2015年数据中心五大趋势

2015-03-31 17:31郭兆辉
软件和集成电路 2015年2期
关键词:数据中心客户企业

郭兆辉

对于数据中心专业人士来说,2015年有哪些值得关注的趋势?以下是来自知名IT解决方案和服务提供商达科(Dimension Data)公司的专家所讨论的对业务最具影响的主要趋势。

大恒大、小益小

首先,数据中心需要重新评估自身所需要的使用空间,这是关乎数据中心自身发展的关键。大部分数据中心专业人士都已意识到,在云技术大行其道的今天,当初数据中心的规划显然有些过大。如果充分发挥云技术的优势,可大大缩减现有数据中心的规模,最高可减少50%。

接下来,他们需要自问,“多余的数据中心设施应该放在哪里呢?”越来越多的迹象表明,整个行业正在向协同托管、云计算环境转移,传统的多数据中心紧密协作,才能达到最佳性能。

许多企业正在研究是否需要投资兴建自己的数据中心,或者完全相反,干脆移动到一个纯资本性支出的消费模式。企业之所以举棋不定,是因为考虑到数据中心的规模随着物理空间不断缩小,但因技术升级反倒还需要追加投资,来优化能源消耗—这显然不合逻辑。

另一方面,大型数据中心通常由行业领先者和云服务提供商投资运营。对他们来说,不断扩大规模更为典型。有些已经扩展到数十万平方米的规模,那些巨型设施不断扩大归于两个原因:其一,由于收纳了那些希望采用云技术模式的客户的数据能力;其二,可归因于他们所服务的行业性质及其复杂性。“大型的数据中心业务模式需要更加专注效率提升,”达科公司技术专家莱希解释说,“他们的运营商不断投资,致力于最新的能源技术及最先进的电力、冷却技术,因此每单位计算能力的消耗远远低于那些自建的数据中心的运营指标。”

冲顶自动化的价值

弗兰克·凯西,达科公司的管理服务总监表示,“这是一个内部成熟的过程。我所接触过的每一个客户都处于各自不同的成熟度,几乎每一客户都有值得改进的方面。我们的目标是以一个结构化的方式,推动整个行业的不断改进,实现最终目标—基于策略依照统一的标准作业程序,采用现代化、成熟可靠的运营模式,推动全方位持续的服务。”

因此,凯西认为自动化是实现技术价值最大化的关键。“面对工作量大、时间紧迫的压力,大多数IT团队都仅仅关注那些可确保基础设施的建立与正常运行,而很少思考如何将自动化程度推进到更高水平。”

此外,另一个常见的绊脚石则是存在于数据中心的IT领导层与技术专家之间的“鸿沟”。今天,CIO们更专注于应用程序,他们真正追求的是如何将服务交付给内部利益相关者及外部客户;而随着移动设备成为用户与应用程序及数据的事实接口,CIO们则集中资源,确保高品质的用户体验,以满足客户的各种期望—随时随地获取信息。而另一方面,数据中心的技术专家则对数据安全问题给予了相应等级的关注,特别是移动设备接入访问数据时可得到相应保护。

为此,凯西给CIO们的建议是:“了解你的客户,你所提供的服务怎样才能与他们的应用充分互动,为此,让你的IT团队直接深入客户,充分消化收集到的各种信息,并以此为依据,组织相应的用户场景,来确保在规划构建解决方案之初就充分考虑到客户的感受,否则还要追加制定改良计划。这可能需要拟定全新流程、支持策略,引进自动化技术。”

这种基于新技术投资所作出的明智决策,关键在于是否确保数据中心可从中获取最大价值。“市场逐渐放弃原有基于组件的软件硬件系统,转向具有综合性技术、高自动化水平的解决方案。然而,最合理有效地使用这些技术并不容易,需要与原有的传统基础设施及工作负载进行互操作,并且需要基于公有云环境中运行”,凯西说,这种转变正在推动企业对不同类型的IT技能人才的需求。“现在,已经不需要聘请那些仅仅精通某单一领域的专家,而是需要那些专注于自动化并精通与现有技术的应用程序交互接口的整合型跨领域综合人才。”

因此,企业更倾向于与那些已投资相应工具及自动化技术的管理服务提供商合作。因为这样的供应商可以帮助企业突破现有技术的局限,专注于所期望达到的业务成果。

敏捷IT:一门探索

可能性的艺术

达科公司外包服务部的首席战略官瑞安则认为,IT企业需要利用技术进步实现探索各种可能性的艺术,比如云计算、敏捷开发方法……这些可大胆尝试新的思路与方法,并在探索过程中享受其间的乐趣。

“许多IT企业仍然依照20年前的方式运营着他们的数据中心,例如瀑布式开发流程及空闲驱动系统。这样一来,无疑错过了很多利用新架构与新系统改善业务的机会,这也阻止了他们快速响应业务的需求及最佳成本效益。”

瑞安列举了这样一个例子,将典型的企业数据中心的运营方式与谷歌、雅虎或Facebook上所采取的数据中心运行作比较。“他们的操作模式完全不同,管理方式亦大相径庭。如果有人在Facebook希望开发新的应用程序,或增加一个新的工作任务,他们只需简单地‘划分一部分架构资源,完成任务后再将资源归还即可。这样的项目开展根本不需要两年的规划周期,也不需要事先做出规模评估或业务案例分析。”

莱希解释说,云技术与最新技术的进步已经改变了游戏规则;他们已经开拓了一片新的竞技场,所有应用敏捷开发模式的企业都可以同场竞技,而不仅仅局限于那些原有的大牌企业。“我们需要开始新的思考—如何利用这些进步技术推动业务新发展。”

