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传统的数据中心资产管理方式存在以下问题,即

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传统的数据中心资产管理方式存在以下问题,即

如何让数据中心资产的审计更加高效?,数据中心资产审计

每个人都有自己的职责,但当其负责的工作不能拖延或推迟,否则将影响到企业的业务发展时,那么该如何应对?这是一个令人头痛的问题。这适用于数据中心内的大多数任务。这些设施的关键业务性质意味着几乎所有的活动都需要尽快解决。

根据波洛蒙研究所的一项调查研究,现在数据中心每次中断平均成本为552040英镑。而这个数字说明了即使是重复或耗时的工作也不能中断业务的原因。

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数据中心工作人员对数据中心可靠运营是否比较自信,还是担心吊胆地生怕出现问题导致数据中心宕机?即使企业对数据中心资产的审计每年一次或每半年一次,这个流程将会耗费数据中心工作人员的大量的资源、时间、精力。如果企业通过人力收集数据,那么工作人员必须单调重复地记录每一个机架资产的数据,核查最近一次审计之后是否移动过机架设备等事项。而对于这些变动都必须采取措施和行动,并尽快处理。因此,工作人员需要准确记录,以防止未来审计中的任何错误。但这么做可能让那些经验丰富的员工沦为数据中心资产的统计记录人员,而这些人应该专注于从事为数据中心增值的关键工程任务。

如果在审计过程中发生人为错误,则会产生一定的后果。工作人员不得不花费时间查找遗失资产。而新项目的IT资源可能会受到影响,从而导致财务效率低下和供应问题。

企业最关心的是错误的或过时的审计所产生的监管影响,特别是如果监管机构对企业进行的审计进行调查和监督,如有失误,可能会对该企业进行经济处罚。

在企业需要解决方案之前先要满足需求

随着技术的快速发展,组织需要不断评估其数据中心,以提供敏捷应用,并保持市场竞争力,还需要不断优化可用资源,有效管理成本,并尽可能降低总体拥有成本。

调查机构IDC公司进行的调查显示,随着服务器使用时间日益增长,每台服务器的年度成本将增加148%,服务器性能下降39%,计划外停机时间增加62%。如果对服务器资产没有进行定期准确的审计,则业务的损失可能会远远超过部署新设备的成本。

如果企业的数据中心资产管理超出了本地IT团队的能力,例如利用多个数据中心站点,主机托管服务和边缘设施的混合生态系统,那么IT团队跟踪和维护面临的挑战就会越来越大。

如今,产业随着新兴技术的出现也正在发生改变。物联网(IoT)和实时资产管理系统将直接影响着数据中心的审计,通过这些技术正在将这个过程从人们担心的问题转变为节约成本并提高效率。

毕竟,理想的数据中心审计应该提供清晰的操作,了解可以对现有流程和设备进行改进的方法以及确保合规的方法。

对于IT团队来说,审计不应该像现在这样令人望而生畏,而是要让数据中心团队提供高效的服务,从而使业务和客户长期受益。

企业首先应该了解如果现有的做法保持不变,那么这样的审计成本有多高。企业的许多成本被隐藏起来。从企业的资产调节和更换,到人工录入库存数据的生产力和劳动力,隐藏着许多成本,如果对此没有记录,就会增加企业的大量成本。

企业通过部署实时资产的管理,将审计流程转变为实时连续清单,可以显著节约成本。数据中心资产的实时资产可视性也有很大的好处。企业了解资产在哪里,并随时都可以降低监控和报告设施的工作量,而这是一种可以让数据中心工作人员感到满意的方法。

为了更好地进行监管,对数据中心资产的审核是必要的。不过,这种费时费力的内部审计可能会成为过去,而更多的是在需要的时候生成实时报告。

每个人都有自己的职责,但当其负责的工作不能拖延或推迟,否则将影响到企业...

