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监控、容量规划和预测分析如何帮助提升数据中心的效率并促进业务的增长(下)

(2018-08-16 09:55:27)
标签:

数据中心

         http://www.jifang360.com/news/2018816/n9057106552.html

        容量规划有助于提高投资回报率,并提高生产率

  资产管理是数据中心容量规划的一大关键特征。对于许多企业组织来说,资产管理是指通过借助电子表格或图表来记录数据中心中的每一件IT设备的名称和具体安置的位置。这是一种劳动密集型的、成本代价昂贵、且容易出错的方式来跟踪有价值的资产。

  数据中心的操作运营环境属于一个动态的环境。其内部几乎每天都会有相关设备的移动;也会发生设备的脱机需要进行维护,并部署新的设备的情况。而如若采用人工手动的方式来跟踪数据中心的相关资产,就如同试图使用可追溯到古代美索不达米亚的方法来解决现代问题。

  在数据中心采用静态的人工手动的方式来维护资产管理系统,其员工必须在数据中心内部的相关物理设施周围走动,以进行设备库存的审查。如果某设备在其最后被文档记录在案的位置丢失;或者有关设备的信息不完整;或与现有记录冲突,则工作人员必须进行再次的调查。必须及时的协调记录与现实库存的差异,并更换丢失的设备。以这样的方式管理的数据中心,其生产力显然会受到影响,员工们的士气也会低落,运营管理成本高。毕竟,企业数据中心如若使用不完整、不准确的数据来进行容量规划决策,就如同在黑灯瞎火的环境下工作一样。

  现在,让我们不妨以一处带有实时资产管理系统的数据中心为例。在该数据中心,相关的运营管理人员准确的知道数据中心建设设施中每件设备的确切位置。他们可以深入的了解每台设备的规格,维护和保修历史。甚至还可以在平面规划图和相关表格中看到这些设备,清晰的了解到齐供电电源的路径,网络连接状况,以及与其它设备之间的依赖关系。运营管理人员完全了解数据中心内部每台设备的当前位置和运行状态。进而可以将实时监控数据与资产管理信息关联起来,以检测闲置的容量(例如,在既定的区域内可能电力资源是可用的,但冷却已经达到极限)。运营管理人员们还可以为新的配置进行 “假设”场景的建模,并预测某件设备出现故障会发生什么状况。该处数据中心始终可以确保数据处理工作负载任务的执行,以免满足数据中心在当前和未来的业务需求。

  在战术层面上,实时的资产管理意味着将会有更少的时间浪费在库存调节方面,减少了因企业租赁设备延误归还所需面临的罚单,以及更少的设备更换预算。数据中心在运营管理过程中,确保随时能够清楚的掌握相关设备的折旧信息,有助于简化审核和变更管理。在更具战略性的层面上,资产管理系统有助于容量规划。

  但是,如果大多数数据中心目前都有大量未充分利用的计算容量,那么容量规划真的是多数数据中心运营过程中的一个重要问题吗?

  绝对是的。在针对数据中心从业人员的调查中,有高达63%的受访者表示他们所在企业的数据中心将在未来2 - 5年内耗尽其产能。

  而构件新的容量的成本代价则是非常昂贵的:在数据中心内部,每MW的成本可能需要500万到1000万美元。主机托管是一种备选方案,但每台机架目前的价格从1,000到2,600美元不等,而且这还不包括电力,带宽,人工和迁移的相关成本。

  对于那些采购了新的计算容量的企业组织而言,仅仅只是因为未能很好的识别其数据中心已有的足够容量,甚而会造成两大代价高昂的错误:他们正在浪费大量的资金来购买事实上并不需要的产能容量,并由此浪费掉了原本可能用于推动业务增长的其他项目计划的资金。毫无疑问:全面、实时的资产生命周期管理所带来的益处已经超出了数据中心运营管理本身的范畴,其甚至影响到了企业财务的稳定性——可能还有可能影响到其客户的财务稳定性。

  当我们考虑企业的IT安全时,我们往往会思维定式的联想到网络黑客入侵企业网站,并窃取关键信息。但现实情况则是,一些最具破坏性的IT安全漏洞恰恰是源于更为常见——而且完全可以避免的原因:例如,企业只是丢失了存储敏感信息的设备。健康保险携带与责任法案(HIPAA)安全规则要求相关的企业实体制定切实可行的管理政策,以充分保护存储客户个人信息的任何硬件或便携式设备的安全。类似的规则还包括支付卡行业(PCI)的监管规定。

  与资产管理失误相关的罚款往往动辄高达数百万美元,并且如若涉及到集体诉讼,企业甚至可能吃到高达数十亿美元的罚单。有鉴于此,很显然,企业数据中心部署实施一套功能强大的实时资产管理系统不仅仅是一件景上添花的事情,其应该是确保业务运营所必需的。

