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
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