并行双系统运作,为“风、火、水、电”的基础工作提供保障,掉不掉电,就看运维保障过不过关。值得强调的是,数据中心73%的故障不是设备本身,而是人的不专业,所以,一套专业而智能运维管理系统必不可少;

第三,运行成本要达标,要知道数据中心最大成本是电,举个例子,一万平数据中心,其建设成本是2到3个亿,但是它消耗的每年的电力成本是建设成本的20%-35%,4到5年之后,电力的消耗成本相当于新建一个数据中心,所以,当你看到这组数据的时候是不是吃了一惊?绿色节能无疑是新型数据中心的运行的关键。

如何做到以上三点?首先是人员管理体系的建立,其次是软件平台体系的完善升级。从现实情况来讲,目前国内数据中心领域,人员管理是最难的,因为没有那么多专业的人材,流程管理体系相对来也并不是想象般成熟,重点即在流程体系管理建立方面。

SLM落地离不开DCIM

众所周知,数据中心运维服务从纵向角度而言,需要集合强电系统,暖通系统,弱电监控系统三大应用领域的服务协作,而从流程上看,需要从规划、设计、实施、验证、运行维护、升级改造六大环节在SLM中环环相扣。

作为SLM(Service Level Management)前半部分,规划、设计、实施三大环节已经在国内的产业链发展中业已成熟,并形成了国家既定的行业标准,形态清晰。

但重点在于,鉴于数据中心发展业态维护层与运营层仍然面临着人材短缺局面,加上对于场地及维护的标准亟待提高,运行管理的水平低迷现状亟待扭转,这就要求对于验证、运行维护、升级改造的后半程服务发挥丰富的支撑作用。

而运维人员所需要做的是,通过DCIM(Data Center Infrastructure Management)管理系统,延伸到相关系统的所有产品,从纵向说,服务效能可从设备层延伸至子系统层、主系统层以及场地层,循序渐进地形成立体的发展脉络,如同一个金刚罩,紧紧保护着数据中心的运行。

可以预测的是,运维系统的再升级将成为了下一阶段数据中心基础设施运营流程的核心,与此对应,只有满足集约化的部署能力,管理效率才可以可以不断优化运维质量,降低运营成本,并通过专业化的管理平台提供全方位管理,才能真正推动并实现数据中心的安全、绿色产业发展。





====================================分割线================================


本文转自d1net(转载)

目录
相关文章
|
5天前
|
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。
|
15天前
|
运维 监控 中间件
数据中心运维监控系统产品价值与优势
华汇数据运维监控系统面向IT基础架构及IT支撑平台的监控和运维管理,包含监测、分析、展现和告警。监控范围涵盖了网络设备、主机系统、数据库、中间件和应用软件等。
40 4
|
3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。
|
5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。
|
5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。
|
5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。
59 5
|
5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。
|
5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神
【6月更文挑战第11天】随着技术的不断进步,智能化运维正在成为数据中心不可或缺的力量。本文将探讨智能化运维的重要性、实现方式以及它如何改变数据中心的运作模式。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
智能化运维:未来数据中心的守护者
【6月更文挑战第6天】本文探讨了智能化运维在数据中心管理中的关键作用,分析了其对提高效率、降低成本和增强系统可靠性的重要性。文章还介绍了智能化运维技术的最新发展,包括自动化工具、人工智能和机器学习的应用,并讨论了实施过程中的挑战与机遇。
|
6月前
|
存储 运维 监控
提升数据中心效率的关键策略:自动化运维流程
【4月更文挑战第20天】随着企业对数据处理和存储需求的不断增长,数据中心的效率成为了优化的焦点。在本文中,我们将探讨自动化在数据中心运维中的应用,并分析其如何显著提升操作效率、降低成本以及提高服务水平。通过案例研究和最佳实践的分享,读者将获得实施自动化运维流程的实用指南,以支持其在不断变化的技术环境中保持竞争力。