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如何實現數據中心的自動化運營?

責任編輯:cres 作者:Robert Sheldon |來源:企業網D1Net  2020-06-28 11:06:37 原創文章 企業網D1Net

自動化運營的數據中心幾乎不需要人工干預即可處理日常操作。人們需要了解其工作原理和優勢,以及HPE公司和VMware公司為使自動化運營的數據中心成為現實所做的工作。
 
隨著組織的工作負載變得越來越復雜,支持它們的IT基礎設施也變得越來越復雜。許多組織正在采用自動化、軟件定義資源和人工智能等技術來幫助減輕這一負擔。自動化運營的數據中心不僅簡化了操作,提高了資源利用率,也為IT管理中的新技術提供了基礎。
 
自動化運營的數據中心幾乎不需要人工干預即可處理日常操作。支持數據中心的工具可以協同工作,以自動化和智能地管理基礎設施,同時優化操作并主動解決潛在問題。
 
不過在這一點上,自動化運營的數據中心更像是一個理論上的目標,很難成為現實。但是,對于具有Synergy和Composable Rack的HPE公司和具有vRealize AI(以前稱為Project Magma)的VMware公司供應商,以及IT技術的進步為其鋪平了道路,如果看到真正的自動化運營的數據中心,不要感到驚訝在不久的將來實現這種功能。
 
自動化運營數據中心的好處
 
自動化運營的數據中心可以提供許多好處,其中最重要的是效率。自動化運營的數據中心可以自動化和簡化需要IT資源的操作,消除了重復的人工任務,減少了服務中斷,并節省了時間和資金。
 
由于自動化運營的數據中心基礎設施整合了智能功能,數據中心將從實時分析中受益,這些實時分析可提供可行的見解和更快的結果。同時,自動化和軟件定義的功能可實現更簡化的管理,并更快地解決問題。
 
這種效率還釋放了IT人員的時間,他們可以將精力集中在學習新技術、掌握更多高級技能和開發尖端產品方面,而不必花費大量時間實施數百項決策和執行例行任務。IT專業人員花費更少的時間進行調配、升級、恢復和執行其他任務,而將更多的時間花在推動組織發展以提供競爭優勢上。
 
自動化運營數據中心的軟件定義功能的另一個好處是減少了人工重復性任務可能引入的錯誤類型。當操作自動化并由智能系統支持時,其精度就成為標準。人工操作和重復操作越多,出現錯誤的機會就越大,尤其是在不斷變化的環境中。
 
自動化運營數據中心的基礎
 
在傳統的數據中心中,IT人員執行的大多數操作都是人工的,無論是常規維護還是故障排除。隨著數據中心變得越來越復雜,保持設備和應用程序平穩運行就變得越來越困難。通過更好地利用資源,虛擬化技術在某種程度上有所幫助,但仍然需要大量的人工工作。
 
為了應對這些挑戰,一些組織轉向諸如融合或超融合基礎設施之類的系統。這些可以幫助簡化操作,但是它們仍然需要大量的操作,特別是DIY系統。例如,管理超融合工作負載的管理人員可能仍必須解決意外的爭用問題或服務中斷。
 
但是,超融合所做的一件事是凝聚軟件定義基礎設施(SDI)理念的力量,該架構將IT系統置于軟件的控制之下,從而有助于簡化操作并更好地利用資源。在超融合基礎設施的早期,軟件定義基礎設施(SDI)方法主要應用于計算和存儲資源,但是如今的超融合系統還包括軟件定義的網絡,以創建更完整的軟件定義的數據中心。
 
借助軟件定義基礎設施(SDI),超融合系統不僅變得更易于管理,而且還可以實現自動化,從而支持諸如代碼之類的基礎設施之類的開發方法。自動化與軟件定義基礎設施(SDI)一起可簡化諸如供應資源、應用更新、監視組件、平衡分配、采取糾正步驟,以及執行各種其他任務之類的過程,而無需(或至少很少)人工輸入。
 
基于軟件的應用程序交付模型基礎設施是實現自動化運營數據中心的第一步,它可以根據需要自動提供和配置基礎設施資源,以承載和運行應用程序。
 
但是,自動化只會像現有的控制一樣有效,以確保操作按預期工作,或者更好的是繼續改進。這就是基于人工智能的智能技術發揮作用的地方。如今的智能系統結合了人工智能技術,如機器學習和深度學習,以及預測分析,以充分利用自動化軟件定義基礎設施(SDI)的能力。
 
