边缘计算和数据中心管理的发展趋势

如今的数据中心管理显然比以往要困难得多。人工智能、大数据、物联网等新兴技术增加了工作人员的工作量，增加了组织的费用和复杂性。

以下是Jeff Klaus关于数据中心管理的讨论重点：

1.增加了复杂性

他说，“我向数据中心管理人员提出了一些建议，以管理和应用不断发展的技术。我们曾经采用大数据技术，现在是人工智能，随后将在边缘进行处理。同时，数据中心的互连和设备的级别以及速度要求成为一个重大挑战。”

2.管理多个环境

他指出，“我们曾经调查数据中心管理人员正在管理多少个远程环境，以及他们管理的端点有多少。调查结果发现，近60%的人在管理五个或五个以上的远程环境。

这可能是人们所想到的传统数据中心，但也可能是边缘计算和不断移动的计算资源，使其更接近客户，并且成本更低。这一复杂程度将会持续下去，但它肯定会导致当今数据中心运营商面临更大的挑战。”

3.需要更多分析工具

他说，“英特尔公司正在尝试向数据中心运营商提供更多的数据，以便他们可以通过所管理的这个完全不同的远程环境做出更明智的决策。

数据中心运营商需要采用更多的分析工具。我们正在经历获取数据更加困难的时期，即使在我们进行的调查中，仍有大约40%的数据中心运营商表示，他们正在努力获取他们管理环境所需的数据。”

4.固件增加复杂性

他说，“通过与客户交谈来了解一些复杂性，英特尔公司在原始设备制造商(OEM)领域进行了大量修订，芯片组产品每隔两年半左右就会升级一次。这适用于所有的原始设备制造商，然后他们再向客户推出新的服务器。

接下来发生的事情是，原始设备制造商(OEM)采用英特尔公司提供的大量基本组件，并且他们将固件层添加到芯片组之上或架构之上，而固件的定制确实会带来一些复杂性。”

5.数据中心和边缘计算

他指出，“边缘计算速度更快、成本更低，并且更贴近客户。根据所需服务的类型，要求确保在客户类型设置中更快地处理信息，而不是返回传统的数据中心。所以面临更大的挑战。管理人员表示需要管理五个以上的远程环境，人们将会发现还会显著增加。”

6.边缘和分析工具

他说，“通常企业不会修复、关闭和打开或分析一组硬件。因此，企业需要更灵活的工具来远程建立一个链接，以发现或查看并发现可能在那里发生的问题类型。

并且不希望采用的分析工具需要大量网络带宽或大量人员来管理。因此，我认为工具集、传统工具集和DCIM已经发生演变，位于更大的保护伞之下，实际上只是定义和解决客户问题。边缘计算也有类似的问题，但规模较小。我们看到的是，企业对分析工具有很多要求，并希望处理所有数据，但我想了解如何解释这些信息以及如何处理它们。”

7.处理数据中心工具的扩散

“我认为市场上有很多工具。我认为这是一个更大的挑战，我认为数据中心管理人员几乎每周都要评估一些事情。通过进入市场并努力发展，这个领域的客户或合作伙伴在业务开发方面做得很好。而且设置一个可以收集一些信息并对其进行评估的软件工具非常容易。

但我们经常建议客户进行验证性测试。我们参与了英特尔IT对IT管理、数据中心管理系统的评估，这是一个痛苦的过程。

8.物联网和数据中心用例

他表示，“人们会发现，由于采用新一代技术，应用在物联网的传感器越来越小，能够更多地部署在工业设备中。而现在IT设备采用更多的传感器帮助监控健康运营状况，监控温度，以及监控电源利用率。

因此，这些信息可以发展成为一系列用例。我们约有10个用例的组合，可以应用于解决问题。而在企业投资之前，需要证明其中一个用例。”