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改变对于人们来说是艰苦的，各行业范畴的数据中间就处在如许一个复杂而赓续变更的情况中。此外，数据中间的保护和工程治理人员也在遵守另一个原则："如不雅没有破坏，就不要补缀"，但这种思维框架很快就掉去了实用价值。

数据中间的现代化是至关重要的。数据中间必须保持技巧进步，以免面对技巧落后而不再保持竞争力的风险。如不雅没有对安然性的更新，数据中间将更轻易遭到更新更复杂的收集进击。近年来，收集进击事宜日益频繁，毫无疑问，那些尽力渗入渗出和进击数据中间基本举措措施的黑客就是异常复杂的恶意软件的创造者和实施者。

除了安然问题之外，用户对数据中间的需求也在赓续变更，这迫使数据中间治理人员致力于事半功倍，这意味着他们必须发挥其基本举措措施最大年夜的潜力，加快应用法度榜样和信息技巧(IT)的成长。同时，其安然运营目标是达到5个9的靠得住性，而不克不及产生任何额外的风险。

因为以往的数据中间基本举措措施并不是为了支撑当前的即时花费需求而建立的，并且面对诸如数据呈指数增长、大年夜数据、物联网(IoT)、移动、能源成本上涨，以及本地安排，托管，云计算，边沿计算等方面组合的新挑衅。日益过时老化的基本举措措施根本无法知够数据中间的┞方略需求。跟着现代化技巧的成长，立异的敏捷性使数据中间举措措施可以或许更快地响应需求。而随时控制新的技巧立异有助于进步企业收入，削减成本，甚至为了进步效力和靠得住性而对基本举措措施进行调剂和改革。

数据中间┞俘在成长和演进中。根据比来的一项查询拜访显示，近80%的企业首席信息官(CIO)在传统基本举措措施的技巧和应用方面碰到阻碍。

数据中间的现代化使得人们的期望更轻易实现，因为治理人员可以采取更多的新技巧。实际上，数据中间主动化将让组织削减库存、缺点，以及额外的人工劳动，同时实现了高投资回报(ROI)，并节俭了成本。新添加的设备操作更简单，运卸旧本更低，能源消费更少，故障率更低。采取最新的IT技巧和产品可以节俭成本，降低风险，并为客户供给更好和加倍个性化的体验。

如不雅企业推敲实现现代化可能会花费大年夜量的成本，那么他们也应当推敲如不雅采取过时的传统IT设备可能要付出高得多的成本。

要想有效实现数据中间现代化，须要开展一些前期的工作，并投入大年夜量的时光和费用，但春经久的回报是值得的。企业可以推敲实施以下七个步调来实现数据中间基本举措措施的现代化和更新，而现代化数据中间可以在弹性格况中保护客户数据安然。

(1) 保持技巧更新

镌汰和改换过时设备的才能取决于在全部生命周期内对数据中间每项的资产跟踪。这大年夜企业接收设备时开端(甚至是在购买之前)直到设备镌汰的那一天。如许，治理人员就可以懂得每一件旧设备切实其实切应用时光，是否在保修周期内，以及何时达到应用寿命等各类信息。

数据中间基本举措措施治理(DCIM)软件可以赞助数据中间人员懂得即将镌汰的数据中间组件和正在应用的特定设备的能源耗级别，然后在产生故障之前发出戒备，以跟踪IT资产。

DCIM工作流可以跟踪每个数据中间资产的所有工作：履行的工作，履行工作的人员，履行时光等。经由过程为这些信息设置一个中心存储库，可以更轻松地安排资本，生成工作订单，并主动确保团队保持一致的技能。工作流畅过增长流程的一致性和问责性来赞助团队更高效地工作，大年夜而进步临盆力。

(3) 经由过程电源故障模仿强化电源环节

根据Hexa Research公司的数据，因为停电和其他干扰，美国数据中间每年的经济损掉高达5，500亿美元。是以须要企业确保数据中间的电源强化，并进行灾害测试。这个过程许可治理人员懂得大年夜数据中间到应用法度榜样的┞符个流程，并且懂得哪些电源体系为哪些数据中间资产和应用法度榜样供给电力支撑，大年夜而让团队知道停电时代可能面对的风险。

此外，它还许可治理人员查看谁有权拜访电源体系，以及暗码前次更改的时光和地位。

(4) 与ITSM流程治理慎密集成

DCIM软件应具备履行虚拟电源故障模仿的才能，是以数据中间团队可以肯定在特定体系或设备出现故障时关键基本举措措施会产生什么情况。它还应供给最后一次实际控制的故障测试何时履行，以及电源故障恢复是否是营业持续性的一部分的信息。

将DCIM解决筹划连接到信息技巧办事治理(ITSM)解决筹划是数据中间现代化筹划中至关重要的一步。ITSM体系(如BMC，HPE和ServiceNow)应与数据中间体系集成并共享信息。来自ITSM变革治理体系的变革必须传递给数据中间履行，这供给了举措措施和IT人员之间的重要接洽。ITSM和DCIM体系之间的预建连接大年夜大年夜简化了集成。

(5) 采取包含本地安排数据中间、托管数据中间和公共云的混淆策略

数据中间将来计谋是一种混淆策略。这种办法的优势在于其灵活性和适应性。经由过程实施混淆策略，应用法度榜样和工作负载可以在最有意义的处所运行。

当构建最幻想的计算情况时，混淆策略供给了一个很好的选择，供给混淆的本地数据中间，私有云以及第三方公共云供给商办事，以及平台之间的互操作性。混淆云还许可企业跟着计算和预算的变更而供给必定的灵活性，大年夜而使工作负载在私有云和公共云之间波动。这也使企业可以选择在须要时安排更多的数据。

(6) 工作量分派

(2) 工作流的过程治理

灵活性是组织对于工作量的最注目标。选择运行工作负载的最佳地位实际上取决于组织对这些工作负载的优先级。一个组织须要解决以下这些问题：

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本文标题：数据中心现代化的7个步骤

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