投资于敏捷软件开发技术是充分利用这些机会所迈出的第一步。IT领导者需要倡导一种文化—企业员工、任务流程与软件应用之间协同工作,统一应对变化的环境,而非恪守陈规。“这一思路不仅仅应该运用到我们的开发方法上,而且需要以此指导IT的操作管理。

其中,有几个关键点需要明确—集中精力及时响应、循序推进的开发方式。如果能实现持续改进,即使小规模,但也很可能创造出一个稳定深远的环境。”瑞安说。按照所消费IT能力付费的概念是推动这种转变的另一个关键模式,其优点远远超出节约成本这一点,而且这种模式还能使IT团队快速测试新思路,赢得创新所带来的惊喜,而且不会使业务陷于风险之中。endprint

“开发者可以轻松尝试新事物,大可不必介入任何正式组织结构的调整。如果尝试可行,那就太好了,可以继续转入正式应用;否则,就转向其他尝试。这就是我们最喜欢敏捷技术的原因。敏捷技术开发模式的最大好处就在于可经由技术人员的思考过程—尝试新事物,找到有用的,实施改进,然后再返回重新尝试。因此,这完全颠覆了原有的模式—向着唯一‘正确的目标努力,如果不能精准地遵循既定的路线,就会一错再错。”

瑞安认为,如果企业能够做到这样的思想转变,他们可以向获取更多满意的最终用户的方向发展,而这些用户也将最终受益于新的特性和功能,以求更大的应用程序稳定性。

“软件驱动”

转化业务价值

展望2015年时,众多企业所面临的挑战是如何确保他们在努力实施敏捷型方式的同时,实现更大的有形的商业价值。

科林·麦克纳马拉,达科公司下属的Nexus首席云架构师,分享他的一些见解和经验,“我们把敏捷型软件开发团队所使用的一个发展业务及客户的工具称作价值流图,它是类似于‘纸笔的一种应用,它可以让你将那些商业活动对企业的影响用图形化描述出来,并将这些活动按照优先等级分门别类。”

正如麦克纳马拉例举的一个他最近参与的在线游戏供应商案例一样,价值流图在其中发挥了显著的作用。最近该家IT公司的一个总开发成本超过1.3亿美元的游戏被迫延迟发布。“我们与客户一起利用即时贴和白板,进行了大约两小时的讨论,除确定了几个流程改进以外,我们还推荐使用模板和自动化模式,进行工作人员日志与发布管理,并建议客户引入专业的软件测试人员。通过两个小时的价值流模式讨论,我们成功地帮助这家客户将发行周期缩短了30天。”

麦克纳马拉还解释,这种方法对于软件开发企业尤为重要,因为该方法涉及许多分散不定的组成部分及需层叠反复的过程。“为了保证每两个星期一次的项目发布周期,你必须及时快速掌握每一模块对整个业务的各种影响。”

此外,那些开源技术,如OpenStack和OpenDaylight,还可以为企业显著增加价值。麦克纳马拉还描述了达科公司最近是如何利用这些技术帮助一家安全公司,改进其软件升级的开发流程。

“当时该公司产品采用的是集中枢纽型软件开发方式,而在我们为其引入OpenFlow开放式流程和OpenDaylight开放式控制器技术的实施初期,该公司就得以优化其软件开发过程中的一个非常关键的环节,即快速发布产品,并成功推向市场的能力。

挖掘数据价值正当时

尽管市场中已经存在着很多关于大数据与数据分析的炒作,但大多数企业尚处于想方设法从数据中挖掘更多价值,并尽最大可能将其转化为竞争优势的早期阶段。

莱希解释说:“大多数访问过的CIO告诉我,他们已经实施虚拟化,并开始探索采用云技术。但很少能实现对数据进一步地情报挖掘,这主要是因为需要引入业务模块的参与。IT团队与业务部门还不习惯如此紧密合作。”莱希认为,现在是时候推动那些数据中心专业人士跨越数据中心的基础设施管理,找到降低存储成本的方法,并开始探索提供信息的潜在价值的最大化。

凯西对此也表示赞同,“IT团队应该考虑将那些基础设施的管理与数据保护任务外包给服务提供商。因为这些提供商可以协助确保数据快速可用,如在审计过程中,避免任何复杂综合性问题的瓶颈。”

瑞安则认为,有关数据与存储的决策不能孤立而行,尤其是在这个大数据及情报分析的时代。你所需要的存储方式将取决于应用这些数据,你究竟想要实现什么目标,并且如何实现。不过这实施起来,并不像所说的那么简单—“我想应用大数据,所以就开始引入这样的工具。”

另外,Hadoop和MapReduce是建立在高速连续读取、访问廉价的磁盘前提之下的。然而,传统的云服务器是针对高速交易应用而设计的,不具备这种能力。因此,关键要考虑你想要这些数据做什么—是进行交易?或者为日后挖掘集成到大数据结构中先行归档?同时,还需要考虑如何优化应用程序,确保在需要的时候,能快速从存储环境中获取所需的数据。

对企业来说,对象存储是企业不断尝试大数据业务的一个越来越感兴趣的领域。麦克纳马拉解释说,“这涉及到向网络服务器发布数据。你可以将所有的Salesforce应用数据导出到对象存储中,通过一组预定义的Hadoop或MapReduce过程采集信息,然后再重新导回到对象存储中。”他又补充道,这种做法的好处在于,企业用户能及时获取信息,并从中提取商业价值。endprint

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