数据中心未来五年的发展趋势令人望而生畏：无限规模基础设施、严苛的业务需求以及对控制的重大转变--但IT专家们总有办法提前做好准备。

    根据本周Gartner Infrastructure Operations & Management SummIT 2014的会议内容，业务专家预测，公司内部数据中心架构将会按Amazon Web Services的云计算一样，拥有可扩展性和计费功能。

    Gartner公司的管理副总裁Govekar表示，结合IT前沿的十字路口与企业预期，未来将有十个影响数据中心的趋势。

    1. 开放哲学。开放架构可以将数据中心拆分成多个低级别组件，这些组件都将遵循开放标准。而且只有少于2%的企业应用程序被设计支持横向扩展架构，企业IT需要避免把历史遗留程序带入开放架构里。

    相反，要把新业务负载放到模块化设施中，并且和硬件供应商协商，引入更多开放标准的硬件和软件。

    2. 自动化。这并不是新趋势，但IT自动化会在未来五年内发生变革，从投机到真正的实施。

    问题在于IT管理员喜欢脚本。他们喜欢编写脚本，摆弄来自同事的脚本，并且在跳槽或离开后留不下一点文档。IT自动化必须从脚本演变为明确内容（定义任务的工作负载），接着进行启发式设计（基于运营数据的自动化设计）。银行现今已经在使用启发式自动化，因为他们已经拥有了所有想要的硬件，Govekar说。但目前来说他们还缺乏在任何时候自动化工作负载的能力。

    从任命一名IT领导者开始，推行自动化，发现并奖励能够编写具有弹性、结构化脚本的管理员，并开始进行启发式自动化脚本的编写。

    3. 软件定义一切。软件定义意味着控制层将从硬件剥离出来，数据中心的任何设备都将参与到此架构中。软件定义服务器已经被接受，软件定义网络与软件定义存储预计要到2017年才会产生较大影响，Govekar说。

    不要认为软件定义一切的目的是节约成本，真正的问题是灵活性。在这个动荡的市场避免厂商锁定，并寻找可互操作的应用程序编程接口，抽象整个数据中心。同样还要记住，传统数据中心不会因此就立刻消亡。

    4. 大数据。大数据被以各种方式分析，解决问题。例如，警察无须在全城都布满警车才能降低犯罪率，通过分析可能发生状况的热点、发生时间与历史数据就可以进行推断。

    建立新数据架构来存储非结构化数据和实时输入，是现今的一大变革。抑制企业IT使用大数据分析的最大问题不是数据架构，而是大数据相关的技能。

[page]    5. 互联网就是一切。IT需要管理咖啡壶么？如果咖啡壶有IP地址，并连着互联网，那么IT就要管。

    连接互联网的设备结合大数据分析，意味着企业能够自动化和优化其业务。也意味着每个终端节点都面临着安全风险。在数据中心可用性管理中，互联网就是一切意味着整形与客户优先级分层，而不是简单的采购更多硬件。

    Govekar说，要建立可变更，而不是无法改变的数据中心。

    6. 全网规模IT.不论好坏，领导希望了解为什么你无法做到像Google、Facebook与Amazon那样。

    传统硬件与软件都不是为全网规模IT设计的，这意味着该趋势依赖于软件定义一切和开放架构，如Open Compute Project.其同样还依赖于IT的整体心态，能够接受试验和失败。

    7. 移动。员工是移动的。用户是移动的，带上自己的设备已经演变成带上自己的玩具那样简单。IT服务台自然不能落后这一趋势，以免对声誉造成影响。

    将数据隔离--个人、企业与应用程序数据在一台设备上进行隔离，这是技术部门需要考虑的。

    8. IT两手抓。无论多难，没有人会因为IT确保服务器与应用稳定运作而喝彩。IT两手抓意味着在维护传统IT实践的同时，安全地介绍与引入新流程。

    采取策略，从应用开发与分层开始，将其应用到IT路线图，并想办法接近客户。同时关注两方面会让团队更加多样化。

    9. 商业价值报表。 到2017年，大部分基础设施与运营团队都会使用报表与外界沟通。Govekar认为商业价值报表和IT报表对比，就如同拿游轮评价与游轮锅炉校准数据比较一样。它们服务于不同目的。

    评估商业报表并听取IT员工的发言，因为他们也是业务的利益相关者。

    10. 可控的尝试。以上趋势都可能造成影子IT,业务部门可能绕开IT而不受约束。

    一些IT团队正在尝试新方法；与其推翻他们发现的影子IT,不如让公司允许用户创建影子项目，并跟踪这类概念以验证可行性。如果部署成功，那么可以将其正式纳入组织运营。

免责声明：本网站（http://www.ciotimes.com/）内容主要来自原创、合作媒体供稿和第三方投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
本网站刊载的所有内容（包括但不仅限文字、图片、LOGO、音频、视频、软件、程序等）版权归原作者所有。任何单位或个人认为本网站中的内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，请及时通知本站，予以删除。