- 是否关怀成本效益?
- 机能对于这个特定的工作负载是否重要?
- 这些数据是否属于"边沿"举措措施，以使计算和分析更接近最终用户，大年夜而缩短延迟并供给更好的客户体验?
- 为了安然、合规或其他原因，治理人员是否加倍存眷内部安排数据中间工作量?
混淆策略可以灵活地移动工作量来实现目标。
(7) 对虚拟化/容器层物理集成以降低工作负载风险
虚拟化无疑可以节俭资本，并且是一种更为明智的应用办法。虚拟化许可组织创建计算机收集资本、硬件平台、存储设备等虚拟版本。经由过程办事器的虚拟化，采取软件模仿硬件，如CPU的内存或收集流量或其他设备。显然，虚拟化体系中的软件机能程度与硬件程度并不匹配，然则因为用户不须要应用所有的硬件，是以具有更大年夜的灵活性和控制才能。
体系地懂得什么时刻镌汰设备是一个有益的选择，因为老旧过时的设备平日须要更多的保护和操作费用。别的，老旧设备临盆效力较低，功耗较高，轻易出现故障。在数据中主资产的生命周期中，会出现保护成本比调换成本更高的转折点。
然则采取虚拟化，用户平日不知道设备物理层的地位，也不知道物理地址。经由过程将DCIM集成到虚拟化层中，用户可以周全懂得每个虚拟办事器上运行的内容以及工作负载和应用法度榜样在哪个物理硬件上运行。经由过程这种可见性，治理员可以查看最重要的工作负载的运行情况，大年夜而保护这些特定的物理办事器。
数据中间实现现代化并不是一个难题，而是什么时刻实现的问题。数据中间的举措措施基本举措措施必须保持最新状况，不然将会落后。现代化的数据中间境况将会更安然、更经济、更有效，并且加倍适应新的数据挑衅，供给贸易机会，可以或许为内部安排的数据中间和云端客户供给所需的客户体验。
DCIM解决筹划仍然是数据中间现代化工作的核心。借助DCIM，数据中间举措措施治理人员可以在全部生命周期内轻松跟踪数据中间资产，进步效力，保障安然，供给工作流程，使所有内部团队可以更有效地协同工作，最有效地分派工作量，并集成其他体系的虚拟层。
而如不雅没有安排DCIM，那么如许的数据中间就不克不及被视为是一个可以或许知足赓续变更的技巧生态体系营业需求的┞锋正的现代化举措措施。
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