現代數據中心正在不斷發展以適應各種類型的新工作負載。隨著業務的增長，在新的IT環境中，以規模和速度運行復雜工作負載的需求至關重要。這可能需要徹底改造數據中心體系結構，或者需要在現有體系結構之上構建更多功能——這兩者都強調了實現目標所需的新技能集。

如今，數據中心管理員的任務不僅僅是維護和監控數據中心站點以及確保全天候可用性。云服務和5G網絡的滲透催生了數字化轉型的新浪潮；并需要時間來建立新的技能。擁抱人工智能，物聯網（IoT）和智能數據分析等新興技術的需求將重新定義組織如何看待其數據中心。此外，企業廣泛采用即服務模式和云計算，這需要軟件領域的專門技能。

讓我們看看這些不斷發展的動態將如何激發對未來數據中心新技能的需求：

云架構師：這是數據中心和主要技術公司所需要的新角色。云正在不斷發展，并且對具有云架構經驗的專業人員有很高的要求，這些專業人員具有在云中規劃、設計、開發和遷移應用程序所需的技能。云架構師具有豐富的架構原理知識，并且具有與軟件開發、第三方集成、數據庫以及Devops、網絡和企業安全性相關的技能。云架構師還應具備強大的溝通技能，能夠將技術優先級與業務需求相協調。

云配置管理：混合IT現在因其敏捷性而在組織中采用混合環境，因此跨行業已成為現實。將來，隨著組織擁抱多層云以優化不同的工作負載，這將成為更大的趨勢。在這種新的混合環境中，組織將要求具備必要技能的人員在云和本地平臺之間遷移數據和應用。在這種新環境中，具有配置管理工具使用經驗的專業人員將成為搶手技能。云配置管理涉及為云（SaaS，PaaS和IaaS）配置硬件和軟件。市場上有許多可用于云配置管理的軟件工具，數據中心管理員將尋求在Chef，Puppet或SaltStack等軟件工具中精通的專業人員的幫助。

邊緣計算：隨著我們走向超連接世界，數十億臺設備將連接到互聯網，從而以邊緣計算的形式將智能帶到邊緣。這將導致網絡體系結構和數據處理方式的變革。隨著越來越多的邊緣計算部署成為現實，企業將尋求智能和經濟高效的方法，從物聯網設備收集數據，分析數據，然后將其路由到遠程和本地數據中心。由于邊緣計算融合了不同的功能，數據中心經理將尋找具有不同技能（如網絡、系統設計、數據庫建模和安全）的專業人員。系統設計技能至關重要，因為大多數邊緣設備都有資源限制，因此，系統需要設計為在不降低性能的情況下運行，并與其他設備互操作。同樣，網絡也是另一個重要的組成部分，因為一個沒有優化的網絡會在很大程度上影響性能。眾所周知，邊緣設備可以交換大量數據，而且總是連接在一起的。數據庫專家需要更有效地設計數據庫結構，以便有效地進行數據存儲、分發和分析。邊緣設備更容易出現安全風險，安全專業人員需要具有相同級別的數據保護功能，如加密和身份驗證。

人工智能：Gartner預測，到2020年，超過30%的數據中心如果不能為人工智能做好充分準備，將不再具備運營或經濟可行性。考慮到這一現實，數據中心管理人員必須擁有使用人工智能的專業知識，以提高效率。雖然人工智能當然可以執行例行任務，如修補安全更新、備份甚至更新系統，但設計算法和優化算法以確保更好的結果的任務留給了熟練的專業人員。這可以包括編寫算法以確保最佳的負載分配、高效自動地擴展系統以及性能監視和故障排除。

安全性：這是最關鍵的技能，并且將始終處于高需求狀態。始終需要高水平的信息安全專家來幫助數據中心主動保護自己免受攻擊。當前，信息安全專家專注于檢測網絡、工作負載或應用程序中的威脅并采取應對措施，將來，他們將專注于使用自動化工具來檢測網絡中的異常情況，并使用自動化智能來主動保護其公司。例如，重點將從現在可以檢測威脅的SOC專家轉變為可以創建算法或編寫腳本以自動檢測攻擊的專業人員。數據中心經理還將需要網絡安全架構師的幫助，他們能夠看到全局，并創建一個集中的威脅感知模型，從查看所有不同的威脅向量中獲得。此外，還將需要新的角色，如數據隱私官員，他們精通法律事務，并根據需要遵守不同的監管要求。

話雖如此，數據中心將不再以傳統形式使用。他們將變得更加智能、自動化和軟件化。隨著企業著眼于數據中心環境的現代化，對上述技能的需求將非常大。毫無疑問，這將導致數據中心運營、管理和監控方式的轉變。圍繞AI、ML、軟件定義、云和智能邊緣的技能將有助于未來的數據中心。
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