改善數據中心運營的6個完美實踐

組織的首席技術官可以遵循一些好實踐，以確保其IT運營高效，在容量范圍內盡可能高效地執行。

Erik Brynjolfsson在其撰寫的名為《投資回報率評估，IT生產力差距》的一篇文章中指出：當今IT經理面臨的關鍵問題不是“采用IT值得嗎?”，而是“如何最好地使用計算機?”對于首席技術官來說，這是一個簡單的問題，因為每個數據中心和IT運營都是獨特的，并且有許多影響整體運營的變量。

Brynolfsson認為，對于兩家擁有幾乎完全相同的IT生態系統的不同公司來說，其中一家公司的生產力可能只是其競爭對手的一小部分。但是，首席技術官可以遵循以下幾種好實踐，以確保其IT運營高效，在容量范圍內運行并盡可能高效地執行。

1.清理IT設備

清理IT設備可以減輕IT團隊的壓力。服務器和網絡設備都有固定的使用壽命，老舊設備應該按照制造商規定的時間表退役，應該妥善銷毀、回收或退回制造商，并擦除所有數據，以確保適當的安全性。

2.采用PUE進行衡量

谷歌公司是全球大的云計算服務提供商之一，該公司運營著大量的數據中心，其中一些數據中心運營數千臺服務器。谷歌公司希望數據中心保持滿載運行，因此采用衡量能源使用量的PUE值描述其數據中心的效率。

谷歌公司還采用PUE減少用于非計算業務的能源浪費，例如冷卻和配電設備的能耗。并且每秒至少測量一次。還將考慮天氣因素，因為季節變化對PUE值有著顯著影響。

3.管理氣流

良好的氣流管理是高效數據中心運營的基礎。應該完全消除熱點，而填充面板可以應用在機架中空插槽，這有助于減少灰塵導致的問題。此外，采用填充面板確保氣流不受干擾，灰塵可以很容易地吹走。而適當的氣流對冷卻至關重要。

使用正確安裝的填充面板，使冷空氣可以流動到需要冷卻的設備，從而在服務器運行時將機架保持在適當的溫度。這是一個投資成本最小、性能增強大的解決方案，因此值得花費時間安裝填充面板。

4.監視一切

Plant&Works 工程公司指出，數據中心需要采用監視工具。經驗豐富的IT技術人員可能會了解多年來使用的系統的每一個細微差別，但是如今的流程和監視工具在理解運營流程方面比運營人員深入得多。業務流程管理(BPM)軟件、機器人流程自動化(RPA)和AIOps都是從早期的IT操作管理工具演變而來的，旨在通過自動化流程以及潛在的自我修復系統來增強IT運營。

調研機構Gartner公司將AIOps定義為一個可以利用大數據和人工智能增強IT運營功能的平臺，如監控、自動化和服務臺活動，并具有前瞻性、個性化和動態洞察力。AIOps平臺支持同時使用多種數據源、數據收集方法、分析(實時和深入)技術和表示技術。AIOps解決方案可以了解和監控數據中心的日常IT運營，分析整個IT系統，然后解決問題或提示那些可以解決的問題。

5.容量規劃

容量規劃是確定組織的數據中心容量和運營需求的過程，以試圖了解和滿足由于銷售和使用其產品或服務而引起的不斷變化的IT和能源需求。容量管理試圖在高峰使用時平衡適當數量的用戶和適當的性能，以確保獲得更好的用戶體驗。IT容量規劃涉及估計組織的存儲、硬件、軟件和連接基礎設施所需的資源，以便系統盡可能以好的方式運行，同時還減少了容量浪費。容量管理希望在物理或虛擬服務器上增加或減少CPU、內存和存儲。

首席技術官應該優化系統，同時通過將業務需求與云計算服務利用率相關聯，在應用程序級別不斷審查其云計算使用情況。組織首席技術官應該規劃容量增長，并通過高級分析來預測未來增加的成本。通過監視所有內容，首席技術官將會非常了解IT部門的CPU、內存、存儲和電源使用情況，并采取相應的行動。

6.加強自動化

如今，增加容量、減少冗余，并提高整體效率應該是每個首席技術官的目標。在許多方面，組織都會要求首席技術官去做不可能的事情。大數據只會變得越來越大，越來越難以處理。大數據的五個“V”已經擴展到七個“V”：體積、速度、多樣性、可變性、準確性、可視化、價值。

越來越多的組織采用更多的方法來收集、跟蹤、量化，甚至可視化數據，但這幾乎是一個艱巨的任務。5G的推出和物聯網的擴展只會讓數據收集、集成、虛擬化，甚至可視化變得更加困難。

Brynjolfsson警告說，“在信息經濟中，稀缺的資源并不是信息，而是人類處理信息的能力。”以上很多實踐使工作人員擺脫了困境，這并不是一件壞事，因為通常可以讓工作人員將更多的時間花在更高層次的和有創造力的工作上，而不是從事繁瑣重復的工作。

他說，“通常情況下，信息在價值鏈的高度自動化部分中急劇加速增長，而導致其他地方陷入僵局，特別是在工作人員必須參與并且流程沒有更新的地方，其結果是整體表現幾乎沒有發生變化。”

文章題目：改善數據中心運營的6個完美實踐
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