河北慧日信息技術有限公司

現在，越來越多的企業發現，要想在數字時代競爭，就必須建立一個可以吸引客戶的應用程序。因此，他們為參與的客戶建立新的應用程序，并改造原有的系統，以提供數據。對于一個數據中心來說，管理其不斷發展的基礎設施和龐大瑣碎的物聯網數據也需要這種方法。

隨著數據中心的不斷增加，以及更多物聯網數據的涌現，數據中心管理工具將會充分利用管理軟件進行數據中心系統的預測和大量數據的診斷。數據中心管理軟件不僅需要對新設備進行實時采集，以分析基礎設施的數據，而且需要研究原有的設備數據，來進行管理。這樣，數據中心的基礎設施才可以得到更好的監控和管理。

如今，更多的設備正在連接到互聯網，這些設備中大部分部署了傳感器，用于收集有關的數據，從而降低事故發生的幾率。例如，數據中心設備將部署了傳感器的冷卻系統用來測量溫度，如果建筑物的溫度升高太多，系統會調整冷卻水流量或空氣流量對這種情況進行補救。再例如，連接到物理系統的其他傳感器可以幫助確定發生故障的時間，從而提醒數據中心操作人員。這些傳感器隨著時間的推移會收集大量數據，以了解系統的運行情況，同時通過識別數據的更改，從而感應設備失效的時間，避免電源中斷。

想象一下，數百萬輛汽車都連接到互聯網，傳輸大量有關的數據，會是怎樣的情況？再想象一下，數以千萬計的設備將信息傳送到中央數據庫，又會是怎樣的景象？這些龐大的數據，未來的數據中心是否有能力處理？服務器容量和帶寬是否有足夠的能力處理數據中心涌入？假設有10，000個用戶通過數據中心連接是可行的，那么1000萬用戶是否可行呢？企業是否有合適的管理系統來管理和擴展其基礎架構？

解決這些問題，首先要對企業的基礎設施進行評估，以了解其監控功能力是否存在不足。但是在評估數據中心管理和物聯網準備情況之前，需要考慮以下六個關鍵問題：

•當前有多少物理設備通過傳感器連接到數據中心？企業的管理工具是否輕松顯示這些信息？

•企業是否有能力從任何網絡連接的設備中收集數據？監視未來的數據中心將需要在數據中心具有可見性。

•企業是否擁有集中的軟件系統來收集傳感器數據，并可以將數據顯示出來？數據在可視化顯示和分類時能否有效地被解釋？

•企業是否采用某種方式存儲傳感器數據，以便能夠以最小的延遲進行聚合，處理，索引分析，以及使分析洞察的時間最小化？

•企業是否有能力對正在收集的數據進行任何類型的分析？查看大量數據的能力是否只有在進行分析和解釋時才有用？

•企業家當前的數據中心管理軟件是否實現模塊化？企業需要具有一個用于收集傳感器數據的基本系統，并可根據需要添加模塊化組件以保持目前的趨勢。

針對以上這些問題，現在已經有許多數據中心開始使用某種形式的數據中心管理工具。因為這些工具可以跨多個設備收集傳感器數據，以幫助企業管理基礎架構。這些工具為物聯網的應用奠定了基礎，并幫助物聯網管理越來越多的傳感器數據。在連接設備后，能夠具有回顧查看已往數據和預測分析未來數據的能力，這將確保數據中心業務在未來幾年的可行性。