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数据中心的大小影响企业效率以及成本

有人能够担保大型的数据中心比小型的数据中心更有效率。大型设备有两个核心价值:规模和工具。企业经理一直在寻找改善效率提高性能的方法以使数据中心有更高回报率。一些组织机构通过IT自动化和管理技术来提高效率节省成本,但是数据中心的大小影响着像DCIM这样有用处的工具。关于效率投资这里有几个问题。

足够大型以支持DCIM

当今,数据中心是关键的企业资产,建立管理系统和IT系统管理团队必须要密切关注设备对问题和改变的快速响应机制。

将数据中心基础设施管理(DCIM)软件工具部署于设备中,可以管理例如温度和湿度监测,服务器和存储器监测和管理在单一虚拟管理平台上的其他IT任务。管理员们可以为服务器设置负载均衡点以确保安全的室内温度、阻止非授权数据中心访问、监测能量效率等等。对于什么时候以及在哪里DCIM的部署没有拐点。

针对DCIM一个有意义的举措是工作与回报分析。DCIM添加了物理敏感器和针对环境的软件层,为IT员工增加了工作量。企业评估DCIM需要衡量 DCIM更高级的容量规划、更快的响应、更低的能源使用等特点获得的收益是否远大于部署DCIM敏感器和软件所需的工作。你的组织机构也许没有余力去提供 附加努力以及为额外的有形资产支出,或者缺少利用工具集的才能和时间。

同样的,也可以考虑未来云或者外包方案。DCIM适合于大型云或者托管供应商,计划将工作量转移到云或托管供应商以及外包出去的组织机构一般可以减少对自有数据中心的依赖。找一家专业做DCIM的供应商。

虚拟化受数据中心大小的约束

一般的,虚拟化可以降低对空间、电源以及制冷的要求,这延缓了数据中心的建立。

在一台服务器上托管多个工作负载,极大改善了硬件使用率,同时简化了像工作负载迁移和数据保护这样的任务。自从虚拟化允许一台服务器可以处理10到15台系统的工作,一些企业甚至是小型企业需要的的系统数量明显减少。

如果虚拟化可以允许平均6:1的合并率,那么一个有480台服务器以及相应工作负载的公司实际只需要80台服务器——不包括用于备份的服务器以及其他辅助任务服务器。一个数据中心只需要较少的空间,较低的电源和制冷也能完成同样的工作。

组织机构通过虚拟化抽象层评估像第三方基础设施即服务厂商或者运供应商的外包方案。外包工作负载阻止了数据中心的成长,同时延缓生命周期。

一旦虚拟服务器合并了工作负载,数据中心中心的设施就变得很大。使用遏制或者是分隔区域方法可以减少需要制冷的空气体积。从长远看,考虑更新未使用的空间或者选择更高效的按需数据中心,例如集装箱数据中心。

两个数据中心的故事

一个有1000台物理服务器和相当多IT员工的公司可以部署虚拟化并整合服务器。这证明像DCIM这样的管理工具,可以测量能源利用效率,技术更新使服务器产生更高的操作温度,迁移工作负载和自动休眠服务器使能源使用自动保持最优。

所有这些技术的部署,需要成本以及IT才能,小型企业可能不具备。假设一个公司在有10台服务器,他们可能将10台中的一些进行虚拟化并合并,但是在IT员工培训上——部署像DCIM这样的自动化和先进的管理工具花费时间成本远远超过部署DCIM后节省的成本。

大型的数据中心以及小型企业可以部署VMware vSphere、Microsoft Hyper-V 或者是Citrix XenServer这样的管理程序,然后可以采用10:1的整合计划。大公司也许有900台脱机的服务器,但小公司只需要9个,所以大型数据中心的节省成本更加明显。大公司节省的成本可以通过管理工具自动化执行重要任务或者流水化工作流实现,但是小型数据中心没有购买管理工具或者为IT操作员支付工资的能力。

最后,小型数据中心可以通过建立虚拟化技术来实现效率的重大改善,但通常缺乏资本去追求企业级管理工具或计划,以便最大程度地提升效率。

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