河北慧日信息技术有限公司

现在，越来越多的企业发现，要想在数字时代竞争，就必须建立一个可以吸引客户的应用程序。因此，他们为参与的客户建立新的应用程序，并改造原有的系统，以提供数据。对于一个数据中心来说，管理其不断发展的基础设施和庞大琐碎的物联网数据也需要这种方法。

随着数据中心的不断增加，以及更多物联网数据的涌现，数据中心管理工具将会充分利用管理软件进行数据中心系统的预测和大量数据的诊断。数据中心管理软件不仅需要对新设备进行实时采集，以分析基础设施的数据，而且需要研究原有的设备数据，来进行管理。这样，数据中心的基础设施才可以得到更好的监控和管理。

如今，更多的设备正在连接到互联网，这些设备中大部分部署了传感器，用于收集有关的数据，从而降低事故发生的几率。例如，数据中心设备将部署了传感器的冷却系统用来测量温度，如果建筑物的温度升高太多，系统会调整冷却水流量或空气流量对这种情况进行补救。再例如，连接到物理系统的其他传感器可以帮助确定发生故障的时间，从而提醒数据中心操作人员。这些传感器随着时间的推移会收集大量数据，以了解系统的运行情况，同时通过识别数据的更改，从而感应设备失效的时间，避免电源中断。

想象一下，数百万辆汽车都连接到互联网，传输大量有关的数据，会是怎样的情况？再想象一下，数以千万计的设备将信息传送到中央数据库，又会是怎样的景象？这些庞大的数据，未来的数据中心是否有能力处理？服务器容量和带宽是否有足够的能力处理数据中心涌入？假设有10，000个用户通过数据中心连接是可行的，那么1000万用户是否可行呢？企业是否有合适的管理系统来管理和扩展其基础架构？

解决这些问题，首先要对企业的基础设施进行评估，以了解其监控功能力是否存在不足。但是在评估数据中心管理和物联网准备情况之前，需要考虑以下六个关键问题：

•当前有多少物理设备通过传感器连接到数据中心？企业的管理工具是否轻松显示这些信息？

•企业是否有能力从任何网络连接的设备中收集数据？监视未来的数据中心将需要在数据中心具有可见性。

•企业是否拥有集中的软件系统来收集传感器数据，并可以将数据显示出来？数据在可视化显示和分类时能否有效地被解释？

•企业是否采用某种方式存储传感器数据，以便能够以最小的延迟进行聚合，处理，索引分析，以及使分析洞察的时间最小化？

•企业是否有能力对正在收集的数据进行任何类型的分析？查看大量数据的能力是否只有在进行分析和解释时才有用？

•企业家当前的数据中心管理软件是否实现模块化？企业需要具有一个用于收集传感器数据的基本系统，并可根据需要添加模块化组件以保持目前的趋势。

针对以上这些问题，现在已经有许多数据中心开始使用某种形式的数据中心管理工具。因为这些工具可以跨多个设备收集传感器数据，以帮助企业管理基础架构。这些工具为物联网的应用奠定了基础，并帮助物联网管理越来越多的传感器数据。在连接设备后，能够具有回顾查看已往数据和预测分析未来数据的能力，这将确保数据中心业务在未来几年的可行性。