变身!自治型数据中心
传统上,IT的角色包括对数据中心中的问题做出反应。这导致了挫折、头痛和浪费时间。出现问题后,工作人员在日志文件和解释过的图表中查找原因。IT人员经常联系供应商支持人员,通过多层升级在电话上花费数小时。其结果是耗时的试错、昂贵的过度供应和错失的机会。 传统IT数据中心工具的局限性 传统的基础设施监视和分析工具不能帮助IT人员提前解决问题。因为这些工具只是简单地报告本地系统参数,所以他们无法从其他对等系统的行为中学习。由于仅限于基础设施筒仓,这些工具只能说明问题的一部分,而问题可以在任何地方出现。通用分析只提供了表面层次的见解,缺少了理解所有基础架构层中所有操作和环境参数所需的深层领域专家知识。 最重要的是,传统工具只提供信息,并不能解决问题。这意味着员工必须手动修复发生的任何问题,或者提前进行更改,以防出现问题。为打破一直困扰IT部门的fix-and-repair循环,需要智慧与远见在问题发生前预测它们和自动推荐变化,变成最优环境,创造自主跨越从核心的数据中心云边缘,与他们之间无缝的编排。 新工具必须支持自治 随着基础设施对组织的底线变得越来越重要,它需要能够改变基础设施管理和支持方式的解决方案。将人工智能与基础设施集成在一起可以克服这些限制,并有助于创建独立的数据中心,在这些中心中,人工智能解决方案可以预测问题,并在无需人工干预的情况下主动改善环境。 通过对已安装基础的所有系统进行同步监控,人工智能可以通过识别底层模式和配置来检测异常行为。人工智能通过深度系统检测和全局连接创建数据的基础,利用每个信息片段来了解系统的更多信息。当检测到新问题时,工具将识别出问题并使用模式匹配来寻找其他可能存在类似问题的系统。基于这些信息,人工智能建议最好的操作系统改变来修复问题和防止复发。IT管理员可以在没有人为干预的情况下自动应用推荐,这就是工作中的自治的定义。 消除基础设施的负担 有了独立的数据中心,基础设施可以自我管理、自我修复和自我优化。由于大多数问题都可以避免,并且消除了猜测,所以很少需要积极地解决问题,这使得员工可以从事能够改善员工和客户体验的项目。通过显著减少由停机和性能瓶颈导致的停机时间,数据中心的自治也会提高所有员工的生产率。 一旦实现了数据的自治中心,IT部门就会获得更高的效率和信心,因为他们知道他们的系统正在以最佳状态运行。在这种状态下,IT部门可以最有效地利用他们的资源来发展业务。
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