京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
遏制数据中心衰退的三点建议
不是只有经济学家才能观察出,世界经济正面临着放缓衰退的势头;也不是只有那些天才或预言家才能断言,数据中心的预算也很有可能缩水。不管数据中心的预算会不会缩水,未雨绸缪总是没错的。行动起来,降低成本,这将是明智之举,Gartner公司的副总裁及研究员肯?麦基如是说。
早在去年, Gartner公司就提出了备战经济衰退的必要性。从那时起,部分地区局势已经出现了明显恶化趋势。
“我们用来研究的依据(如专家已经预测到国内生产总值可能会出现经济衰退)已经恶化到一定程度,这一因素有力地说服我们,是时候准备为客户削减IT成本了!”麦基说到。
麦基建议聘用专业工作人员制定IT成本削减的措施,并任命一名高级核数师(或会计师团队)专职记录项目组的表现。同时,每周召开例会向高级管理人员报告进展情况,与法律代表协商、咨询法律问题,使其在遇到可能会出现问题时,表现更加得心应手。这些削减成本的措施,确保不会导致增加贵公司的法律责任的负担。
因此,现在是时候采取措施解决数据中心衰退的现象,问题是你应该在哪些方面削减成本?
引入虚拟化
数据中心成本最重要的是电,没有之一(包括使用计算设备和冷却系统的电力)。虚拟化起到了关键的作用,可以减少整体用电量,因其减少了所需的电源和冷却的物理机器的数量。
承载虚拟机的单一物理服务器有时可代替两个、三个(有时更多)个未充分利用的物理服务器。虽然一台利用率在80
%物理服务器的用电量超过利用率在20 %的物理服务器
,但效能远远比20%的高得多,因为低利用率的服务器随附的四个磁盘驱动器,所以需要四个低效电源运行四个服务器,依此类推结果可想而知。
虚拟化也通过减少硬件的数量来节约成本,有些不必要的硬件往往成为累赘。使用越少的服务器,那么当它们寿终正寝时,更换的次数也会随之变少。幸亏有诸如微软和VMware等公司研制的先进虚拟机管理软件,让我们在设置和配置他们所花费的时间(以及相关的成本)远小于物理服务器管理。
其实,不仅服务器需要虚拟化。对于服务器受用的理论,存储系统也可兼而得之:存储虚拟化可以通过减少过度供应、减少磁盘和其他必须供电和冷却存储介质的数量、购置和更新来降低成本。
引入自动化
数据中心自动化需要大量的投资,但它同时也有显着的成本节约。在衰退时期应该谨慎看待一些因素,比如适中的价格区间和相对较快的投资回收期等。包括补丁管理、安全警报(反过来可能使远程操作成本降低)和一些劳动力繁复的任务,如密码重置。譬如,当一个企业中有大量员工需要使用IT来处理密码问题时,语音身份验证系统就可以显着降低这种密码重置所带来的能耗。此类系统会自动验证用户的身份以及重置相关密码。
任意一款优秀的自动化软件,总会给人们带来额外的惊喜。它可以降低处理任务所花费的工时数,这样,管理人员可以灵活选择是该降低数据中心的人力资源成本,还是将员工重新分配到其他任务中去,进一步落实削减成本系统,从创造一个虚拟的循环过程。
应用程序的整合
数据中心运行越多的应用程序,管理它们就会更加复杂、昂贵。因此,假设整合成尽可能少的几个应用程序,财政预算就会减少一大笔,当然,应用程序和所需的任务必须匹配上。如果这些都是开源的应用程序(有可能意味着是基于Linux的),就会有显着储存的潜在性,无论在操作系统和应用程序的许可证方面的费用,还是CALS①。
记住,技术支持的成本还在,微软等大型厂商的案例表明,开源软件的所有权的总成本不低于封闭源代码。但最起码,你可能能够从有封闭源代码的厂商使用开放源交换到更好的交易筹码。
无论是在宏观层面上看整个数据中心的运营方式的结构,从微观层面上的已有的些许变化,都会给我们很大的启发。例如,你可以就系统可用性设定自己“五个九”的目标,前提是评估一下是否真的有必要。要是达到这一目标的99.9 %,会降低多少成本?对整体的业务的盈利能力有什么影响?等等。
如果确定只有少数几个应用程序能保证99.999%的正常运行时间,那么就要考虑此数据中心是否是对于这些应用程序是否适用。如果低于此级别的服务,一个专门的应用服务提供商可能能够以固定的较低成本补偿给每个用户一些费用。反之,提供不必要的冗余是没有意义的,只会把钱付诸东流。
另外,数据中心运行的时长比本来需要的时间多。这时候便需要远程管理工具,你会发现在某些时候无人管理的数据中心突发情况,就需要工作人员“随叫随到”远程问题理清,一切尽在掌控之中。
最后, 有几个IT管理框架最佳案例值得一提,如IT基础设施库(IT Infrastructure
Library,ITIL)和Microsoft操作框架(Microsoft Operations Framework,MOF
)。框架与操作协调是一个中等长期的项目,但它们的目的是确保所有的IT服务(包括与数据中心相关的项目)尽可能高效地交付。
如果你能做到这些,为确保您的数据中心能够适应任何经济放缓导致的恶果,接下来还有很长的路要走。路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01