IDC估計，數據中心業主、云服務和其他技術公司擁有和運營的數據中心預計將從去年的7,500個增加到今年的大約9,100個，預計到2020年將達到10,000個。

如果添加包括超大規模和企業在內的所有其他數據中心，總數可能達到數十億。世界各地的企業都依賴可用的數據中心。人們也更加關注環境和氣候變化，因此更加關注效率和碳中和設計——因此管理起來更加復雜。

DCIM沒有被新的東西取代是有原因的。由于多種原因，它的表現不佳，但有必要幫助我們管理越來越復雜的混合環境，因此它必須不斷發展。它需要連接到設施系統、網絡系統、IT系統并根據需要編排更改。DCIM中的M不再能代表“監控”。或許DCIM的變形更準確應該是DNIO：數據中心、網絡和基礎設施編排。

DCIM現在正在進入IT堆棧，并與系統集成，例如ITAM、CMDB和基于云的系統。它現在提供跨站點分析數據的能力，并提供基于AI的解決方案來控制整個IT堆棧中的數據中心——從BMS到應用程序性能。

DCIM實施中最困難的元素之一是集成，并弄清楚流程和程序應該如何工作，然后如何使它們自動化。這個集成部分——在過去——要么在技術上具有挑戰性，要么在財務上具有挑戰性，或者被視為范圍蔓延，或者是供應商或利益相關者不鼓勵的事情。

真正需要的是一個開放的集成套件，它允許企業將他們自己的定制解決方案放在一起，而不會增加昂貴的開發費用。在DCIM領域的一些并購活動之后，這一愿景似乎正在慢慢成為現實，客戶和供應商堅定地堅持DCIM愿景背后的路線。

這帶來了一種看待管理數據中心的不同方式：它是一種以數據為中心的視圖。與其擔心整合是否可能，現在假設它是合理的。因此，可以以最有效的方式設計系統并在有意義的地方利用自動化。

以下是六個令人鼓舞的進步領域，在這些領域，更多的整合可以實現積極的飛躍：

DCIM管理的基礎設施范圍更廣：

IT端與CMDB、ITAM等系統的鏈接帶來了更多的數據分析機會，數據點的范圍更廣。

人工智能的使用：

在DC內的許多領域，人工智能正被更容易地使用。例如，冷卻優化和安全性。AI可以學習正常的網絡行為，并根據與該行為的偏差來檢測網絡威脅。

開放平臺方式：

DC的以數據為中心的視圖應該優先考慮，而不是內部和外部的孤島方法，這意味著IT、設施和供應商都在協同工作。

SDK/開放API：

許多供應商正在提供SDK或開放API，這是使系統之間的集成工作向前邁出的一大步，這表明他們愿意與其他公司合作。

CMDB和資產管理：

最近有一項舉措將重點放在ERP系統中的資產管理和資產調整上，以提供單一的事實來源。從數據中心的角度來看，妥善管理資產是DCIM和數據中心管理的重要組成部分。

程和程序：

數據中心運營商將整個系統視為一個整體，并正在尋找技術可以實現流程自動化的領域。例如，通過使用準確的DCIM數據和集成的工作流，可以簡化添加、移動和更改，節省大約30%的資源時間。

在IT系統變得更加分布式且物聯網正在嶄露頭角的世界中，數據中心必須采用以數據為中心的方法來管理位于其屋頂下的系統。孤島式思維在現代數據中心不再占有一席之地：數據中心和IT經理需要與眾多供應商一起工作，這些供應商也需要根據客戶的需求調整和集成他們的產品。

這種支持集成的開放平臺方法為生活帶來了許多好處。集成的工作流功能促進了自動化，減少了操作任務所需的資源時間。隨著系統的更多可見性，從CRAC單元到會議室端口的容量管理成為現實，允許DCIM協助智能調試新資產和修補路線。能源優化現在涉及來自服務器本身的數據，允許它們在計算需求低時轉移工作負載，從而允許服務器潛在地停機。

通過這種以數據為中心的方法，投資回報不僅應該更好，而且應該更快。軟件定義的數據中心現在就在眼前。

名稱欄目：以數據為中心的數據中心管理方法
文章出自：http://www.js-pz168.com/news44/202094.html

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