  预测分析有助于推动企业业务的增长

  实时监控,资产管理和容量规划本身已经为数据中心的运营管理提供了实质性的好处,但这些技术的真正潜力还在于:通过对相关数据信息的收集,并进行详细的分析,可以有助于企业获得洞察力。将对于数据中心操作运营环境的测量与相关的IT信息(如CPU的利用率,服务器电源使用情况和风扇速度)相结合,可以更清晰地识别计算需求与物理基础架构之间的关系,并实现对数据中心整体的响应更快的集成控制。数据中心的操作运营人员们能够自信地使用复杂的效率技术,如动态电源配置和工作负载转移。使用机器学习技术,可以分析随时间收集的数百万条数据之间的复杂关系,以识别人工所无法掌握的连接。还可以导出规则,并将管理策略集成到管理软件中,以创建更自主,优化的操作运营,降低人为操作错误的风险,并提高生产率。

  换句话说,预测分析将推动数据中心的操作运营从被动模式转变为主动模式。

  也许您所在的企业拥有多处数据中心。如果您企业已在整个企业的全部数据中心中实施了实时的容量规划和监控功能,则对所收集的数据执行预测性分析可能会间歇性地改变设施之间的工作负载。能够自信地在设施之间动态的转移工作负载的能力不仅推迟了设施的升级或新设施的资本支出,而且还可以为其他提升效率的计划敞开大门(例如,数据中心现场站点采用可再生的能源发电,或参与其它节能措施计划)。同时也可以很好地防御对数据中心可用性的短暂威胁(例如,可能影响到对数据中心供电的即将来临的暴风雨——在气候变化明显的时期,这方面的风险会大幅增加)。

  企业数据中心可以分析通过监控收集的纵向数据,以识别未来相关的趋势以及预测相关问题:如果CRAC单元在失效之前具有性能下降的特征模式,则数据中心的操作运营人员就可以确切地知道何时应该遵循相同的模式更换CRAC单元。在某些情况下,应用程序可能要求执行某些特定的冷却和电源使用规格要求,而一旦条件发生变化时则需要执行别的特定的冷却和电源使用规格要求。应用程序预测分析允许操作运营人员们了解环境条件,工作模式和计算活动之间的关系,使他们能够推导出规则,并开发有助于决策的模型。

  详细的纵向数据收集和分析的另一大好处是,其可以更准确地衡量提供服务的真实成本。如果企业可以在既定的时间内准确的识别既定服务器上正在运行的应用程序,则跟踪用于支持该计算工作负载的电源和冷却资源消耗,并将数据合并到所需的其他资源消耗(例如,员工,带宽,附加设备),就可以精确的计算出服务的费用开销,进而向特定业务部门或客户收取恰当的费用。

  在业务规划方面,这种能力无疑具有变革性。企业可以根据业务需求和可用性优先处理某些工作负载,并分配成本。企业组织可以开发特定于其所属行业的生产力指标,使得管理运营人员们可以了解其基础架构的效率,并使他们能够充分了解和利用数据中心的容量,从而促进业务的持续稳步增长。

  这方面的一个例子是eBay公司的数字服务效率(DSE)仪表板。在其业务关键绩效指标的背景下,eBay公司采用DSE来量化数据中心的有效性,以帮助该公司跟踪其在四大目标领域的进展:绩效、成本、对环境的影响和企业营收。诸如此类的性能指标强调了数据中心的效率在推动实现业务目标方面的重要性。

  总结

  数据中心是现代商业的基石。当其按预期运行时,其可以维持企业业务的健康稳步运行,并推动业务的进一步健康发展。而一旦其运营出现状况时,会使得整个企业的业务都会蒙受损害。

  在当下的这样一个需要确保永远在线的世界中,客户希望数据中心能够持续全天候的确保其可用性,而企业每年都需要投入数百万美元的资金来满足这些期望。遗憾的是,低效率的数据中心运行通常意味着数据中心的可用性会在资本和运营成本以及环境影响方面产生不必要的高价成本。为了在当今全球市场竞争激烈的商业环境中取得成功,企业数据中心的操作运营人员们必须积极的部署实施各种技术和技巧,以便使得他们能够在优化效率的同时,保持数据中心持续的可用性。而实现这两大目标的秘诀便是:部署实时监控和管理数据中心的操作运营环境。

  当前,先进的数据中心实时监控技术使得数据中心的操作运营人员们可以了解整个数据中心建筑设施内的操作环境条件,并使他们能够在相关问题出现之前及时的识别并快速解决。实时的资产管理系统可确保操作运营人员们掌握数据中心内每台设备的全面信息,简化库存管理,并促进容量规划。 对所收集的数据进行预测分析,则可以实现数据中心的更加集成的自主操作,并为整个企业组织作出更好的业务决策提供参考借鉴信息。拥有这种信息和技术组合的企业能够充分了解和利用其数据中心的容量,进而促进企业业务的稳步增长。

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