企业DCIM：“上云”还是内部用？
混合部署和边缘数据中心正在扩展传统数据中心的作用，这使得DCIM在当今变得更加重要。与任何一个管理软件一样，组织需要知道何时采用内部部署DCIM，而不是基于云的DCIM。
首先回顾一下数据中心基础设施管理（DCIM）。这种软件可让人们了解关键基础设施，以监控其性能、能耗和环境条件等参数。DCIM到底有多重要？可以这样说，在没有采用DCIM的情况下运行IT基础设施，就像驾驶一辆车窗被挡住的汽车，发生事故和灾难将会近在眼前。
因此，从这样一个前提出发：如果希望运行良好高效的IT基础设施，并且减少停机时间，那么采用DCIM是一个很好的主意。但是，组织应该在内部部署数据中心上运行还是在云中运行它？
内部部署的DCIM解决方案
内部部署的数据中心采用DCIM可以从整个基础设施的传感器捕获数据。这些数据可以让管理人员了解基础设施的可用性、气流、功耗、温度、湿度和安全性。这些都是值得持续关注的领域；其中任何一个领域的故障都可能导致计划外停机。而每次停机可能会导致数千甚至是数百万美元的损失。
这是一个很大的问题，客户可能无法访问产品和资源，组织则会影响其收入和声誉，因此必须避免停机时间。
内部部署DCIM可让组织知道何时出现问题，将警报发送到仪表板，以便技术人员或技术团队能够采取行动解决问题。这不是一个完美的措施，因为可能已经发生停机，但至少可以马上解决问题。
上云的DCIM解决方案
借助基于云的DCIM解决方案，企业可以获得更多功能和管理分布式IT环境的能力。可以获得内部部署版本的所有功能，以及增强的可见性和机器学习功能，从而显著提高预防停机时间的能力。并允许企业的技术人员在导致中断之前解决问题。基于云的DCIM还连接到存储来自数据中心和边缘站点的信息的数据湖。通过使用人工智能（AI）和机器学习，可以将这些数据转化为可操作的见解，从而改善运营。
例如，企业不必使用UPS的运营计划来安排维护。使用人工智能分析，企业可以确定UPS的电池或UPS设备本身是否需要更换。查看模式，例如电池是否经常放电和充电，可以随时决定何时更换电池。机器学习可帮助企业最大限度地延长资产的使用寿命，消除故障风险，并确保业务连续性。
使这成为可能的是机器学习的工作方式，通过收集大量有关模式和趋势的操作数据来定义“正常”。当某些情况开始偏离正常状态时——例如电池过热、管道引起的水灾或未经授权的人员走进服务器机房，DCIM就会发出警报。基于云的DCIM使用机器学习来整合基于设备行为的警报。识别“正常”与“异常”警报，使技术人员能够集中精力纠正“异常”。
上云DCIM的优势
以下是企业应该考虑基于云的DCIM内部部署的原因：
•它为预测性维护创造了条件。这有助于企业变得主动并减少意外停机的可能性，因为可以根据数据告诉其服务内容，而不用按照规程时间表来维护系统和组件。
•通过主动排除故障，可以将停机时间降至最低。
•它易于部署，并作为订阅模式提供，可以按需付费。无需昂贵的软件许可证，组织可以使用运营支出而不是资本支出来支付费用。
•通过结合内部部署、云端和边缘资源，简化了日益复杂的混合环境。
•它提高了迁移性，允许IT管理人员随时随地访问所有IT站点的数据。
出于安全考虑，有些组织可能对基于云的模型持谨慎态度，但那些在试用基础上并行运行内部部署和基于云的解决方案的组织通常会决定在云中部署DCIM，因为他们发现基于云的系统在某些方面是安全的，甚至比内部部署系统更安全。例如，更新（包括安全修补）会自动发生，使系统免受最新的网络威胁。
【中国IDC圈编译 转载请标明来源】
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