从超大规模云服务提供商处学习效率

超大年夜范围数据中间运营商知道如安在任何特定情况下做出反竽暌功，而很多企业袈潋可以大年夜中获益。

例如，一项典范的营业可能依附于员工之间经常互订交换来运行数据中间。相反，超大年夜型数据中间运营商可能活着界各地的数据中间肠位拥稀有百人负责运维。为了整合分布见常识，超大年夜范围运营商平日应用文档化的办法来保护特定的运行书。

Traver说，企业已经开端削减在数据中间中安装各类类型的办事器和虚拟机了。数据中间运营商的变更越来越小，可以更好地治理工作负载。高效的企业组织将把办事器与治理所有办事器整体的调和层组合在一路。

为了达到峰值应用率，数据中间运营商须要猜测实际机架载荷，这对于大年夜多半大年夜型企业而言是艰苦的，Aligned数据中间首席履行官Jakob Carnemark说。

他说，超大年夜型数据中间的密度平日平均每机架15千瓦，这是今朝大年夜多半数据中间密度的五倍。企业组织须要猜测数据中间密度，以便治理基本架构效力。

Lane表示说，虚拟化技巧和云架构固有的应用弹性已经赞助Digital Realty公司的客户们将其硬件占地面积削减了约20%。

Carnemark表示：“除极端超大年夜范围企业以外，任何企业都可以做到这一点。”

Yetman表示，发卖数据中间产品的供给商已经留意到超大年夜范围云供给商所采取的策略，并应尽快开辟可供更多典范客户应用的治理对象。

例如，Google已经开端应用人造智能(AI)来治理其数据中间的冷却。这使得他们每年在冷却成本方面实现了10%的节约。任何企业对于冷却成本削减10%无疑都是相当迎接的。对于Google而言，这意味着节俭1亿美元。

“如不雅DCIM供给商们足够聪慧，那么他们将会看到他们若何可以或许复制这种成功，并将效力传递给他们的客户，而这些客户往往是企业。”Yetman说。

固然AI对于很多公司来说太复杂了，但至少有一家或两家供给商将可以或许很快复制Google所做的工作，以赞助企业组织以类似的方法治理数据中间境况。

除了缺乏超大年夜范围外，没有什么其他的身分会妨碍一般性的企业组织的数据中间实现超大年夜型数据中间的效力。

他说：“这另一支团队将会带来一个新的设法主意和理念，尝尝试做出改变，但这另一只团队的运作会跟着时光的推移变得不那么竽暌剐价值。因为工作的变更是很快的，人们须要赓续的调剂。

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