京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
未来影响数据中心决策的六大新趋势
随着数据中心的成本不断飙升,数据中心管理的重点开始转向优化数据中心基础设施。在未来几年,如下的一些新的趋势必将影响未来数据中心的决策:
(一)数据中心的远程监控
关于企业数据中心是否采用外包的争论仍在继续。企业已决定继续在内部运行IT,并找到了成本有效的使用外部数据中心监控的供应商。在某些情况下,物理基础设施设备,外部监测和第一级的支持,需要安全访问权限。需要更多的基础设施防火墙和安全措施,这将增加数据中心的复杂性。另一方面,由于工作人员工资和工作空间是连续的支出。此外,一个团队规模的缩放在外部环境规模更容易。
(二)数据中心的选址
一家数据中心的选址问题是一个相当重要的决定。因为现在的技术进步已经使得大多数任务可以进行远程操作,现场只需要有少量的工作人员需要即可,这就为数据中心的选址提供了广泛的地域选择。对这一决定有着相当影响的一些因素是:
选址地区的气候特点
每千瓦小时的最低费用
对环境的最小危害
降低生产成本
选址地区较低的人口稠密度
低建设成本
低劳动力成本
"自然冷却"的可行性:使用室外空气用于冷却数据中心,从而需要减少机械制冷。[page]
(三)绿色IT
能源消耗直接影响冷却费用,毕竟散热主要来自设备。战略业务计划将直接影响到安装在数据中心的IT设备的类型和数量。了解数据中心的设备的类型和工作效率的相关知识是非常重要的,因为这会影响数据中心电源和冷却战略,以及数据中心的物理设计战略。使IT更具效率和成本效益,继续成为业界关注的焦点,无论是对于制造商还是消费者。
(四)可扩展性和模块化
在过去几年中,只有硬件和软件的可扩展性和模块化架构,以满足日益增长的需求。鉴于对基础设施的成本和需求的压力,现在有必要对数据中心基础设施实施可扩展性和模块化设计方法。
这样的做法,例如,适用于UPS和配电系统,将使数据中心添加/禁用某一部分,不会影响另一家数据中心。灵活的设计使托管服务提供商可以根据客户的要求添加和删除数据中心的某些部分。为了迎合顾客的不同负载和任务的需求,也需要一个灵活的设计。
(五)灾难恢复优化和可用性
从历史上看,硬件的利用率很低,虚拟化还有很长的路要走。然而,人们关注的重点一直聚焦在如何提高生产数据中心的效率,却并未考虑灾难恢复(DR)/备份中心的问题。因为其一直处于"关闭"或"闲置".现在,企业已经意识到开始对这些"闲置"的设备进行重要的投资。并采用创新的方法,将其用于灾难恢复(DR)的基础设施。使用灾难恢复中心作为测试、培训的趋势正在持续增长。设计需要考虑到切换的能力,以最安全,最快捷的手段来生产。
(六)数据中心基础设施管理
IT和数据中心基础设施管理的融合是一个现实。大多数基础设施设备是按照IP寻址,就像IT设备已经实施了多年一样。开发阶段的几家公司要将两种不同的环境融合在一起。按照情景规划的IT组件和物理基础设施元素的能力,将使设计师知道计划和变化的IT环境如何影响物理环境,反之亦然。例如,如果我们安装了特定类型的IT硬件,将对UPS和冷却系统的负载产生何种影响?避免成本不超过工程费用将实现这些产品顺利打入市场。
至关重要的是,这些因素必须在数据中心策略和设计的早期阶段充分考虑到,毕竟这些功能将对IT预算产生非常重要的影响,如果没有计划好,可能会对数据中心的计算能力和运营成本产生不利影响。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02