数据中心优化：是时候更新了吗？

随着生成式 AI带来的巨大转变，IT 部门面临着现代化和优化以满足需求的压力。云服务平台比比皆是，承诺提供更大的弹性并节省成本。不过，有时 CIO 和数据中心运营团队更倾向于将某些应用程序和数据保留在自己的数据中心内（例如，在维护安全性和合规性要求或控制敏感数据的访问时）。但本地部署数据中心可能需要经常更新，尤其是在新技术、新服务和新流程出现时。 

决定是将 IT 基础设施迁移到云供应商，还是进行数据中心更新，是一个复杂的决定。两种方案各有利弊，最佳选择取决于您当前和未来的业务需求。 虽然许多企业都在选择云计算，但让我们来看看为什么数据中心优化计划 (DCOI) 可能是更具优势和成本效益的选择。 

不断上涨的能源成本和对可持续发展的更多关注，促使企业建设更好、更节能的基础设施。如今，衡量数据中心能源效率的指标--电力使用效率 (PUE) 已成为游戏的主题。

现代数据中心设计和先进技术使 IT 运营团队能够大幅减少能源消耗和对物理数据中心冷却系统的依赖，从而有助于优化服务器利用率、最大限度地降低能源成本和限制对环境的影响（排放）。  

组织往往会过度配置云资源，以确保其应用程序 在需求激增时发挥最佳功能。但运行低效工作负载的成本往往超出预期。再加上持续运行工作负载的持续成本，财务（或  FinOps）团队就会开始询问为什么您的云计算成本总是超出预算。

通过本地部署数据中心，您可以完全控制基础设施、数据和安全策略。对于需要维护敏感数据的高度安全性或严格合规性要求的行业来说，这往往至关重要。  

虽然初始资本投资可能很大，但本地部署数据中心的长期运营成本可能更低，尤其是对于工作负载可预测、数据存储需求广泛的组织而言。  

建立自己的优化数据中心可让您定制 IT 环境，以满足组织的特定需求，包括安全要求和特定业务优化。

在权衡各种选择时，请考虑采用混合云方法，这种方法可实现高效的本地部署数据中心管理，简化对基于云的软件即服务 (SaaS) 应用程序的访问，并自动或按需向云端突发。混合云方法的灵活性可为企业提供灵活性和基础设施可扩展性，以满足不断变化的业务需求。 

不过，跨云和数据中心基础设施管理工作负载可能会带来一些挑战。这正是 IBM Turbonomic 可以提供帮助的地方。IBM Turbonomic 平台可以帮助企业重新构想数据中心，使其成为 IT 堆栈中的下一代英雄。

Turbonomic 可自动优化企业应用程序资源，同时根据业务需求进行动态扩展 - 所有这些都是实时的，并且不会影响正常运行时间、功能或性能。借助 Turbonomic，客户能够降低功耗和环境所需的硬件数量，减少或避免每年的更新成本，并在应用需要时增加资源。

优化本地部署的数据中心可让您更好地规划硬件更新；在某些情况下，还可减少数据中心现代化所需的 IT 设备数量。

这要从规划开始。如果您的组织希望更新数据中心，整合现有的私有云、公有云、混合云或多云环境，或简化本地部署架构，Turbonomic 可帮助您加快优化战略和流程。Turbonomic 软件可以规划数据中心转型，并在整个过程中帮助确保任务关键型应用程序的性能。

Turbonomic 的战略规划功能可帮助组织了解哪些硬件可以保留或应该保留。它还可以作为数据中心基础设施管理 (DCIM) 工具，处理整个网络硬件组件的计量数据，识别低效情况，连接折旧计划，并设置警报，在租约到期时通知 IT 团队。

在进行数据中心整合时，组织通常首先整合到较少的主机上，然后整合到较少的数据中心，以尽量减少停机时间，优化数据中心硬件和资源的使用。通过创建适当的策略来合并群集（甚至在 vCenters 和数据中心之间），虚拟机 (VM) 可以实时迁移到新的目的地。

Turbonomic 提供多种服务来协助完成此流程： 

• 优化本地部署计划：使用户能够扩展或移动虚拟机，整合硬件以减少服务器总数

• 硬件刷新计划：让用户了解升级时需要多少台新主机。

• 主机卸载计划：使用户能够了解在关闭主机的情况下能否支持当前负载

在选择计划之前，组织应考虑调整测试/开发规模以充分利用其硬件。在基于 AI 的洞察分析的帮助下，Turbonomic 可以指导您进行考量。 

然后开始优化。在决定将工作负载放置在何处后，Turbonomic 可自动进行应用程序资源配置，确保应用程序在云或数据中心以最佳状态运行。Turbonomic 的人工智能驱动平台还能持续分析应用程序的需求，帮助确保应用程序不会缺乏资源，也不会出现故障/修复情况。

以下是 Turbonomic 帮助您的应用程序以最佳状态运行的五种方式：

Turbonomic 可以分析整个基础架构的工作负载需求、客户需求和资源可用性，以帮助确保最佳的资源配置，从而提高成本效益和性能。

Turbonomic 不仅能像其他平台一样分析数据并提出建议，还能自动将工作负载迁移到未充分利用的资源上，并根据需求扩大或缩小这些资源的规模。

Turbonomic 甚至可以关闭未使用的工作负载或资源，以降低成本并提高基础设施容量，使企业无需购买新的基础设施即可扩大业务范围。客户可以根据需要用更节能的型号替换当前的基础设施（而不是增加硬件），为用户提供更多长期节约。

Turbonomic 软件可分析每个工作负载如何使用存储，以及存储如何影响底层阵列的可用性和性能。这有助于软件优化存储设备，在虚拟化层移动数据，而不会影响性能或迫使阵列本身重新配置。

Turbonomic 软件使用实时环境指标来模拟您定义的变化。例如，如果 IT 团队要迁移工作负载，Turbonomic 可以告诉他们完成这一过程需要多少物理基础设施。通过持续的数据中心自动化和优化，IT 团队可以运行他们想象中的任何模拟。

Turbonomic 软件使团队能够创建 "超级集群"，即在需求增加时允许工作负载在集群之间移动的虚拟池。这些集群功能可帮助团队释放网络中的累积资源总量，为企业提供更大的弹性，并提高基础架构性能和云经济性。

锁定供应商可能是数据中心优化工具面临的挑战，而对价格上涨、许可证变更和客户支持的担忧则可能导致许多不眠之夜。更糟糕的是，供应商锁定会扼杀数据中心和云计算的创新和成本效益。

IBM Turbonomic 可通过提供以下方面的集成和建议，帮助组织优化灵活性：

• 基础设施的兼容性。 Turbonomic 与传统和下一代数据中心技术无缝集成，可为 VMware、Microsoft Hyper-V、Nutanix、Kubernetes 和 ServiceNow 实现快速自动发现和实现价值的时间。无论您在何种基础架构上运行，Turbonomic 都能帮助您提高环境的灵活性和效率。

• 多云兼容性。Turbonomic 支持一系列公共和私有云提供商，包括 AWS、Azure Google、VMware、Red Hat OpenShift 等。它可以分析网络数据，确定应用程序运行的最佳基础架构，确保以最优惠的价格提供顶级性能。

通过对您的具体需求、资源和预算进行全面分析，您可以确定是否到了更新数据中心的时候。IBM Turbonomic 可以帮助您根据组织的最佳情况做出最佳决策。