如今的數據中心管理顯然比以往要困難得多。人工智能、大數據、物聯網等新興技術增加了工作人員的工作量，增加了組織的費用和復雜性。

英特爾公司數據中心軟件總經理Jeff Klaus對邊緣計算和數據中心管理的發展趨勢進行了闡述。例如：

• 為什么現在比以往任何時候都更難運營數據中心。
• 需要采用提高數據中心管理效率的工具和解決方案。DCIM(數據中心基礎設施管理)工具將會發揮重要作用。
• 邊緣計算收集和處理數據的發展趨勢。雖然目前90%以上的數據都是在數據中心處理的，但調研機構Gartner公司預測，到2022年，大約75%的數據將在邊緣處理。
• 關鍵問題和挑戰。IT經理如何準備向邊緣轉移?

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以下是Jeff Klaus關于數據中心管理的討論重點：

1.增加了復雜性

他說，“我向數據中心管理人員提出了一些建議，以管理和應用不斷發展的技術。我們曾經采用大數據技術，現在是人工智能，隨后將在邊緣進行處理。同時，數據中心的互連和設備的級別以及速度要求成為一個重大挑戰。”

2.管理多個環境

他指出，“我們曾經調查數據中心管理人員正在管理多少個遠程環境，以及他們管理的端點有多少。調查結果發現，近60%的人在管理五個或五個以上的遠程環境。

這可能是人們所想到的傳統數據中心，但也可能是邊緣計算和不斷移動的計算資源，使其更接近客戶，并且成本更低。這一復雜程度將會持續下去，但它肯定會導致當今數據中心運營商面臨更大的挑戰。”

3.需要更多分析工具

他說，“英特爾公司正在嘗試向數據中心運營商提供更多的數據，以便他們可以通過所管理的這個完全不同的遠程環境做出更明智的決策。

數據中心運營商需要采用更多的分析工具。我們正在經歷獲取數據更加困難的時期，即使在我們進行的調查中，仍有大約40%的數據中心運營商表示，他們正在努力獲取他們管理環境所需的數據。”

4.固件增加復雜性

他說，“通過與客戶交談來了解一些復雜性，英特爾公司在原始設備制造商(OEM)領域進行了大量修訂，芯片組產品每隔兩年半左右就會升級一次。這適用于所有的原始設備制造商，然后他們再向客戶推出新的服務器。

接下來發生的事情是，原始設備制造商(OEM)采用英特爾公司提供的大量基本組件，并且他們將固件層添加到芯片組之上或架構之上，而固件的定制確實會帶來一些復雜性。”

5.數據中心和邊緣計算

他指出，“邊緣計算速度更快、成本更低，并且更貼近客戶。根據所需服務的類型，要求確保在客戶類型設置中更快地處理信息，而不是返回傳統的數據中心。所以面臨更大的挑戰。管理人員表示需要管理五個以上的遠程環境，人們將會發現還會顯著增加。”

6.邊緣和分析工具

他說，“通常企業不會修復、關閉和打開或分析一組硬件。因此，企業需要更靈活的工具來遠程建立一個鏈接，以發現或查看并發現可能在那里發生的問題類型。

并且不希望采用的分析工具需要大量網絡帶寬或大量人員來管理。因此，我認為工具集、傳統工具集和DCIM已經發生演變，位于更大的保護傘之下，實際上只是定義和解決客戶問題。邊緣計算也有類似的問題，但規模較小。我們看到的是，企業對分析工具有很多要求，并希望處理所有數據，但我想了解如何解釋這些信息以及如何處理它們。”

7.處理數據中心工具的擴散

“我認為市場上有很多工具。我認為這是一個更大的挑戰，我認為數據中心管理人員幾乎每周都要評估一些事情。通過進入市場并努力發展，這個領域的客戶或合作伙伴在業務開發方面做得很好。而且設置一個可以收集一些信息并對其進行評估的軟件工具非常容易。

但我們經常建議客戶進行驗證性測試。我們參與了英特爾IT對IT管理、數據中心管理系統的評估，這是一個痛苦的過程。

IT部門發現，真正理解實施和維護解決方案需要做哪些事情，這是我們承諾的一部分，要求客戶保留個人資料和資源，而且要擁有比傳統更高級別的資源。

因此，我會鼓勵所有數據中心管理人員去做一些事情，例如獲得客戶推薦，這些是基本的需求類型。”

8.物聯網和數據中心用例

他表示，“人們會發現，由于采用新一代技術，應用在物聯網的傳感器越來越小，能夠更多地部署在工業設備中。而現在IT設備采用更多的傳感器幫助監控健康運營狀況，監控溫度，以及監控電源利用率。

因此，這些信息可以發展成為一系列用例。我們約有10個用例的組合，可以應用于解決問題。而在企業投資之前，需要證明其中一個用例。”