數據中心與其他以技術為基礎的行業一樣，只有不斷創新才能取得成功，而那些傳統架構的數據中心很快就會過時，就像CRT顯示器和撥號電話一樣，根本無法滿足外部（客戶）和內部（成本和投資回報率）日益復雜的需求。而顛覆性技術是變革的引擎，各行業也迫切需要變革。
網絡、服務器、存儲，以及虛擬化設備通常由不同管理團隊使用各種工具進行管理，這就是為什么大部分管理成本往往用在部署，監控，更新和故障排除方面的原因。而企業的IT預算有限，還要考慮應用程序的增加，而實現自動化能夠讓機器人幫助人工完成重復性任務。
自動化允許IT管理人員將人工完成的流程遷移到機器運行。這就意味著，人們可以在最低限度的人力監督下執行關鍵的數據中心任務和工作流：
維護：自動處理更新，修補程序和其他正在進行的功能。
監控：不間斷地掃描和跟蹤數據中心組件，以識別問題并立即做出反應。
計劃：計劃和執行備份，下載/上傳，復制，應用程序事件和其他常規實際流程，無需人工干預。
應用程序服務交付：快速自動完成用戶請求。
配置和供應：開發，測試和部署新的應用程序，包括物理，虛擬和云服務器。
優化的工作負載交付：自動加速網絡流量，更有效地平衡負載，并提供更多應用的按需交付。
安全性：提供完全自動化的事件響應，快速檢測并處理威脅，限制損害。
解決密集型任務的問題已經促使許多數據中心尋求自動化解決方案。這有助于識別傳統系統并節省DCIM的投資成本（實現投資回報率目標）。根據DCIM解決方案的部署調查，一半的受訪者表示DCIM可以節省25％或更多的預算，大型企業可以節省近65％的預算。可以理解的是，大型企業對減少能源消耗更感興趣，這促使許多大型數據中心將DCIM視為實施自動化解決方案的關鍵因素。
為了解決當今數據中心所面臨的挑戰，采用新工具必須成為重中之重。DCIM等工具可以幫助數據中心運營商改進運營，基礎設施規劃和設計。
Michael L. Ross是一位數據中心管理顧問，他在降低大型數據中心總體擁有成本方面具有10多年的豐富經驗。他表示，當今數據中心迫切需要優良的管理工具。他指出，“新一代DCIM軟件及其自動發現工具顯著降低了實施時間和成本。一旦部署到位，管理軟件可以幫助確定數據中心或云計算基礎設施快速識別工作負載及其成本。”
人工智能：有待觀察的顛覆性趨勢
自動化工具可以管理在數據中心和云端運行的微服務。基礎設施已成為應用程序的一部分，這極大地影響了數據中心管理，使電力和冷卻系統也成為管理所需的一小部分。現在必須對環境控制，物理設備，虛擬機和公共云進行全天候監控和管理。
如今的企業收集、監控以及分析來自不斷擴展的傳感器，應用程序，門禁系統，配電裝置，UPS，發電機和太陽能電池板的數據庫。還有應用程序漏洞信息，電價，以及天氣預報等外部數據源。需要利用人工智能（AI）的DCIM工具來存儲，學習并快速處理這些數據，從而更有效地管理基礎設施。
Tuangru公司首席技術官RamiJebara指出人工智能在數據中心管理中的重要性，“人工智能將會對企業管理數據中心的方式產生巨大的影響。”
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