京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据中心容量规划九大建议
有效容量规划的实用建议
1.由小到大
许多容量规划几个月后就以失败而告终,因为它太早地包含了过大的范围。尤其是那些没有这方面经验的公司更是如此。开始时,最好是只做一些关键资源——如处理器或带宽,然后随着经验的积累再逐渐扩展项目。
2.讲客户的语言
当询问开发人员(尤其是终端客户)工作负荷预测时,尽量用他们能明白的通俗用语来讨论。例如,不要问客户处理器利用率预计增加量,而应该问有多少额外的用户会同时使用这个应用,或者有多少特殊事务会在高峰期执行。
3.考虑未来平台
在评估用于容量规划的工具时,记住公司可能考虑的那些新架构,选择既可用于当前平台又可用于今后平台的工具包。有些工具看起来很适合现有平台,但可能在计划的架构中可用性很低或不可用。随着一些公司越来越倾向于web-enabled系统,这种情况尤其可能发生。
4.与供应商共享计划
如果你打算在多个平台下使用你的容量规划产品,最好告知软件供应商你的规划,这一点很重要。在讨论过程中,确保所有附加费用——驱动器、代理、安装时间和劳力、证书拷贝、更新维护协议等费用都确认无误,与预付款相符。证书更新和维护协议的费用通常可以根据其它附加费用情况进行协商,予以部分减免。
5.预期非线性成本率
我大学的一位备受尊敬的教授总喜欢说一句话,我们其实生活在一个非线性的世界。至于容量升级,当然就更是如此了。有些升级是线性的,增加一倍的处理器、内存、管道或磁盘就会增加一倍的升级成本。但是,如果升级了卡、芯片或设备,相对合适的容量增加量可能带来不合适的额外费用。
6.准备好意外的工作负荷缩减
工作负荷的预期变化并不总是导致容量需求的增加。部门合并、减员和生产率提高可能减少一些生产工作量。同样,随着重点工程的部署完毕,开发工作也可能会减少。尽管所需容量的增加很明显是更常见的事,减少也是有可能的。在询问用户的今后工作时,一个较好的准则就是强调工作负荷变化,而不仅仅是负荷增加。
7.为人事变动做好准备
随着时间的推移,所有企业都会经历不同程度的人事变动。为了尽可能地减小对容量规划的影响,一定要确保至少有两个人熟悉这套方法,并对规划过程做文档记录。
8.不断努力改进规划过程
要持续不断地改进容量规划过程,最好的做法之一是设定一个目标:每个新版的规划方案都至少扩展和改进规划的一个部分。改进的部分可能包括新增平台、集中打印机或远程布置。新的规划应该至少一年制作一次,最好是每半年一次。
9.评估潜在升级成本
大多数基础设施硬件资源的升级都有许多潜在的升级成本。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 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 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 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 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24