如今，IT经理必须为管理和维护数据中心设施所需的各种技术做好准备。他们应该确保了解支持云计算、容器化和人工智能组合的数据中心环境的基础知识。实施、运营、故障排除和更新混合IT设置会产生许多新问题，并且需要在数据中心硬件要求、安全性和数据收集方面的额外数据中心技能。那么，2019年数据中心管理者应该具备哪些技能呢？1.云平台的选择和管理随着云计算应用的增长，管理员必须了解基础架构、平台和软件的运行、公有云、私有云和混合云设置的不同优缺点，以及所需的任何硬件支持云平台。数据中心管理者应该选择适合其组织长期使用的云计算环境。虽然Microsoft、Amazon、IBM、Salesforce、SAP和Oracle提供各种服务，但管理人员需要了解正确的评估流程。如果管理人员想要一个强大的云平台，他们必须确保该技术支持一致的图像部署、接口管理、架构标准和开放的应用程序编程接口(API)，例如AWSInc.的简单存储服务API。在基础层面上，管理员应该知道如何使用云管理软件进行应用程序迁移、虚拟机镜像、配置、性能监控和安全。由于对云计算技术的依赖，管理人员必须了解云计算架构如何适应他们的数据中心，以及如何从存储和应用程序性能的角度利用云计算为组织带来优势。2.应用程序管理变革过程云计算正在改变管理员提供、监控和维护应用程序的方式。管理员需要数据中心技能来管理更多模块化的应用程序设置，这些设置依赖于池化资源而不是在每个服务器上安装程序。管理人员必须熟悉微服务背后的概念、容器化与虚拟机的区别，以及如何使用编排作为关键的自动化工具来确保应用程序的连续和安全运行。他们可以研究基于Docker的容器化，使用LXC/LXD作为某些Linux发行版（尤其是Ubuntu）的替代品。微服务和容器技术的出现意味着管理人员需要了解最新的硬件来支持架构。除了自动化软件，管理员还应该学习如何构建低延迟的基础设施，研究如何适当地扩展资源，并找出组织API和计算存储的最佳方式。管理员还应该研究Kubernetes以进行容器管理。Kubernetes开发人员正在增强其功能，包括简化的集群管理、容器存储接口、第三方设备监控插件和CoreDNS支持。3.安全转向数据优先设备、应用程序和数据库安全现在是信息安全的第二层。无论管理人员将数据存储在何处，或者数据是否由第三方管理，首要问题必须是安全性。管理人员必须评估他们的数据保护框架，并将信息安全置于其安全策略的最前沿。这需要建立安全基线、定义审计范围和目标，并正确安装数据保护软件。将数据丢失防护软件与数字版权管理程序相结合可以帮助管理人员构建一个信息优先的框架，供整个组织使用。如果管理人员想要更加亲身体验安全，他们可以培养网络测试、风险分析、软件测试和安全文档方面的技能。能够主动预测、修补和保护数据免受外部威胁行为者的侵害是数据优先框架的重要组成部分。4.通过软件支持DevOps管理人员需要增加DevOps支持和协作，以提高他们的数据中心技能。实施不当的DevOps系统可能会导致生产环境出现混乱。基于软件的检查和平衡应该能发现问题，这样性能和运行时问题就不会传播到整个操作环境。这些检查和平衡使用更敏捷的操作，因此管理员应该评估操作过程并确定它们是否支持敏捷工作流。并且在应用程序支持和生产环境方面，需要知道软件层是否经常更新或被未解决的错误所困扰。管理人员还应该了解基础架构即代码(IAC)。基础架构即代码(IAC)为用户提供了一种更高级别、更通用和更具描述性的语言，用于在数据中心内配置和部署软件流程。这意味着管理人员使用软件而不是硬件来管理大部分技术堆栈。基于软件的管理为管理员提供了更具可扩展性的数据中心资源，但它需要更多的前期测试和基于代码的故障排除以确保硬件兼容性。管理人员对软件定义的数据中心和虚拟机管理越熟悉，就越容易支持DevOps代码和基础架构。5.AI的增加需要新的硬件人工智能(AI)、机器学习和深度学习功能将在2019年变得更易于管理人员使用。许多组织已经在制造业等行业使用机器学习技术，使用模式识别来识别需要识别的项目。不符合规格。这不仅需要增加存储和处理能力，还需要合适的监控和数据收集软件。管理人员必须了解这些智能系统如何帮助他们的业务，确定一些满足其预期目标的基本引擎，并将其中一个作为基础。如果一个组织只使用AI而没有定义用例，那么投资回报率将非常低。如果一个组织想要运行任何人工智能增强型应用程序，管理人员应确保数据中心拥有适当的硬件（如GPU）和管理能源消耗的知识。运行这些高性能应用程序可能对组织有益，但基于GPU的服务器需要更多的能源和电力资源。管理员应安装GPU硬件，以免服务器不堪重负或导致更高的电费。
