瞭解數據中心自動化是如何形成的
原標題：瞭解數據中心自動化是如何形成的
爲什麼現在需要數據中心自動化？
數據，也被稱爲數字貨幣，是所有企業中最有價值的資產。從這些數據塊中得出的見解有助於預測趨勢和跟蹤客戶行爲。幾乎所有企業都維護一個或多個數據中心來計算和存儲應用程序。
大流行打擊了全球經濟的很大一部分，導致收入下降。它加速了整個行業的數字化，讓人工智能和自動化成爲人們關注的焦點。
2020年10月，IDC與華爲聯合發佈調研報告。該報告提供了一個自動駕駛數據中心網絡索引，其中分解了實現完全自主數據中心網絡的步驟。數據中心的數字化授權可以創建一個更容易的生態系統，以確保有效的業務結果。
數據中心自動化：爲什麼以及如何實現？
根據IDC報告，45％的受訪者認爲業務連續性、應用程序和彈性是數據中心自動化的推動力。COVID-19危機導致需要敏捷性和靈活性來在競爭中佔據一席之地。技術的發展有助於實現這一目標。因此，自動化是商業世界中必不可少的里程碑。
- 數據中心自動化減少了識別和排除故障之間的差距。這有助於更快地恢復，並且解決方案無需任何人工干預。
- 儘管部分自動化，但是數據中心的許多功能都需要人工監控。想象一下，當機器能夠檢測到一次打擊並相應地執行而不影響業務結果時。例如，如果一臺機器需要關閉以防止過熱，那麼設置配置就可以完成這項任務。
- 自動化將減少可能導致客戶可靠性降低的系統中斷。
- 軟件可以執行重複性任務並減少過載。
- 數據中心自動化可實現一致，快速的服務交付，並減少人爲錯誤。
IDC報告列出了開發自動化數據中心的逐步方法。從手動操作系統到採用命令行界面進行分析。然後，它轉向部分自動化和條件自動化。最後，實現了廣泛的網絡自動化，因此渴望一種能夠在每種情況下都能正常運行的自驅動系統。
有各種具有成本效益的配置管理工具，例如Puppet和Ansible。他們確保一致、靈活的產品交付。
戴爾推出了一種稱爲DellEMCPowerone的自動化IT操作工具。它基於非對稱擴展原則構建，並提供全自動的業務成果。
結論
人工智能驅動的網絡智能有助於集成應用程序並確保最大的敏捷性。自動化可提供對存儲和計算系統的實時可見性，以評估性能。預測分析將在提供用戶友好的體驗中扮演重要角色。
數據中心的自動化將優化ITops，以提高生產率並減少停機時間。
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