2020年改變了IT專業人員管理和調配基礎設施的方式。2021年，企業必須找到方法來支持數據中心的自動化、人工智能和數據分析。

數據中心是許多企業的焦點，可有效運行重要的應用程序，存儲重要的數據并提供重要的用戶服務。但是，數據中心基礎設施處于不斷變化的狀態。

新技術不斷重塑數據中心及其在業務中的作用。同時，諸如2020年冠狀病毒疫情之類的外部力量已經改變了企業、員工、合作伙伴和用戶的運營方式，以及改變了可能在2021年及以后產生共鳴的數據中心技術功能。

1. 臨時基礎設施的自動化和遠程管理密鑰

數據中心自動化和遠程管理技術并不是新事物，但是2020年將新的重點放在了無人值守的企業數據中心上。由于許多管理員在家庭或偏遠地區工作，并且減少了旅行選擇，因此使IT員工擁有服務器，存儲設備和網絡設備的工作變得非常困難，甚至不可能。

自動化和遠程管理工具支持大型數據中心，托管數據中心站點和私有云部署。系統管理和數據中心基礎結構管理工具也不是什么新鮮事物，但是這些工具和實踐現在具有全新的重要性。

在2021年，自動化和遠程管理是核心必需品-不僅僅是有用的選擇。這些工具必須大規模處理各種日常管理任務，例如：

硬件發現。

硬件設置和配置。

配置標準和執行。

報告和警報。

資源部署和擴展。

應用程序部署和維護。

系統和應用程序運行狀況監視。

故障排除和彈性任務。

自動化可以處理大量的冗余任務，并將復雜而重復的過程減少為一個簡單的自助服務選項，只需幾分鐘即可完成。自動化確實需要持續的關注和維護工作，但是節省時間（結合遠程訪問）可以使IT團隊完成幾乎所有安全的全球地點之外的所有特殊任務。

持續減少的人與人之間的接觸將推動其他自動化技術在2021年以后使用。隨著數據中心中人的數量減少，未來的數據中心設計可以開始優化機器的基礎結構，而不是人為交互。

例如，機器人數據中心技術現在出現在諸如TMGcore的Otto之類的液體冷卻系統中，該技術允許高密度系統部署和機器人服務器熱插拔功能，因此管理員無需在現場即可更換服務器。

2. 人工智能增強了其對IT運營的有用性

自動化將結合人工智能和機器學習的功能，以在2021年管理和維護數據中心。傳統遙測技術（例如日志和警報）需要人工分析和干預-管理員收到警報，然后尋找工具和技術以進行管理。解決并解決警報。但是，這種傳統的以人為本的方法已不再適合大型和復雜的數據中心。

現代傳感器和系統產生的遙測量巨大，以至于無法與人工分析產生有意義的關聯。人工智能和機器學習軟件工具會提取并處理這種遙測，并且可以很容易地發現相關性和偏差，這些偏差和偏差指向操作瓶頸，甚至可以在潛在問題出現之前進行預測。

通過將機器學習的分析和預測功能與自動化的編排功能相結合，該工具集實際上可以驅動數據中心的操作以實現以下目標：擴展資源以維持性能，對潛在問題進行故障排除，并做出其他主動決策來優化和解決數據中心的故障。根據既定的業務政策和慣例。

Splunk等工具在IT運營，預測分析和機器學習中支持機器學習，以防止事件影響數據中心。更復雜的以云為中心的工具包括MetalSoft自動化和機器學習平臺。

3. 數據控制備受關注

組織生成，存儲和移動的數據比以往任何時候都要多。人工智能和機器學習等相關技術需要大量數據進行分析和關聯，以開發業務和IT智能。但是，必須仔細管理不斷增長的數據海洋，以限制容量，確保及時性，防止更改或刪除以及最大程度地減少跨網絡的移動。當專家預計到2022年70%的數據源將來自數據中心之外時，這是一個艱巨的挑戰。

問題不在于數據量。諸如磁盤和固態存儲之類的高密度存儲技術可以提供大量可負擔的存儲。真正的問題在于數據管理，根據業務和法規要求的數據保護以及數據從源到應用程序的遷移，這些應用程序可以處理數據以為業務獲得有意義的結果。

有兩種主要方法可以解決數據管理問題。第一，組織必須投資于更大，更快的網絡連接，以便根據需要在主數據中心之間來回移動遠程數據。

第二，IT團隊應實施主動的數據精簡工作流，并在邊緣執行更多的數據分析和處理，并且僅將經過預處理或分析的數據集返回給主數據中心。

4. 主機托管和邊緣升級，以擴展數據中心

2020年強調了遠程管理的至關重要性。當結合對高級數據管理的需求時，組織應在2021年加速采用遠程數據中心技術。這包括邊緣，托管和云。

邊緣計算將計算和存儲資源放置在或盡可能接近數據收集點的位置。目的是緩解數據移動需求和網絡上的相應壓力，并消除長距離移動大量數據所涉及的延遲。通常，企業部署和維護任何邊緣計算設置。

托管可以為企業提供數據中心設施，還可以為客戶企業提供托管服務器，存儲和網絡設備。這樣做的目的是減少新數據中心的構建和維護所涉及的巨額費用，而是從提供商那里租用數據中心空間。托管是創建災難恢復安裝的一種流行方法，但是組織也可以從戰略上更廣泛地使用它，以在全球更偏遠的位置運行應用程序和數據。

云計算提供了一系列資源和服務，管理員可以使用這些資源和服務來為最苛刻的應用程序設置運營基礎架構。云在全球范圍內提供強大的自助服務功能，并允許用戶隨意添加，更改或刪除資源和服務，因此組織只需為其實際使用的服務付費。

除了這些遠程替代方案的擴散和擴展之外，2021年還為技術融合奠定了基礎。托管和云都依賴強大的自動化和編排工具進行遠程訪問和控制。他們還要求組織在分布更分散的位置構建更多的小型數據中心，以滿足任何潛在的邊緣計算需求。

5. 數據中心電源技術不再是事后的想法

數據中心在公用事業使用電力方面具有悠久的歷史，并且通常僅采用輔助電源作為短期備用電源。全球環境的持續變化使人們更加關注電源的可用性和可靠性。

例如，加州范圍廣泛的野火導致區域公用事業提供商太平洋天然氣和電力公司實施輪流停電，在易火地區使電力線斷電。不可靠的市電會嚴重破壞數據中心的運行，并可能預示著電源可用性方面的嚴重問題。

2021年，隨著企業，主機托管和云提供商權衡公用電源問題和傳輸成本上升的影響，現場發電將成為新的焦點。除了公用事業中斷外，一些世界地區的發電能力仍然不足，這是許多托管和云提供商尋求擴大和擴展其產品組合的問題。越來越多的數據中心運營商將考慮在現場發電，其中包括一些可再生能源的混合使用，例如風能、太陽能和天然氣動力燃料電池。
責編AJX