数据中心优化的重点

在现今快速发展的时代时间就是金钱，数据中心的运营就可以满足大家。可能在企业工作的会出现停机中断、故障等问题，导致企业出现一些或大或小的损失。所以企业就急需一个专注于最佳性能的解决方案，更好的对企业的设备电源进行管理，防止停机中断的问题，转化成高效的工作效率，提供更好的服务。数据中心的方案就是一个很好的选择，不过你要先做好这些工作：

1. 数据中心基础设施管理(DCIM)

数据中心基础设施管理即DCIM，这种解决方案可以让组织有效管理数据中心的整体网络及资产，实现对企业的自动化管理，减少资源损耗。

DCIM的解决方案是通过容量、电力、工作流程及效率等方面的信息对资源和流程进行监控的。一旦出现容量或电力不足及其他相应问题的时候，都可以反馈给数据中心管理人员，不仅可以告诉他们哪里可以节省资金，还可以识别潜在的故障，提高了安全性。

当然，并不是说DCIM只能做做这些事情，实际上它在数据中心里没有明显的界限，因为DCIM软件包包含了人工智能及机器学习解决方案，并添加了预测的能力。

2. 人工智能分析

人工智能分析与DCIM密切关联着，通过分析后人工智能可以预测和学习。而且人工智能也已经被证明其作用不仅仅是提高效率，它还有有效应对网络攻击的技术。

企业在企业网络的周围安装越多的传感器，人工智能软件的效率就越高。智能技术水平的发展意味着人工智能在发现错误或者黑客行为时会更加有效，在一些情况下，人工智能还能消除错误、提出警告，做到在问题发生之前纠正问题。

3. GDPR法规

整个欧洲和全球范围都已经在实施GDPR法规，以便于帮助保护欧盟居民的个人数据。人们通常认为GDPR法规只是关注一个较小的数据集，没有正确认识到数据的管理，是需要对从整个供应链接收数据到其所在地的责任负责，一旦违反了法规，就算是无意的也会遭到处罚。

为了合规，我们需要这么一种解决方案，它需要可以管理和监控维护所有敏感数据，在数据所在的物理基础设施内进行跟踪。如果没有自动化的辅助，那这将是一个很高的要求。

4. 数据中心服务管理(DCSM)

DCIM又衍生出了数据中心服务管理(DCSM)，既然是衍生那么肯定比之DCIM会有更加高级的地方，而这也是管理者十分需求的。就是通过管理机架、服务器等资产的资源及约束来实现数据中心的自动化，这将使企业能够管理更多的系统和更具控制力的物理基础设施。

不仅如此，DCSM还提供了场景敏感的工作流来管理、简化数据中心的流程，让数据中心的工作人员可以更加轻松高效地完成工作。

最终，DCSM把基础设施管理和数据中心工作流管理结合起来，再将它们与其他的IT系统集成，实现高效的数据中心运营和可视性。帮助企业实现自动管理数据中心，提高业务需求的一致性：提高效率及透明度，降低成本。

以上为个人观点，仅供参考。

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