随着技术的快速发展,组织需要不断评估其数据中心,以提供敏捷应用,并保持市场竞争力,还需要不断优化可用资源,有效管理成本,并尽可能降低总体拥有成本。

数据中心资产管理方法解读

随着互联网与云计算的快速发展,中国掀起了数据中心的建设高潮,大型甚至超大型数据中心正在陆续投入使用。根据工信部的统计数据,2011~2013年在建或规划中的大型数据中心就有255个之多,其中超过10000标准机架的超大型数据中心就有23个之多。

目前的数据中心资产管理方法,主要依靠人工录入信息、管理工具较为简单、工作流不清晰,勉强可以应对中小型机房的管理需求;但是,随着数据中心规模越来越大,需要管理的设备数量急剧增加,传统的资产管理方式已经跟不上数据中心业务发展的脚步,成为数据中心运维的短木板之一。

传统的数据中心资产管理方式存在以下问题:

1)海量的资产信息依靠人工采集与录入资产信息,依靠Access、Excel等工具或小型资产管理软件来管理,人力成本高、工作效率低下、差错率高,往往导致资产数据不可用;例如:某ISP运营商下辖数十个数据中心,依靠半手工的方式来管理资产,花费大量人力在资产盘点、报表合并等工作上,费时又费力,还无法保证数据准确。

2)快速变化的IT业务需求导致资产变更成为常态,每个月都有数百甚至数千服务器上下架;而传统的资产变更过程没有实现标准化、流程化,难以保证网管中的资产信息能够及时、准确地变更;随着时间的推移,资产信息逐渐失真,最终导致如有新设备上架,还需要派人到现场去寻找可用的位置。

3)资产管理粗放,人员职责不清晰,资产数据没有经过高效地分析与利用,易形成不明资产或闲置资产。因此,业界主流厂家纷纷推出智能、高效的数据中心资产管理解决方案,提供完整的流程控制、资产识别、数据分析等功能,实现对数据中心资产进行有效管控。

智能的资产识别技术可大幅提高资产管理的效率与准确度

数据中心资产管理系统的核心是一个实时刷新、准确无误的资产信息库;而资产信息的采集、录入的准确性往往决定了一个资产管理系统的数据是否可用。随着数据中心的设备数据增加,资产信息的准确性显得更加重要。但是,传统的资产信息采集方式是通过定期的人工资产盘点来获取,人工差错不可避免,费时费力。针对这种情况,业界内的众多厂家也在尝试各种新的自动化信息采集技术,减少人工参与环节,减少差错率。目前,应用较广、较为成熟的资产识别技术主要有:

1)资产条码扫描技术。一套完整的条码管理系统主要由标签、扫描终端、网管等部分组成。首先,在设备进场之前,预先将带有条形码或二维码信息的标签粘贴在资产上;然后,在设备上线或发生变更时,使用移动式扫描终端对设备上的标签进行扫描,快速的录入资产信息;最后,借助无线传输技术将现场采集的数据实时上传到网管中,自动更新系统中的数据。此外,也可以将系统中最新的数据下载到扫描终端中,通过图形化界面显示当前位置的资产信息,以便在现场进行资产信息比对、查错。因此,通过条码移动扫描技术,大大提高了资产盘点的工作效率,同时避免人工录入环节,保证信息流和资产实物流的准确对应。

2)机柜级资产识别条技术。资产管理的一大难点就在于确定IT设备所在的机柜U位;针对这一难题,业内的部分厂家推出了智能化的资产识别条。资产识别条可以安装在机柜的侧面,通过内置的ID芯片进行近端通讯,可以识别IT机柜中的每个U位是否被占用,以及占用此空间的设备信息。这些资产位置信息通过资产识别条的通信接口集中上报给资产管理系统,从而完成信息的采集、录入等工作。通过资产U位的识别,可以精确发现连续可用的U位空间,用于指导刀片等服务器的上下架工作。这种方案的优点在于数据准确性高,及时性好,可以在第一时间内发现资产变更信息,适合对资产精度要求较高的场合。

3)设备自动识别技术。与服务器、存储等IT设备不同,大多数的UPS、空调等设备做不到被网管自动发现,还需要用户手工添加到网管中并纳入监控。如果这些设备增加电子标签等信息,主动向网管推送设备信息,则设备就可以在网管上实现自识别、自注册,自动刷新信息到资产管理系统,极大的简化了相关工作。目前,业界一些设备厂家已经开始提供并推广这一方案。