基于人工智能的服務從被監控的組件中收集系統指標、聚合和分析累積的數據,并使用這些發現來確定要執行的操作和最佳方式。智能服務并不止于此。隨著數據的不斷收集和對環境的進一步了解,它們繼續變得更加智能。
 
邁向自動運營數據中心
 
因此,隨著時間的推移,數據中心基礎設施變得更加自動化、智能化和軟件化。隨著系統變得越來越廣泛和復雜,離真正的自動驅動的數據中心越來越近。人們已經從各種供應商的產品和服務中得到了這方面的提示。HPE公司的兩個可組合基礎設施產品Synergy和Composable Rack采用了自動驅動模式。
 
支持HPE Primera存儲與InfoSight AI集成以及機器學習分析,將人工智能驅動的智能帶入組織的可組合基礎設施產品。
 
基于人工智能的InfoSight-HPE用于監視和分析其系統的智能服務,可以支持兩個系統。InfoSight以前僅監視Synergy和Composable Rack的計算資源,但是由于這兩個可組合的基礎設施產品現在支持HPE公司的Primera存儲平臺,該平臺也屬于InfoSight,因此它們現在還具有存儲資源智能功能。
 
VMware公司還在vRealize AI方面在自動化和智能數據中心方面開展了艱難的工作,這被稱為組織自動驅動數據中心愿景的第一部分。VRealize AI是一個智能的SaaS平臺,它使用人工智能技術來支持自動調整,從而使VMware系統更加高效。
 
新服務目前處于技術預覽中。但是VMware公司承諾一旦發布,vRealize AI引擎將自行運行、管理和調整性能。
 
IT基礎設施中的自動驅動功能已經成為現實。隨著系統變得更加智能、自動化和軟件驅動,人們將繼續朝著自動驅動的數據中心的目標邁進。IT基礎設施將具有自我診斷和自我修復功能,有助于簡化運營,減少人為錯誤,并釋放IT資源,從而專注于更多創新機會。
 
顯然,自動驅動的數據中心是未來的發展方向,而其實現只是一個時間問題。
 
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自動化運營的數據中心幾乎不需要人工干預即可處理日常操作。人們需要了解其工作原理和優勢,以及HPE公司和VMware公司為使自動化運營的數據中心成為現實所做的工作。
 
隨著組織的工作負載變得越來越復雜,支持它們的IT基礎設施也變得越來越復雜。許多組織正在采用自動化、軟件定義資源和人工智能等技術來幫助減輕這一負擔。自動化運營的數據中心不僅簡化了操作,提高了資源利用率,也為IT管理中的新技術提供了基礎。
 
自動化運營的數據中心幾乎不需要人工干預即可處理日常操作。支持數據中心的工具可以協同工作,以自動化和智能地管理基礎設施,同時優化操作并主動解決潛在問題。
 
不過在這一點上,自動化運營的數據中心更像是一個理論上的目標,很難成為現實。但是,對于具有Synergy和Composable Rack的HPE公司和具有vRealize AI(以前稱為Project Magma)的VMware公司供應商,以及IT技術的進步為其鋪平了道路,如果看到真正的自動化運營的數據中心,不要感到驚訝在不久的將來實現這種功能。
 
自動化運營數據中心的好處
 
自動化運營的數據中心可以提供許多好處,其中最重要的是效率。自動化運營的數據中心可以自動化和簡化需要IT資源的操作,消除了重復的人工任務,減少了服務中斷,并節省了時間和資金。
 
由于自動化運營的數據中心基礎設施整合了智能功能,數據中心將從實時分析中受益,這些實時分析可提供可行的見解和更快的結果。同時,自動化和軟件定義的功能可實現更簡化的管理,并更快地解決問題。
 
這種效率還釋放了IT人員的時間,他們可以將精力集中在學習新技術、掌握更多高級技能和開發尖端產品方面,而不必花費大量時間實施數百項決策和執行例行任務。IT專業人員花費更少的時間進行調配、升級、恢復和執行其他任務,而將更多的時間花在推動組織發展以提供競爭優勢上。
 
