隨著產生的數據量的增加和數據中心的加速,手動操作變得越來越低效。數據中心自動化成為突破局面的新趨勢。什么是數據中心自動化及其重要性?本文將給予指導。
顧名思義,數據中心自動化是在沒有人工交互或管理的情況下管理和自動化數據中心工作流的過程。數據中心自動化與單個階段中的單個任務或流程無關。它可以在許多不同的方向上進行。
服務器、存儲、網絡和其他管理任務可以在數據中心自動化中實現自動化。如果需要自動化處理整個數據中心操作,則需要基于各種任務的不同操作框架。
根據 Gartner 的預測,到 2025 年,60% 的組織將使用基礎設施自動化工具來部署計算。IDC 預測,到 2023 年,全球 2000 強 IT 組織中有 75% 將采用自動化操作實踐來支持需求。
顯然,數據中心自動化已成為未來幾年的趨勢。幾年前,人們預計企業會投資于數據中心自動化。為什么數據中心自動化如此有前途?企業業務和員工是否都能從中受益?
數據量的指數級增長是將人工管理轉變為自動化的驅動因素之一。由于企業需要訪問和處理大量數據,手動管理不再有效。因此,數據中心自動化在訪問工作流和提高整個數據中心的效率方面發揮著作用。同時,受 COVID-19 大流行的影響,越來越多的企業開始轉向線上,遠程工作在員工中變得更加普遍。傳統的手動操作不再能夠支持快速變化的工作負載需求。
數據中心自動化的主要受益者是企業業務。對于企業而言,數據中心自動化不僅是消除時間來處理那些耗費大量人力和時間的任務的好方法。它還有助于減少人為錯誤,使管理更簡潔,工作更順暢。
數據中心自動化對數據中心經理意味著什么?無需在人機交互中消耗時間,數據中心自動化將這些管理人員從平凡的任務中解放出來。因此,它創造了更多的空閑時間,從而更好地利用時間解決這些業務級問題。
有很多方法可以實現數據中心自動化,而且數據中心的許多方面都可以實現自動化。實現數據中心自動化的過程通常遵循三個不同的步驟:規劃和評估、技術實施以及投入使用。在這三個階段中,網絡運營商必須意識到一些挑戰和問題。
規劃評估階段
在規劃和評估階段,用戶需要考慮自動化系統將如何與其他管理系統交互。這也是許多組織試圖理解的一個難題。有多種數據中心自動化工具。涵蓋存儲、網絡、安全和 DevOps 的每個工具都使用自己的工具集管理數據中心的各個方面。
成本是規劃階段要考慮的另一個因素。可能很難弄清楚自動化實施和維護的成本,尤其是當許多組織正在開發自己的自動化軟件時。
自動化實施階段
當談到數據中心自動化實施時,網絡設備和組件問題可能會很麻煩。例如,遺留數據中心交換機等一些設備缺少 API,導致網絡管理難以與其他設備通信,這促使數據中心網絡工程師轉向命令行界面 (CLI) 腳本。更糟糕的是,網絡操作系統 (NOS) 在 CLI 語法中可能彼此略有不同,這增加了復雜性。
自動化使用階段
數據中心權限和質量問題是網絡工程師在使用自動化時遇到的基本問題。總有一些事情發生在我們的意料之外,盡管我們希望它發生,例如所有步驟都由自動化執行時的延遲。當負責一項任務的自動化失敗時,網絡變化將影響整體性能,這可能會增加最終用戶延遲。自動操作的細節應該暴露給管理整個系統的人,以便最大限度地發揮數據中心自動化的潛力。數據中心
數據中心自動化工具
市場上有數以萬計的數據中心自動化工具,它們可以根據應用分為幾種類型。其中一些是為數據中心運營中的單一任務量身定制的,而另一些則使數據中心的完全自動化成為可能。在這里我們將介紹一些最常見的網絡自動化工具。
OpenStack 是一種基礎架構管理控制系統,具有多種配置。設置完成后,數據中心管理員可以使用儀表板控制中心來管理存儲、網絡和計算活動。
Ansible 是一種用于軟件配置和配置管理的開源工具。許多組織正在使用 Ansible 來消除其環境的復雜性并加速 DevSecOps 計劃。此外,與其他自動化平臺不同。Ansible 建立在強大的無代理框架之上,因此幾乎可以在任何網絡環境中方便地使用該工具。
除了開源的網絡自動化工具,也有一些廠商推出了自己的品牌工具,如Dell、Arista等,工程師可以根據業務需求選擇網絡自動化工具。
結論
不可否認,越來越多的數據中心系統受益于自動化,例如氣流管理自動化、電力和冷卻自動化等。IT 設備自動化已經成為現實,帶來的好處是提高了敏捷性和運營效率。數據中心自動化是大勢所趨,普及只是時間問題。