闭环的ITIL流程控制保证资产变更过程的可控、可管

在整个数据中心的生命周期内,不停地有新设备的添加、搬迁、上下电等资产变更事件。据不完全统计,腾讯数据中心的服务器每月启停4000多台,业务每月迁移2000多次,硬件每月变更500多次。频繁的资产信息变更,如果没有一个可闭环、可跟踪的资产变更控制机制,则资产信息将逐浙失真,最终变成不可用。先进的资产管理系统应该提供符合ITIL流程要求的资产变更功能,保证资产信息的可控、可管。

变更流程管理:ITIL是国际通用的针对IT服务管理的一个客观、严谨、可量化的标准和规范,其中与资产管理相关性最大的是变更管理模块。变更管理通过明确地定义资产变更的范围、优先级、职责与角色、流程与审核点、衡量标准等,在最短的中断时间内完成变更过程,减少对业务的影响,并保证变更结果及时、准确地刷新到资产信息库中,过程可回溯可审计。大量的成功实践表明,符合ITIL标准要求的变更管理可以提高运维效率约25~30%。

数据智能核对:在实际运维中,难免因为各种人为原因而引入有差错的资产信息数据;如果只依靠人工审核来发现这些潜在的问题,效率低下并且常常达不到预期效果。智能的资产管理系统可以借助大数据分析技术,通过与设备监控系统对接或借助资产识别技术,及时发现与生成设备的上下线记录;然后,通过与变更管理中的历史工单数据互相对比,智能识别两者之间的数据差异,生成问题单。通过资产信息的智能核对技术,可以大幅减少数据的差错率,提高数据中心的运维效率。

高效地利用资产信息,支撑数据中心的运营

准确的资产数据是数据中心日常运维的基础之一,而有效利用资产信息,结合数据挖掘技术生成各种资产报表,可进一步满足实际业务需求。例如,资产数据可以应用到数据中心的容量管理、租户管理上,实现数据中心资源的最大化利用,支撑数据中心的运维。

容量管理:容量管理是DCIM系统的核心功能之一,目的是通过当前容量统计、分析与规划,实现数据中心的关键资源的高效利用,提高资源利用率;借助容量管理,数据中心运营方可以充分利用现有数据中心的容量资源,尽量延长数据中心的使用寿命,推迟下一个数据中心的建设计划,保护企业投资。而容量分析所需的基础数据,必然包括了准确、实时的资产信息。只有通过资产自发现、自识别技术,掌握各个IT设备的准确位置、运行状态等信息,建立IT设备与机柜等的对应关系表,才能实时计算出某一个机架的当前可用容量(空间、供电、制冷等);而基于各个机架的容量数据,管理系统通过数据分析与预测技术,生成容量规划与优化的建议策略。因此,资产数据是支撑容量管理的必备功能之一。

租户管理:针对数据中心的机架出租业务,智能数据中心管理系统可以为业主提供租户管理功能,为企业运营决策提供必备的数据报表。例如:管理系统可以通过统计不同租户的已有资产,形成租户的资产月度报表(包含用电量、空间占用、设备运维状态等);业主可以根据这些基础数据,分析维护每个租户的成本支出,计算ROI识别高价值客户,为企业营销提供决策支撑。而实现租户管理的一个关键环节就是整合资产管理的资产数据库与CRM系统的客户信息,形成统一、完整的IT资产与租户之间的对应关系表。

因此,高效利用资产信息,通过大数据分析技术,可以有效地发现或解决数据中心的运营问题,提升整体的运营效率。

智能化的资产管理是数据中心运维的必然趋势

近年来,客户对智能化资产管理的重视度正在日益提升。智能化资产管理可实现高效、准确的资产采集、录入、跟踪、盘点、统计,大幅减少运维人力成本,提高了资产利用效率。业界的一些领导厂商也纷纷推出了完善的资产管理解决方案。例如:华为的数据中心基础设施管理平台NetEco集成了智能化资产管理功能,提供完整的ITIL流程控制、精确的资产自识别技术,能够解决大型数据中心的资产管理难题。在笔者看来,随着更多的资产智能化技术的推出,资产管理在数据中心的运维中将得到越来越多的应用。

随着互联网与云计算的快速发展,中国掀起了数据中心的建设高潮,大型甚至超大型数据中心正在陆续投入使用...

