六个改善数据中心的优秀案例

组织的首席技术官可以遵循一些最佳实践，以确保其信息技术运营是高效的，并在其能力范围内尽可能高效地执行。
埃里克森在他写的一篇题为《投资回报率评估，IT生产力差距》的文章中指出，当今信息技术经理面临的关键问题不是“采用信息技术是否值得？”而是“你如何最好地使用电脑？”对于首席技术官来说，这是一个简单的问题，因为每个数据中心和信息技术运营都是独一无二的，有许多变量影响着整体。运营布林奥尔森认为，对于拥有几乎相同的信息技术生态系统的两家不同的公司来说，一家公司的生产率可能只是其竞争对手的一小部分。但是，首席技术官可以遵循以下最佳实践来确保他的运营信息技术部门高效、在能力范围内运行并尽可能高效地执行。
1.清理信息技术设备
清理IT设备可以缓解IT团队的压力。服务器和网络设备有固定的使用寿命。旧设备应根据制造商规定的时间表报废。它应该被适当地销毁、回收或返还给制造商，并且所有数据都应该被擦除以确保适当的安全性。
2.用PUE来衡量
谷歌是世界上最大的云计算服务提供商之一。该公司在运营，有大量数据中心，其中一些在运营有数千台服务器。谷歌希望数据中心保持满负荷运行，因此它使用PUE值来描述其数据中心的效率。
谷歌还利用PUE减少非计算服务的能源浪费，如冷却和配电设备。并且每秒至少测量一次。还将考虑天气因素，因为季节变化对PUE值有重大影响。
3.管理气流
良好的气流管理是高效数据中心的基础。运营热点应彻底消除，填充面板可应用于机架的中空插槽，这有助于减少灰尘带来的问题。此外，填充面板确保气流不受干扰，灰尘容易被吹走。而适当的气流对于冷却是非常重要的。
使用正确安装的填充面板，冷空气可以流向需要冷却的设备，以便在服务器运行时将机架保持在适当的温度。这是一个投资成本最低、性能提升最大的解决方案，所以值得花时间安装填充面板。
监控一切
据PlantWorks工程公司介绍，数据中心需要采用监控工具。经验丰富的信息技术人员可能知道多年来使用的系统的每一个细微差别，但今天的流程和监控工具在理解运营业务流程管理(BPM)软件、机器人流程自动化(RPA)和人工智能操作系统中的流程方面比运营的工具要深入得多，这些都是从早期的信息技术运营管理工具演变而来的，旨在通过自动化流程和潜在的自愈系统增强信息技术运营。
研究机构高德纳(Gartner)将AIOps定义为一个平台，可以使用大数据和人工智能来增强运营的信息技术功能，如监控、自动化和服务台活动，具有前瞻性、个性化和动态的洞察力。AIOps平台支持同时使用多个数据源、数据收集方法、分析(实时和深入)技术和呈现技术。AIOps解决方案可以了解和监控数据中心的日常信息技术运营，分析整个信息技术系统，然后解决问题或提示那些可以解决的问题。
5.容量规划
容量规划是确定组织的数据中心容量和运营需求的过程，旨在了解和满足因销售和使用其产品或服务而不断变化的信息技术和能源需求。容量管理试图在高峰使用期间平衡适当数量的用户和适当的性能，以确保更好的用户体验。信息技术容量规划包括估计组织的存储、硬件、软件和连接基础架构所需的资源，以便系统能够以最佳方式运行，同时减少容量浪费。容量管理希望增加或减少物理或虚拟服务器上的CPU、内存和存储。
首席技术官应优化系统，并通过将业务需求与云计算服务利用率相关联，在应用程序级别不断审查其云计算使用情况。组织的首席技术官应规划容量增长，并通过高级分析预测未来增加的成本。通过监控一切，CTO会对IT部门的CPU、内存、存储、用电情况有很好的了解，并采取相应的行动。
6.加强自动化
如今，增加容量、减少冗余和提高整体效率应该是每个CTO的目标。在许多方面，组织要求首席技术官做不可能的事情。大数据只会越来越大，越来越难处理。大数据的五个“v”已经扩展到七个“v”:容量、速度、多样性、可变性、准确性、可视化和价值。
越来越多的组织采用更多的方法来收集、跟踪、量化甚至可视化数据，但这几乎是一项艰巨的任务。5G的推出和物联网的扩展只会让数据采集、集成、虚拟化甚至可视化更加困难。
Brynjolfsson警告说，“在信息经济中，稀缺资源不是信息，而是人类处理信息的能力。”以上很多做法都帮助员工走出了困境，这并不是一件坏事，因为这通常可以让员工将更多的时间花在更高层次、更有创意的工作上，而不是从事繁琐、重复的工作。
他说，“通常，信息在价值链的高度自动化部分急剧加速，导致其他地方陷入僵局，尤其是在员工必须参与且流程没有更新的地方。因此，整体表现几乎没有变化。”