在大数据时代,人们的生活和工作正在数字化,新的数据一直在产生。如何存储、管理和使用这些数据是现代企业面临的一个难题。

据业界相关研究统计,数据的有效管理能成功分带动整个企业未来的发展前进,而集成这项潜在价值的核心就是数据中心。但是大数据的集中给这些设施带来不断增加的 it 负载需求,也给企业带来了压力。这种压力表现在两个关键方面:

1、庞大的数据量刺激了高密度设施的增长,提高了对无可挑剔的数据中心管理的需求。

2、必须更好地协调业务运营和数据中心基础架构管理,以充分利用大数据。

数据中心必须改进原有基础设施的分析功能,同时还要有一种方法来弥合数据中心和业务之间的现有鸿沟。为了调整基础架构和数据中心运营以支持大数据存储和分析,设施管理人员可以从指标的实时分析中受益,其中包括:

cpu 使用率

机架温度,湿度和气流

设备设施的实时功耗

能够将所有数据聚合到一个中央控制台中进行分析,直接将页面从大数据库中读取。您可以将设施指标转化为数据格式,从而集中的了解信息;这也是对大数据战略至关重要的原因。对数据中心指标的分析不仅可以确保设施目前的健康状况,还可以实现的数据中心容量规划。

例如,dcim 分析可以预测特定机架和行中的某些机架中的 cpu 增加将如何影响温度,以及整个设施范围内。更进一步,dcim 甚至可以用于理解多个设施之间的关系,以便在不同地理位置的数据中心之间更公平地分配负载。

dcim 报告:衔接数据中心和业务

要使大数据战略取得成功,数据中心和企业就不能再被视为单独的实体。毕竟,数据和分析引擎都存在于数据中心。而 dcim 的云上管理模式拉近了交互距离,不需视线范围之内即可处理问题共享数据。通过这些报告,数据中心在大数据战略中的作用变得更加清晰,创建更加统一和敏捷的大数据战略。数据中心和业务运营比以往更加交织在一起,减少它们之间关系的复杂性,就是创造新的投资回报率机会。

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