时间过得真快，信不信由你，我们已经来到了2017年下半年，各大企业和机构都在关注着数据中心的未来。和物质资源被投入到开发项目中。数据中心的发展随着未来数据信息越来越重要，数据中心发展的重要性和复杂性也随着需求的变化而增加。例如，不断增加的工作量与不断增加的应用程序数量相关联。未来，新技术将直接影响数据中心的整体架构、容量和交付策略。云技术、移动性和可穿戴技术都会产生数据，用户可以连接到数据中心进行访问。最新的思科全球云指数报告显示了数据中心、云利用率的增长率。未来5年，全球云IP流量将几乎翻一番（3.7倍）。总体而言，从2015年到2020年，云IP流量将以30%的复合年增长率增长。在物联网的推动下，任何设备创建（不一定存储）的数据总量到2020年将达到每年600ZB，从2015年的每年145ZB开始。数据创造了两个数量级的数据存储。超级数据中心将从2015年底的259个增长到2020年的485个，占到2020年所有已安装数据中心服务器的47%。到2020年，全球云计算流量将占数据中心总流量的92%以上。所有这些趋势都意味着更高密度的机柜、更多的电力需求和更好的数据中心冷却解决方案。考虑到这一切——让我们来看看以下五种方法，让您的数据中心在2018年变得更酷。科学对待冷却系统：许多企业和组织正在以科学的态度对待冷却系统。目标是有效地了解数据中心冷却系统管理的科学技术。这包括量化必要更改、确定适当的安全实践以及在数据中心实施气流管理策略的能力。通过科学地审视下一代冷却系统解决方案，组织可以识别对IT可靠性产生负面影响的独立气流问题，提高冷却能力，安装更多IT设备，并了解如何降低数据中心冷却设备成本。资本支出。关键是要了解数据中心内的冷却系统可能是一个波动点。这就是为什么数据中心快速响应业务需求、市场需求以及整个数据中心生态系统的需求很重要。优化动态数据中心冷却系统新的计算流体动力学(CFD)冷却解决方案为管理员提供了一系列技术来精确匹配冷却输出与数据中心的热负荷。使用CFD和智能控制——您现在可以将您的监控基础设施从几个独立的传感器转变为一个云仪器环境，可以帮助监控每一寸空闲空间，最令人兴奋的部分是集成，这些动态和主动的管理解决方案使集成DCIM解决方案。因此，数据中心监控和管理选项得到了极大扩展。现在，您可以从台式机或手持设备获取IT机架中所有服务器的库存和运行状况。下一代DCIM：数据中心管理和可见性比以往任何时候都更加重要。我们正在整合云、虚拟化和整个基础架构组件。我们不仅仅是监控环境变量——我们更加关注工作负载、用户访问和数据。所有这些都转化为一种新型的DCIM解决方案。在DCIM解决方案中，所有设备动态数据都连接到监控系统。数据上传到DCIM大数据平台后，包含了大量的事件。流数据处理引擎也会按照定义好的规则产生大量的事件，而这些事件之间有着千丝万缕的关联。通过这些数据，可以更智能地处理这些海量事件，实现事件关联分析、联动等业务决策与应用代码的分离。一个智能的复杂事件处理引擎（ComplexEventProcess）是最好的选择。CEP接受来自流数据平台的数据输入，解释业务规则，并根据业务规则进行业务决策，实现事件过滤、合并、拆分、定位、告警等服务。下一代DCIM对IT企业的价值巨大：未来面对海量数据，DCIM管理系统不能仅仅依靠少数机器的升级（Scale-up，verticalexpansion）来满足数据的增长量，但必须实现横向扩展（Scale-up）-out），既满足性能要求，又满足存储要求（包括结构化数据、非结构化形式、半结构化数据）；由于业务需求的多样性，平台必须支持对传感器数据流的实时分析和处理，还需要支持复杂查询和深度分析所需的高性能和低延迟需求。该平台需要高度容错。大数据的容错性要求，在一个作业（Job）执行过程中，如果某个参与节点出现故障，整个作业不需要重做。集群节点数量的增加会增加节点故障的概率。在大型集群环境中，节点故障不再是罕见事件。因此，在大型集群环境下，系统不能依赖硬件来保证容错性，在增加系统可用性的同时，应该更多地考虑软件层面的容错性。系统的开放性也很重要，子系统之间的数据交换、共享和服务集成必不可少。DCIM对数据中心的持续价值：1.提供数据中心电力、冷却和物理空间使用的持续再优化，有助于节省扩展现有数据中心或建设新数据中心的资金。2.整合IT和数据中心设施管理。这有助于将IT主管和设施经理拉近距离，为他们提供信息和分析，将这两个相互关联的职位重新组合在一起。3.实现更高的能源效率。仅节省能源成本就足以让企业考虑购买DCIM工具，更不用说这些工具还提供其他可能更难以量化的好处，例如改进的工作流程。4.建模和/或模拟数据中心，以便IT经理和设施经理可以分析“假设”场景。5.通过显示资源/资产之间的关系来加强资源和资产管理。DCIM方案选择和部署中常存在的误区：通过研究发现，终端用户在评估和部署DCIM方案的过程中，往往存在以下三类误区：一是选择了不合适的方案。目前市面上有DCIM厂商和解决方案（+微信关注网络世界），而且数量还在增长。这些DCIM方案看起来相同和不同，常常使用户感到困惑。无论如何，用户在选择具体的DCIM解决方案时，都应该考察DCIM解决方案是否具备某些基本特征，如可扩展性、模块化、标准化、预制化、开放式通信架构等。第二个是使用不适当或不匹配的流程。最终用户应从长远角度规划、创建和支持DCIM解决方案实施过程和日常运营过程。三是缺乏必要的重视，责任不明确，也会导致用户选择的工具套件无法正常提供原有的设计功能。事实上，数据中心设施部门、IT部门和管理团队都应该参与评估阶段。他们必须就企业组织的需求、目标和实施计划达成一致，并指定每个流程的负责人。总结：如前所述，与优化的动态冷却技术的集成使冷却系统能够应对意外问题。创建允许对进入机架和数据中心的许多不同资源进行动态配置和取消配置的策略。最后，DCIM允许更好地控制分布式数据中心模型。我们正在构建一个没有围墙的管理解决方案，能够与本地和云解决方案集成。请记住，我们不仅仅是在创造更好的数据中心冷却系统；我们正在创建更智能的数据中心冷却系统，重要的是要知道数据中心在不断变化，通过环境管理系统，这是保持一切正常运行的好方法。在这里，有许多新的DCIM功能可以让您更好地了解数据中心的各个方面。通过这些监控数据分析，您可以做出主动决策并相应地规划增长。如果要从数据中提取有用的信息，就必须有一个能够对大规模历史数据进行分布式并行分析的平台。大数据分析子系统基于分布式并行计算技术、复杂事件处理技术和机器学习，对采集到的历史数据进行智能处理和分析，预测和分析未来可能发生的故障。为了深入挖掘DCIM系统产生的海量数据，通过机器学习领域经典算法的实现，如聚类、分类、推荐过滤、频繁子分类等，可以发现数据的相关性和规律性。物品挖掘。其中，Mahout是最著名的基于Hadoop的分布式数据挖掘和机器学习工具。同时，在数据处理的基础上，可以利用第三方报表服务引擎，提供增强的基础设施资产信息和动态数据的可视化分析。冷却方面的考虑，例如优化动态冷却，使数据中心运营商能够使用更高效的下一代分析和规划工具来动态管理其冷却基础设施并优化设备性能和可靠性。要打造更酷的2018年，行业参与者需要从更智能的散热解决方案入手。