自動化運營數據中心的軟件定義功能的另一個好處是減少了人工重復性任務可能引入的錯誤類型。當操作自動化并由智能系統支持時,其精度就成為標準。人工操作和重復操作越多,出現錯誤的機會就越大,尤其是在不斷變化的環境中。
 
自動化運營數據中心的基礎
 
在傳統的數據中心中,IT人員執行的大多數操作都是人工的,無論是常規維護還是故障排除。隨著數據中心變得越來越復雜,保持設備和應用程序平穩運行就變得越來越困難。通過更好地利用資源,虛擬化技術在某種程度上有所幫助,但仍然需要大量的人工工作。
 
為了應對這些挑戰,一些組織轉向諸如融合或超融合基礎設施之類的系統。這些可以幫助簡化操作,但是它們仍然需要大量的操作,特別是DIY系統。例如,管理超融合工作負載的管理人員可能仍必須解決意外的爭用問題或服務中斷。
 
但是,超融合所做的一件事是凝聚軟件定義基礎設施(SDI)理念的力量,該架構將IT系統置于軟件的控制之下,從而有助于簡化操作并更好地利用資源。在超融合基礎設施的早期,軟件定義基礎設施(SDI)方法主要應用于計算和存儲資源,但是如今的超融合系統還包括軟件定義的網絡,以創建更完整的軟件定義的數據中心。
 
借助軟件定義基礎設施(SDI),超融合系統不僅變得更易于管理,而且還可以實現自動化,從而支持諸如代碼之類的基礎設施之類的開發方法。自動化與軟件定義基礎設施(SDI)一起可簡化諸如供應資源、應用更新、監視組件、平衡分配、采取糾正步驟,以及執行各種其他任務之類的過程,而無需(或至少很少)人工輸入。
 
基于軟件的應用程序交付模型基礎設施是實現自動化運營數據中心的第一步,它可以根據需要自動提供和配置基礎設施資源,以承載和運行應用程序。
 
但是,自動化只會像現有的控制一樣有效,以確保操作按預期工作,或者更好的是繼續改進。這就是基于人工智能的智能技術發揮作用的地方。如今的智能系統結合了人工智能技術,如機器學習和深度學習,以及預測分析,以充分利用自動化軟件定義基礎設施(SDI)的能力。
 
基于人工智能的服務從被監控的組件中收集系統指標、聚合和分析累積的數據,并使用這些發現來確定要執行的操作和最佳方式。智能服務并不止于此。隨著數據的不斷收集和對環境的進一步了解,它們繼續變得更加智能。
 
邁向自動運營數據中心
 
因此,隨著時間的推移,數據中心基礎設施變得更加自動化、智能化和軟件化。隨著系統變得越來越廣泛和復雜,離真正的自動驅動的數據中心越來越近。人們已經從各種供應商的產品和服務中得到了這方面的提示。HPE公司的兩個可組合基礎設施產品Synergy和Composable Rack采用了自動驅動模式。
 
支持HPE Primera存儲與InfoSight AI集成以及機器學習分析,將人工智能驅動的智能帶入組織的可組合基礎設施產品。
 
基于人工智能的InfoSight-HPE用于監視和分析其系統的智能服務,可以支持兩個系統。InfoSight以前僅監視Synergy和Composable Rack的計算資源,但是由于這兩個可組合的基礎設施產品現在支持HPE公司的Primera存儲平臺,該平臺也屬于InfoSight,因此它們現在還具有存儲資源智能功能。
 
VMware公司還在vRealize AI方面在自動化和智能數據中心方面開展了艱難的工作,這被稱為組織自動驅動數據中心愿景的第一部分。VRealize AI是一個智能的SaaS平臺,它使用人工智能技術來支持自動調整,從而使VMware系統更加高效。
 
新服務目前處于技術預覽中。但是VMware公司承諾一旦發布,vRealize AI引擎將自行運行、管理和調整性能。
 
IT基礎設施中的自動驅動功能已經成為現實。隨著系統變得更加智能、自動化和軟件驅動,人們將繼續朝著自動驅動的數據中心的目標邁進。IT基礎設施將具有自我診斷和自我修復功能,有助于簡化運營,減少人為錯誤,并釋放IT資源,從而專注于更多創新機會。
 
顯然,自動驅動的數據中心是未來的發展方向,而其實現只是一個時間問題。
 
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