京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
管理一个庞大的计算系统并不是件容易的任务,但是通过更好的管理和适宜的规划能减少工作的繁琐和麻烦。虽然你可能无法实现期望中的尽善尽美,但你可以改变数据中心管理的方法。以下是数据中心管理中应该避免的十大错误,大家不妨参考一下自己有没有类似问题。
1.虚拟化部署不足
如果你管理的数据中心还没有部署虚拟化来节约金钱,那么显然你是落伍了。虚拟化技术能帮助你节约寸土寸金的机架空间。虚拟化还可以为那些不存在系统节约额外的制冷,能耗和服务费用。
2.没有使用云计算
与虚拟化技术类似,云计算要求你掌握公司或者用户的实际能力。亚马逊在线能提供适合随需能力需求的灵活性和扩展性。举例来说,使用Canonical公司的Ubuntu Linux Server Edition,你可以创建自己的私有云或者动态调整亚马逊在线的弹性计算云。不过现在云计算还是处于盲人摸象状态。
3.设计缺陷
数据中心的设计缺陷很难被避免,但是重新设计要比重头再建要便宜的多。一座有20年历史的数据中心看起来依然光鲜,但是已经不再符合当下的环保标准。你必须重新设计数据中心的电力设备来满足刀片系统的需求。你可能还得重新更换老化的制冷系统等,因为当下的服务器比他们上一代产品的制冷环境要求更高,效率也更高。
4.扩展性局限
"640K的随机存储器对于任何人来说都足够了"我们无数次听到据说是比尔.盖茨这样的言论,那大概是1981年吧?无论比尔.盖茨是否说过这样的话对今天而言都已经不再重要了。我们需要吸取的教训是当你构建数据中心时,要将摄氏温度调整为华氏温度:这样你考虑的数量就翻倍了。使用从摄氏到华氏温度的公式能为你的数据中心预留将来升级的空间。一座占地面积2000平方英尺的数据中心不够吗?应该有4032平方英尺取而代之。规划不足毫无疑问会浪费占地空间或者其他能力。
5.安全性放松
进入任何数据中心,你都会看到读卡器,视网膜扫描仪,循环锁,称重仪或者其他高科技安全系统。但是与那些严密的安全措施相比,你会发现一些关键的安全访问入口被绕过了。物理安全没有岔路可走。如果存在这种岔路,你的安全性就会大打折扣。
6.服务器管理偶发性
为了管理你的服务器系统,你需要物理访问或者远程进行管理吗?时下每台服务器系统在维护上通常都是用远程管理系统来完成。使用和激活亦是如此。对于每个进入数据中心的人来说,你可以会遭遇系统故障。错误的系统标识,错误的定位,误读的系统名等等。如果你配置物理系统时可以使用远程访问控制台就好的多。
7.整合遭遇问题
开展数据中心管理业务就是要最大化的减少机架或者机房内系统的数量。服务器整合就是实现这个结果的解决方案.2:1或者3:1的整合比例都是无法接受的。5%到20%利用率范围运作的物理系统可以轻松的将5台,6台或者更多的服务器整合到一台系统上。没有得到充分利用的系统会浪费机架空间,能耗和服务支持的费用。
8.过度冷却或者不够冷却的空间
你的数据中心温度是多少?你应该检查一下。如果你的数据中心温度在70华氏度以下,你就是在浪费金钱。服务器需要的空气流动超过他们对冷却温度本身的需求。在你的数据中心巡视一番。如果你感觉舒适,那么服务器感觉也比较舒适。没必要非得让你的数据中心员工感觉过冷或者过热。
9.动力不足的设备
关于数据中心有空间可用却动力不足的话题你听说过多少次了?动力不足的设备是规划不足的牺牲品。虚拟化会对此有所帮助。服务器整合也能起到一定作用。但是未充分利用的设备在短期内是比较突出的问题。
10.机架过于拥挤
如果你曾经尝试将服务器把机架挤的满满当当,你可能奢望自己成为万能的。你可能认为在系统之间留有间隙会导致低效和浪费,但是那些从事从系统中插入或者拔出组件工作的人可能要感谢你了。匮乏的规划会导致系统过度拥挤,这是没必要的。虚拟化,整合和更加高效的安排会缓解这个问题。服务器偶然的电源松懈导致的断电会让你明白在系统之间留一些间隙是有好处的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19