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
在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11