正確的自動化技能可以改善數據中心管理

 

對數據中心某些方面的自動化需求是無可爭辯的，但企業團隊是否具備推動和支持自動化工作所需的技能？如果答案是“否”，那么當企業試圖將數據中心轉變為一個適合加速應用程序開發和部署的敏捷環境時，可能會遇到麻煩。

 

僅僅采購一套自動化工具是不夠的。企業需要具有適當技能的勞動力來管理這些工具，并有效地實施自動化流程。掌握這些技能后，企業將能夠更好地快速提升，并獲得自動化帶來的好處。

 

數據中心自動化的好處

 

這些好處是非常重要的，可能直接影響數據中心的效率和安全性。自動化可以提供一致性和舒適性，并對所有服務器進行正確的配置。自動化還可以通過編程方式將更改應用于所有云平臺，使團隊更容易管理其混合云計算環境。通過自動檢查、更新和修補，可以簡化問題的修復。

 

其次，自動化還可以幫助企業有效地實施數據中心各個方面的跨平臺管理。完整的自動化系統可用于管理所有服務器和應用程序、不同的操作系統等。一旦企業自動配置和配置這些工具，其團隊就可以輕松管理所有內容，而不用承擔人工進行開/關更改的繁重任務。

 

最后，自動化可幫助團隊開發可重復的流程，從而節省大量時間，因為無需重復工作。而調研機構Forrester公司預測，到2019年，40％的企業將擁有自動化中心。

 

自動化工具還不夠

 

如果企業是眾多考慮自動化的公司之一，那么可能從設計自動化系統的解決方案開始。雖然自動化工具很重要，但操作工具的人員也很重要。

 

想象一下擁有大量挖土機、風鎬和其他重型設備的建筑工地，如果沒有熟練操作的人員，那么工程建筑則無從談起。同樣的原則適用于數據中心。企業可以根據需要擁有盡可能多的Ansible、Puppet、Chef的變體，但如果沒有驅動這些工具所需的技能，它們最終會占用存儲空間。

 

人們需要操作這些工具，也許需要一個Linux系統管理員，能夠設置工具來自動管理多臺機器。也許企業需要能夠自動管理傳統網絡設備，包括歷史上難以配置的防火墻、路由器等，或者自動管理Linux或Windows等操作系統。如今，幾乎任何事情都可以實現自動化，當然如果知道如何做的話。

 

知道如何操作變得越來越重要，尤其是當許多數據中心轉向DevOps時。自動化是DevOps的核心方面，因為它支持經常部署、快速修復錯誤以及將應用程序推送到開發階段的能力。如果組織不投資招聘和培訓自動化技能嫻熟的員工，他們可能無法充分支持自己的DevOps計劃。

 

IT自動化思維的轉變

 

就像DevOps一樣，自動化實際上更多的是一種思維轉變，而不是技術轉變。對于個人和團隊來說，要擺脫那些提供令人欣慰的控制感的、經過實踐的、真正的人工實施和管理是很困難的。

 

對于那些可能不完全了解如何在其組織內成功實施自動化的管理人員而言，此舉尤其具有挑戰性。對于他們來說，其誘惑可能是谷歌“自動化最佳實踐”或尋找志同道合的技術人員在線論壇。對于在時間和預算限制下工作人員來說，這通常是最簡單的解決方案。

 

雖然這樣的非正式學習有其優點，但它也有其危險性。它可能不是規定的、連貫的或準確的，并且來源可能不可靠。人們知道在自己能夠做到最好的時候學得最好，而非正式學習往往缺乏通過實際動手實踐的強化。

 

正式學習為這些缺點提供了可行的答案。自我學習工具提供即時和按需學習，為尋求性能支持和微學習的專業人士提供最新版本的軟件。講師指導的培訓為參與者提供了提問、討論問題以及與經過培訓的專業人員和同事互動的能力。將兩者結合起來可以是強大的：參與者可以學習關鍵概念的課程和自學習工具，以促進持續教育。

 

在課堂上，參與者將能夠從經歷過這一過程的專家那里學習如何適應自動化思維。對IT現代化的恐懼是常見的，但是了解正在發生的事情（以及隨之而來的好處）可以幫助消除這種恐懼。這些專家可以說明自動化與以前的不同之處，并使他們適應這種轉變，因此他們在心理上做好了準備，并準備好快速跟上速度。

 

自動化專業知識的價值

 

投資于培養基本自動化技能或為現有員工擴展現有技能集的培訓是很有價值的。在招聘網站LinkedIn上快速搜索“IT自動化工作”會產生數萬個結果，這意味著企業正在積極招聘具備必要背景和知識的潛在員工。但其中許多人可能已經在其公司中工作，擔任Linux或Windows系統管理員，或以其他某種能力操作。投資于適當的培訓可以幫助他們應用當前的知識，并將自動化融入他們的日常生活。

 

事實上，企業對員工的投入越多，則為其組織添加的價值就越大。擁有自動化知識的員工將有更多時間專注于有益于企業的更激動人心和更高價值的任務。因此，企業的數據中心將處在更好的競爭位置，以實現更高的效率、敏捷性、有效性。