事实上,随着现代数据中心日益变得更为复杂,以及在更大规模上解决效率问题的需求,使得整个数据中心业界必须要以更快更有效的新方法来构建数据中心,并采用更有效的管理数据中心的工具。例如,新的预制模块化数据中心的设计、数据中心基础设施管理(DCIM)以及自动化基础设施管理(AIM)等工具现在可以帮助数据中心管理人员们在数据中心的所有领域显著的提升效率。

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对于IT团队来说,审计不应该像现在这样令人望而生畏,而是要让数据中心团队提供高效的服务,从而使业务和客户长期受益。

这种灵活敏捷的、即购即用的方法提供了一种新的效率水平,来实现能力的交付和管理,从而加速了企业客户产品和服务上市的时间。事实上,根据蒙大拿大学最近的报道,其只用了9个星期,以建立一处20台机架的模块化单元。

随着停机时间的增加,许多数据中心运营商都没有更多关注气候变化可能对其数据中心设施造成的影响。根据调查,45%的受访者表示他们的组织此时并未适应气候变化影响。

每个人都有自己的职责,但当其负责的工作不能拖延或推迟,否则将影响到企业的业务发展时,那么该如何应对?这是一个令人头痛的问题。这适用于数据中心内的大多数任务。这些设施的关键业务性质意味着几乎所有的活动都需要尽快解决。

当我们谈效率时我们谈些什么?

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根据波洛蒙研究所的一项调查研究,现在数据中心每次中断平均成本为552040英镑。而这个数字说明了即使是重复或耗时的工作也不能中断业务的原因。

根据2015年《韦氏词典》,效率被定义为:通过对成本消耗(如能源、时间和资金)的比较来衡量生产的有效操作运行。 而在数据中心内,生产和成本有多种形式。

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数据中心工作人员对数据中心可靠运营是否比较自信,还是担心吊胆地生怕出现问题导致数据中心宕机?即使企业对数据中心资产的审计每年一次或每半年一次,这个流程将会耗费数据中心工作人员的大量的资源、时间、精力。如果企业通过人力收集数据,那么工作人员必须单调重复地记录每一个机架资产的数据,核查最近一次审计之后是否移动过机架设备等事项。而对于这些变动都必须采取措施和行动,并尽快处理。因此,工作人员需要准确记录,以防止未来审计中的任何错误。但这么做可能让那些经验丰富的员工沦为数据中心资产的统计记录人员,而这些人应该专注于从事为数据中心增值的关键工程任务。

  • 空间利用:地板和机架空间的浪费是容量的浪费。普遍的共识是:估计有15%的数据中心的服务器未使用或利用率不足——这些服务区位于机架上,不支持任何对企业业务有实际价值意义的应用程序(应用程序已被迁移)。然而,这些服务器仍然会消耗大量的电力资源并会占用宝贵的机架空间。事实上,一些报告称,这些“僵尸”或“昏迷”服务器大约可以达到数据中心服务器总量的30%左右。消除这些服务器无疑将会有助于降低能源成本,并释放出更多额外的机架空间,以推迟昂贵的容量增长投资。
  • 资产管理:大量的资金消耗与数据中心资产的管理和维护有关——特别是包括交换机、服务器和存储设备在内的IT资产的生命周期管理。持续进行技术更新、库存管理和审计的成本需要以美元资金、时间、可用性和容量来衡量。毕竟,数据中心不能使用陈旧过时、笨重的excel电子表格来持续管理复杂的IT资产群。
  • 连接:增加机架密度并加速光纤的采用正在数据中心的结构化布线和连接网络中创造一个完美的风暴。而数据中心管理人员们则需要更好地管理这种复杂的环境,这使得连接成为了提高节能效率举措的首选。

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企业首先应该了解如果现有的做法保持不变,那么这样的审计成本有多高。企业的许多成本被隐藏起来。从企业的资产调节和更换,到人工录入库存数据的生产力和劳动力,隐藏着许多成本,如果对此没有记录,就会增加企业的大量成本。

日益被强调的互联互通

增加计算密度并提升速度就是采用冷却设施。虽然只有30%的受访者表示仍然依赖于传统机房空调,56%的受访者表示他们依赖精密空调进行冷却,但只有14%的受访者表示使用液体冷却,这可以实现最高的服务器功率密度。大多数受访者表示,他们使用精密空调解决方案冷却IT设备。

