當前的數(shù)據(jù)中心是否為滿足物聯(lián)網(wǎng)需求做好了準備？物聯(lián)網(wǎng)能為數(shù)據(jù)中心帶來多少自動化？是否最為綠色環(huán)保？自動化又在里面起到了什么作用？

當前的數(shù)據(jù)中心是否為滿足物聯(lián)網(wǎng)需求做好了準備？當前的綜合布線和無線網(wǎng)絡是否足以處理負載？

設備的數(shù)量激增，加上數(shù)據(jù)分析和人工智能的持續(xù)發(fā)展，以及需要非常低延遲的應用程序的增長，導致了混合計算體系結(jié)構的出現(xiàn)。該體系結(jié)構包括大型集中式云數(shù)據(jù)中心以及區(qū)域邊緣和本地邊緣計算站點，這些站點支持近端用戶處理、存儲和低延遲。事實上，隨著物聯(lián)網(wǎng)需求的增加，邊緣計算站點減輕了數(shù)據(jù)中心和網(wǎng)絡本身的壓力。5G部署將在這方面提供進一步幫助。

物聯(lián)網(wǎng)能為數(shù)據(jù)中心帶來多少自動化？它只是修補、監(jiān)控、更新、安排和配置？還是可以看到預測性和預防性維護的到來？

人們對自動化及其在數(shù)據(jù)中心中的作用有一個非常積極的前瞻性觀點。收集、處理、發(fā)送大量具有價值的數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)設備得到迅速增長，從根本上說，這使人們有可能開始全面了解互連基礎設施系統(tǒng)之間的復雜關系。通過了解系統(tǒng)如何運行并由所有變量驅(qū)動，可以更全面地實現(xiàn)這些系統(tǒng)的操作自動化，并使自動化更加有效。

當然，如今一些企業(yè)已經(jīng)在數(shù)據(jù)中心實現(xiàn)了一定程度的自動化。數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制（SCADA）系統(tǒng)設計用于自動控制冷凍水系統(tǒng)中的水流，例如，通過基于預定義的邏輯和設定點致動閥和控制泵。但是人們可以做得更多。人們將物聯(lián)網(wǎng)的增長、數(shù)據(jù)分析的改進以及機器學習算法的發(fā)展視為使預測性和預防性維護在數(shù)據(jù)中心成為現(xiàn)實的手段。

智能數(shù)據(jù)中心是否最為綠色環(huán)保？物聯(lián)網(wǎng)如何變得更加綠色？

一般來說，在其他條件相同的情況下，基于人工智能和從大數(shù)據(jù)分析中收集到的見解進行操作和維護的數(shù)據(jù)中心比那些沒有這樣做的數(shù)據(jù)中心更具效率和可靠性。然而，重要的是要理解，人工智能和分析并不是解決所有問題的“靈丹妙藥”。它們不排除使用基本最佳實踐（例如，空氣遏制、節(jié)能模式UPS、冷卻系統(tǒng)的節(jié)能器模式等）和節(jié)能設備的需要。人工智能和分析將提高企業(yè)的效率。

人們能在多大程度上推動智能建筑傳感器的處理？需要如何重新考慮安全問題？它是一個附加層還是應該遷移到遠離物聯(lián)網(wǎng)設備的孤島中？

微數(shù)據(jù)中心的部署是實現(xiàn)這一目標的關鍵手段。微型數(shù)據(jù)中心是一個小型獨立設施，包括IT和支持它所需的所有支持基礎設施，其中包括機架、電源、冷卻/通風、物理安全、環(huán)境監(jiān)控和管理軟件，也是一個易于使用訂購和部署的解決方案。傳統(tǒng)上，分布式IT在大型集中式數(shù)據(jù)中心中沒有得到同樣的關注。

精心設計的微型數(shù)據(jù)中心為支持所有建筑智能傳感器和設備的關鍵IT提供安全保障和電源冗余。由于這些資源通常分布在許多站點上，幾乎沒有人員來管理所有這些資源，因此遠程管理變得很重要。企業(yè)需要新的管理工具，以便可以輕松查看數(shù)百甚至數(shù)千個站點中可能存在的數(shù)千臺設備。

當前的SIEM和DCIM解決方案能否應對來自物聯(lián)網(wǎng)設備的信息？物聯(lián)網(wǎng)解決方案應如何最好地集成到現(xiàn)有解決方案中？

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心的基于許可證的DCIM系統(tǒng)在監(jiān)控大量設備方面的能力相當有限。它們的可擴展性不高。例如施耐德電氣的EcoStruxure架構和平臺上的方法是開發(fā)基于云計算的DCIM工具集，稱之為DMaaS或數(shù)據(jù)中心管理即服務。而基于云計算的可擴展性對可管理的設備數(shù)量沒有限制，EcoStruxure還包括一個稱之為“數(shù)據(jù)湖”的概念。這是一個基于云計算的安全的存儲庫，用于處理工具收集的大量物理基礎設施設備數(shù)據(jù)。

然后，該數(shù)據(jù)提供了執(zhí)行數(shù)據(jù)分析功能以及開發(fā)和訓練機器學習算法的方法，然后用戶可以應用這些算法來獲得有用的見解和預測分析。因此，EcoStruxure提供了一個安全、可擴展、強大的云架構，以及包含大量標準化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)湖。人們相信，這個基礎設施是解決缺乏員工和多個站點的物聯(lián)網(wǎng)邊緣管理挑戰(zhàn)所需要的。

是否應該將RPA和RDA等新的自動化工具視為未來的新中間件？企業(yè)應該使用它們的最佳方式是什么？他們是否已準備好進行主流部署，還是應該等待更成熟的解決方案？

希望改善其數(shù)據(jù)中心管理和運營的企業(yè)可以在某種程度上從自動化、數(shù)據(jù)分析甚至人工智能中獲益。業(yè)界確實需要繼續(xù)開發(fā)和發(fā)展這個基礎技術，這是強大的DCIM云數(shù)據(jù)架構和數(shù)據(jù)湖。數(shù)據(jù)中心所有者應該考慮升級他們現(xiàn)在使用的傳統(tǒng)的內(nèi)部部署DCIM工具集，并尋求采用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析和人工智能的結(jié)構。