數(shù)據(jù)中心的正常運(yùn)行時(shí)間對(duì)于企業(yè)的業(yè)務(wù)成功至關(guān)重要，而確保不間斷服務(wù)需要維護(hù)人員時(shí)刻保持警惕和維護(hù)。隨著企業(yè)越來越多地部署業(yè)務(wù)關(guān)鍵型應(yīng)用程序，這種對(duì)持續(xù)維護(hù)和依賴基礎(chǔ)設(shè)施的需求也在增加。

雖然運(yùn)營商不斷創(chuàng)新以引入新的基礎(chǔ)設(shè)施管理工具，但許多工具仍然無法實(shí)現(xiàn)業(yè)界所追求的提高自動(dòng)化和減少維護(hù)的要求。因此，許多IT專業(yè)人員仍在全天候地人工處理需要調(diào)整的問題。

運(yùn)營商在與客戶溝通時(shí)不斷出現(xiàn)的一個(gè)主要痛點(diǎn)是維護(hù)周期仍然需要人為干預(yù)。此外，運(yùn)營商將大部分預(yù)算用于保持?jǐn)?shù)據(jù)中心持的續(xù)運(yùn)營狀態(tài)，并大量支出運(yùn)營預(yù)算。

這就產(chǎn)生了一個(gè)問題：盡管運(yùn)營商不斷采用新的工具來處理這個(gè)問題，為什么維護(hù)工作仍然讓數(shù)據(jù)中心工作人員夜不能寐。到底哪里出現(xiàn)了問題？

傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施工具的不足之處

真正消除管理基礎(chǔ)設(shè)施的負(fù)擔(dān)需要具有預(yù)見性，以便在問題發(fā)生之前預(yù)測問題，同時(shí)能夠提供對(duì)工作負(fù)載和資源的深刻洞察力，以便更好地優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施。

為了讓工作人員不再為數(shù)據(jù)中心維護(hù)而失眠�？紤]以下四個(gè)因素來確定運(yùn)營商的工具是否在克服令人沮喪的維護(hù)問題方面做得不夠：

•不具備學(xué)習(xí)能力

只是提供本地系統(tǒng)指標(biāo)的分析往往提供有限的價(jià)值。相反，運(yùn)營商應(yīng)該在工具中獲得的是能夠從數(shù)千個(gè)對(duì)等系統(tǒng)的行為中學(xué)習(xí)的能力，以幫助檢測和診斷發(fā)展中的問題。從某種意義上說，可以集思廣益。

數(shù)據(jù)收集和分析的整體方法可以從大量的工作負(fù)載中匯集觀測結(jié)果。這允許在一個(gè)站點(diǎn)識(shí)別的罕見事件在另一個(gè)站點(diǎn)被預(yù)先避免，并且更準(zhǔn)確地檢測更常見的事件。

•未能看到整體情況

傳統(tǒng)工具通常只能以孤島的方式提供分析；每個(gè)設(shè)備僅提供系統(tǒng)狀態(tài)，這只是整個(gè)過程的一部分。由于在基礎(chǔ)設(shè)施堆棧中任何地方都會(huì)出現(xiàn)中斷應(yīng)用程序的問題，因此有必要有能力跨多個(gè)層進(jìn)行跨堆棧分析，以獲得更大的視野。這將需要諸如應(yīng)用程序、計(jì)算、虛擬化、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)等關(guān)鍵組件。

•不夠了解深入

預(yù)測建模需要深入的領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)—了解基礎(chǔ)設(shè)施堆棧中每個(gè)系統(tǒng)內(nèi)的所有操作、環(huán)境和遙測參數(shù)。通用的分析只能如此深入。人工智能行業(yè)專家可以采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法從歷史事件中識(shí)別因果關(guān)系，進(jìn)而預(yù)測最復(fù)雜和最具破壞性的問題。

•不能自主操作

也許傳統(tǒng)工具的最大缺點(diǎn)是無法采取自主行動(dòng)。而在理想的自主操作狀態(tài)下，數(shù)據(jù)中心將是自我管理、自我修復(fù)和自我優(yōu)化。從本質(zhì)上講，他們應(yīng)該能夠避免問題或改善環(huán)境，而無需管理員的人為干預(yù)。要實(shí)現(xiàn)這種自動(dòng)化水平，需要經(jīng)過驗(yàn)證的自動(dòng)化建議歷史記錄，以提供必要的信任和信心。

數(shù)據(jù)中心維護(hù)的未來

為了克服傳統(tǒng)工具的局限性，并降低維護(hù)需求，以及使數(shù)據(jù)中心自動(dòng)化——人們將不得不采用新一代的人工智能解決方案。這意味著利用能夠觀察、學(xué)習(xí)、預(yù)測，、推薦并最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的工具。

通過觀察，人工智能將能夠針對(duì)各種工作負(fù)載和應(yīng)用程序開發(fā)對(duì)理想操作環(huán)境的穩(wěn)態(tài)理解。深度系統(tǒng)遙測與全球連接相結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)快速的云計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)，從而使人工智能工具能夠通過模式匹配算法快速預(yù)測問題。甚至可以根據(jù)過去的歷史配置和工作負(fù)載模式為新的基礎(chǔ)設(shè)施建模和調(diào)整應(yīng)用程序性能。

基于這些預(yù)測分析，人工智能解決方案可以改善數(shù)據(jù)中心環(huán)境所需的適當(dāng)響應(yīng)，最后將消除IT團(tuán)隊(duì)的壓力，他們不再需要通宵達(dá)旦地管理基礎(chǔ)設(shè)施，并尋找問題的根源。更重要的是，如果人工智能被證明是有效的，那么可以在沒有IT管理人員干預(yù)的情況下自動(dòng)應(yīng)用。對(duì)于數(shù)據(jù)中心來說，這正是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的目標(biāo)。

例如HPE公司的客戶利用人工智能工具在86％的時(shí)間內(nèi)自動(dòng)預(yù)測和解決問題。此外，他們?cè)诖鎯?chǔ)問題上減少了85％的時(shí)間，甚至可以減少79％的IT存儲(chǔ)運(yùn)營支出。因此，部署人工智能以協(xié)助數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的優(yōu)勢是不可否認(rèn)的。

隨著技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)市場發(fā)展，預(yù)計(jì)到2030年，一些國家和地區(qū)將面臨200萬IT專業(yè)人才短缺的情況。而自動(dòng)化將成為數(shù)據(jù)中心管理的未來前沿技術(shù)。

【中國IDC圈編譯 未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載】

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