10月19日
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为智能数据中心做好准备
贡献者:Rob van der Meulen
I&O领导者将需要自组织系统来处理数字复杂性。
的目标数字业务通常是为了提高终端用户或消费者的简单性或效率。然而对于IT来说基础设施而且操作(I&O)领导者构建和维护支持数字业务的系统，复杂性正在迅速增加。
“物联网(IoT)，边缘计算先进的分析技术以及对实时信息和服务的需求将推动更复杂和动态系统的部署。乔治韦斯他是Gartner的副总裁兼杰出分析师。“公共云计算快速增长而且超融合基础设施(HCI)强调I&O领导者正在使用的方法来满足这些需求。”
“IT领导者需要在更大的范围内思考，并在未来的数据中心、边缘和云中采用自组织智能系统的原则。”
这些新方法的承诺之一是以模块化的方式构建IT基础设施以按需交付服务，从而简化供应和集成。然而，根据Weiss的说法，一个不同的现实正在出现，这将要求I&O领导者以全新的方式评估系统和技术。
“‘as-a-service消费’和软件定义的集成越来越简单，而由数百万到数十亿数据点组成的不断扩大的IT宇宙的复杂性却远远超过了这一点网关在一个连接矩阵中，”他说。"应用人工智能(AI)而且机器学习(ML)IT运营可以减轻这种复杂性的需求，但需要转移注意力和重点。”
竖井是死胡同
实现智能、自组织数据中心的一个潜在障碍是，目前的许多系统都是针对特定目的的工作负载或业务单元实现的，而不是作为一个集体广泛部署和管理。这严重限制了IT操作人员跨不同工作负载不断优化资源的潜力。反过来，这将要求AI和ML应用于IT运营。
“IT领导者需要在更大的范围内思考，并在未来的数据中心、边缘和云中采用自组织智能系统的原则，”韦斯说。“目标应该是构建平台和服务来监控和分析系统行为，从而不断优化预定义目标和服务水平的结果。”
Weiss认为智能、自组织数据中心的四个关键属性:
- 它可以对传统集成和超融合功能中的配置、工作量、容量和连通性进行监控、探测和反馈。
- 它可以监视网状或云网络中的其他系统，这些网络组合、组成和适应预定的全球目标。
- 它可以交付有目的的行动，以实现组织设定的目标。
- 它可以应用可组合原则对资源利用和效率。
触手可及
随着算法处理和ML的最新进展，这种愿景在某种程度上已经在一些围绕HCI和集成原理构建的系统的技术能力范围内。因此，Gartner敦促I&O领导者在未来三年内规划下一代自我优化数据中心的基础。
为了有效地为这种转变做好准备，I&O领导者应该超越他们的系统目前所拥有的能力，并寻找在他们自己的框架和目标中看到这种愿景的供应商。
Weiss说:“对于I&O领导者来说，理解这一趋势的三个方面至关重要。“首先，它将如何在可靠性、弹性、响应性和恢复方面为业务带来好处。其次，如何有效地评估供应商的交付成果、合作伙伴的贡献和更广泛的商业生态系统。最后，现有的遗留自动化工具如何被下一波解决方案补充或取代。”
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