虽然很多企业都采用了数据中心基础设施管理（DCIM）软件，但在管理上并没有取得更多的突破。DCIM通过服务水平协议、透明度和报告支持提高数据中心的运营效率。但仍有一些领域可以加强数据中心以实现更广泛的采用。DCIM的核心优势今天没有人怀疑DCIM的许多固有优势。企业正确应用DCIM解决方案，可以节省时间和成本，减少人力浪费，提高生产力。DCIM工具为数据中心管理人员提供了许多好处，因为他们无需员工到现场来识别资产，减少空间资产占用的需要，或者消除在给定时间消耗电力和冷却资源的需要。数据中心工作人员可以使用DCIM从笔记本电脑或台式机访问准确的实时数据。DCIM为他们提供了了解关键资产详细信息的窗口，包括物理电源和网络连接。DCIM工具有助于识别关键路径节点，从而将故障风险降低到可接受的水平，这对于准确的容量规划非常有用。可以流畅地保留、移动、添加、更改。由于采用DCIM可以获得更好的工作流程，甚至员工效率和士气也会提高。许多数据中心经理将DCIM评为尚可但不是很好。原因很简单：部署DCIM对许多企业来说仍然是一个挑战。一些公司甚至不使用商业标准版本的DCIM产品，而是使用定制版本来满足他们的特定需求。DCIM除了是一个软件产品，还涉及组织内多个团队（通常是设施、数据中心和IT）的工作流程，实施DCIM解决方案意味着与来自组织不同领域的团队合作。一起工作时，管理人员必须定义要通过DCIM解决方案管理的流程，并确保当前可用的数据准确无误。这意味着要完成设置SNMP社区字符串和Modbus寄存器以及IPMI用户名和密码以轮询数据中心以获取调查数据的繁重工作。同样重要的是，DCIM解决方案使用现有的、通常未记录的协议从旧硬件收集数据。加速DCIM解决方案的实施意味着通过所有步骤来识别数据中心的独特需求，评估可能的解决方案，并安排“概念验证”以验证所选解决方案是否满足数据中心的环境需求。数据中心管理即服务（DMaaS）增值服务数据中心管理即服务（DMaaS）于2016年下半年兴起。它与DCIM工具的不同之处在于，它可以收集和分析来自广泛分布在不同数据中心的各种客户端的数据。关键思想是将统计分析应用于大数据的能力。这是由机器学习和其他形式的人工智能驱动的，它们扩展了DCIM的价值范围，尤其是其预测能力。数据中心和IT经理正在接受DMaaS的统计分析优势，因为对部署在数据中心的DCIM平台的投资现在可以转移到云计算服务。DMaaS最终可以准确预测和预防数据中心基础设施中的事件和故障。借助DMaaS工具，可以有效缓解数据中心效率低下和容量不足的问题。这种基于云、与供应商无关的软件即服务架构将推动数据中心、边缘计算和混合云的未来发展。与本地和SaaS交付的DCIM不同，DMaaS聚合和分析可以通过机器学习选择加入的匿名数据。它的增值服务是DMaaS将基于云的监控与维护和维修服务相结合，这对供应商来说是一个福音。不容忽视的是，DMaaS易于采用，可以对类似数据中心进行基线和基准测试。它的自动化和监控优势吸引了IT和DevOps技术人员，他们喜欢轻松即时地访问大量收集的数据。这些从各种云平台收集的数据分析构成了利用机器学习的关键优势和增加云计算知识的支点。借助DMaaS，员工可以从任何地方访问数据，这意味着管理人员无需在现场或依赖VPN来评估风险或添加合适的人员来解决问题。人工智能作用的增强。采用云端人工智能驱动的管理软件，可以无缝监视和控制IT和设施数据中心基础设施，包括跨多个站点的应用程序。人工智能是一种有效控制、监控和调节电源、冷却、计算、工作负载、存储和网络以优化效率、生产力和可用性的技术。基于云的分析将使用来自多个数据中心的传感器数据来指导和实施预防性维护计划。智能机器人将根据需要订购、测试和安装备件，减少故障并几乎消除不必要的维护和测试。随着DCIM的采用不断增加，数据中心经理将寻求提高运营效率。DMaaS通过大数据统计分析和机器学习扩展了DCIM的功能和范围。它将帮助企业投资本地DCIM平台并最终转向云服务。
