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随着人类社会信息技术的发展和数据社会的到来,大数据时代已经悄然而至,在这个时代里,数据是企业最为重要的资产之一。而数据中心则是企业数据管理和信息化建设最为重要的基础设施之一。数据中心也是企业信息系统稳定高效运行的基石,同时也是数字化转型的重要载体,已成为企业数字化转型的关键要素之一。
在大数据时代下,数据中心运维管理面临了不少的挑战。首先是数据量的爆炸型增长。传统的数据中心在处理数据时,随着数据量的增大,往往需要更高的硬件性能才能支持数据处理,因此单纯通过增强硬件设施已经不再满足不断扩大的数据规模。同时,数据中心在处理大数据时,往往需要更多的计算力、更高的速度和更低的延迟,选用高效的数据中心技术和最佳的组合和优化成为了数据中心管理面临的第二大挑战。第三,数据中心的高难度运维也是难点之一,技术要求和运维成本再加上风险管控和保障安全能力的需求增加难度,进一步提升了数据中心的运维成本。数据中心运维的合理化与提高效率的手段,就成为破解数据中心运维难题的主要研究方向。
在可持续发展的背景下,数据中心通常也是企业能耗的一大主要线路,企业对能耗的节制要求越来越高,因此,如何减少数据中心能耗、提升其能效就变得尤为关键。其中涉及到的技术主要包括先进的制冷技术、风能、光伏发电等。在实际的数据中心运维中,压缩数据中心耗能只是其中一部分,运维人员还需要结合业务情况精度优化配置、运行管理,降低数据中心开销和缩短维护窗口。
为了应对这样的挑战,数据中心运维管理需不断进行技术创新与思考。
1. 化繁为简,整合运维平台,提高运维效率。企业可以采用一系列工具和自动化流程来整理和优化数据流,如缩短资产部署周期、自动化配置管理、自动化版本管理以及生命周期管理等等。多个平台的整合将有助于更加准确地了解整个系统,进而在技术升级、缺陷排查、问题处理以及性能监测和改善等方面,更加高效地工作。
2. 保持高弹性以应对业务变化和市场需求。有关部署网络架构和基础设施的调整必须适应市场需求的变化,因此企业必须以弹性的方式应对。数据中心可以采用云化技术,以轻巧且灵活的操作、管理和部署方式来克服固有的缺陷,提高管理效率和系统弹性,从而,为业务增值提供支持,提高可信度。
3. 保障数据中心高安全性。通过内部隔离、外部防火墙、漏洞管理等等手段,保证数据中心的安全,同时数据的备份、加密、恢复等应急响应机制在数据中心运维管理中也极为重要。
4. 为数据中心运维工程师提供更好的培训与支持。数据中心运维工程师是企业的关键资源之一,技能储备和不断的培训与支持将不仅使员工在工作中更专业,提高效率,还将使企业在业务增长和技术革新中能够更加灵活,快速响应业务需求。
总体而言,大数据时代下的数据中心运维管理不断发展和完善,需要不断加强技术创新和提高从业人员技术素质,从而为企业的数字化转型提供更坚实的保障。
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