数据中心运营效率的瓶颈在哪里

　　鉴于当今经济运行、行业发展、工作生活等带来大量数据的挑战，人们需要比以往更加集中精力运营和维护数据中心。随着多种计算模型的不断发展，工作负载通常分布在内部部署、公共云和混合环境中，数据中心管理人员比以往任何时候都需要更高的可视性和运营控制能力。而在IT员工根据可用的计算和存储容量做出决策时，服务器资产管理至关重要。

　　但是，由于需要跟踪和监视的IT资产数量如此之多，尤其是在大型数据中心中，服务器资产管理的任务已逐渐成为数据中心运营效率的瓶颈。

　　企业和云计算服务提供商（CSP）通常通过配置管理数据库（CMDB）人工维护和管理服务器资产。其资产信息包括CPU、内存、硬盘、序列号、容量等其他信息。

　　但是，这种资产管理解决方案通常提供有限的范围，并且不能轻松地集成到现有系统中。此外，这种方法还存在数据输入效率低、无法实时更新数据、无法跟踪浪潮服务器组件维护更新等问题。还有许多大型数据中心仍然受到外包硬件维护模型的限制。

　　通过这种方式，运维中心在确认硬件故障之后，向现场硬件供应商提交工单，现场人员完成批量更换零部件后，通过工单系统向远程运维中心反馈。

　　这一模式存在明显的效率问题。反馈信息很慢，需要人工远程登录AI服务器以确认零部件是否正确更换。

　　采用精益资产管理方法以提高数据中心效率

　　精益管理实践是精益生产的一种功能，旨在通过消除汽车工业中的资源和时间浪费来提高产量和工作效率，其历史可追溯到上世纪40年代，被誉为丰田生产系统之父日本工业工程师大野耐一（Taiichi Ohno）首先提出了精益管理这一概念。精益管理实践后来在美国和全球范围内采用。

　　关于精益资产管理，大野耐一主张对某个项目所需的库存有一个清晰的了解，可以实时了解哪些可用库存，哪些已经承诺，以及简化货品补充过程。他还认为，效率低下的流程将始终导致延迟。

　　听起来是否很熟悉？

　　通过数据中心精益资产管理方法的实践，IT人员获得了对服务器资产进行细粒度管理的能力，如跟踪人工智能服务器价格主要组件的型号、品牌、容量、序列号等信息。

　　精益资产管理还使IT团队在实施变更策略时能够快速有效地做出反应。正如任何IT管理员所证明的那样，更改移动学习平台部署和实施可能会带来巨大的风险。当部署的变更以意想不到的方式影响系统时，可能导致服务中断，从而对组织的利润和品牌声誉产生负面影响。

　　通过发现服务器组件中的更改，运维团队可以及时方便地跟踪组件中的更改，并提高了组件更换过程的效率。按需收集与数据中心计算资源有关的信息也更加容易。