为了更好地进行监管,对数据中心资产的审核是必要的。不过,这种费时费力的内部审计可能会成为过去,而更多的是在需要的时候生成实时报告。

基础设施管理解决方案(如DCIM和AIM)使数据中心专业人员们能够退后一步,从一个更大的视视觉角度来回顾并查看其物理基础设施架构。他们所看到的是一个单一的互连和高度动态的物理系统——包括电力、空间、资产、冷却、布线和系统(IT和设施系统)彼此密切相关。一种资源的变化总是会在其他资源中产生预期的和非预期的变化——并往往会对数据中心的整体性能和效率产生直接或间接的影响。这表明提高效率的关键是能够全面地看到和管理这个广阔的互联互通的系统。

Uptime Institute公司执行董事Lee Kirby表示,“如果我进行一下总结,我认为企业对可靠的数字基础设施的需求日益增长,因为数字经济如此依赖它,并且每天都变得越来越多,停电对企业造成了更大的影响,并付出了更多的代价。因此数据中心行业需要改进,可以采用全球通用标准设计、建造和运营数据中心来做到这一点。”

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在当今快速发展的数据中心,传统的效率定义正在快速演变和扩展。随着每一美元的成本预算都变得相当关键,数据中心不能再将其效率计划仅仅只专注于电力消耗和冷却的效率方面了。今天的连接和高效的数据中心必须提高其所有物理资源(包括数据中心空间,网络连接和IT资产)的效率,以充分发挥其数据中心基础设施的真正价值。

在很多方面,数据中心的安全运营似乎是问题的关键所在。68%的受访者采用了传统方法,试图保证从灾难性故障中快速恢复,定期备份到辅助站点,51%的受访者表示实时将数据复制到辅助数据中心(40%的受访者表示已复制到两个或更多数据中心)。其升级的方法也越来越受欢迎。42%的的受访者表示他们将某种灾难恢复作为一个服务计划,36%的人利用基于云计算的高可用性服务。

如今,产业随着新兴技术的出现也正在发生改变。物联网(IoT)和实时资产管理系统将直接影响着数据中心的审计,通过这些技术正在将这个过程从人们担心的问题转变为节约成本并提高效率。

很多问题是由于今天所新建的实体数据中心必须设计为不仅仅要满足服务于企业组织当前的业务需求,同时还要满足未来10-20年的预期需求。通常,为了获得建设投资的最大投资回报,管理人员需要根据预计的容量能力需求来构建,而这些需求可能需要很多年才能实现。

日前,全球知名的数据中心设施咨询机构Uptime Institute发布的全球数据中心调查报告提供了数据中心业务的内部视图。该调查于今年早些时候开展,收集了近900家数据中心运营商和与企业和服务提供商数据中心设施相关的IT从业者的反馈。

如果在审计过程中发生人为错误,则会产生一定的后果。工作人员不得不花费时间查找遗失资产。而新项目的IT资源可能会受到影响,从而导致财务效率低下和供应问题。

今天的DCIM解决方案,如CommScope公司的iTRACSDCIM软件套件,可以在监控和管理数据中心IT设备和设施系统的同时,提供大量精确和准确的关于所有系统的实际操作情况的信息,包括其历史操作和实时操作的详细信息。因此,这就使得数据中心管理人员们有了大量的机会得以能够通过更好地利用时间,空间,劳动力和资金,以提高效率:

开展这个调查的Uptime Institute公司是一家总部位于西雅图的组织,专注于数据中心各方面设施的运营,也是全球众所周知的数据中心“Tier标准”及其相关认证的创建者。

在企业需要解决方案之前先要满足需求

借助预制模块化实现“适当规模的”数据中心,以优化资本支出

Uptime Institute在报告中指出,“近年前,最重要的是基础设施效率得到大幅提升。而进一步改进将需要大量投资和努力,其回报越来越低。组织将继续提高效率,以降低运营成本或最大化可用功率(或二者兼而有之),包括人工智能驱动的数据中心管理即服务(DMaaS),软件定义电源和其他方法。”

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