过去十年，IT部门在技术方面经历了快速而全面的发展，IT员工需要不断努力才能满足日益增长的业务需求。新应用以及支持应用的新设备如同雨后春笋般层出不穷。合并与收购也推动了这些资源的涌现。
这种情况导致企业中遍布各种规模的多个数据中心，每个数据中心都部署了大量利用率低下的有形资产。其中某些资产甚至不在数据中心里面，而是位于分支办事处、存储间或员工家里。这种高度分散性势必会造成流程孤立问题。
由此而产生的低效问题导致前期购置与后期运营成本增加，令IT资源管理工作变得更加复杂。更糟糕的是，许多数据中心都遇到空间不够用以及耗电过多的问题。
通过重组与整合来提高数据中心的效率、敏捷性和可管理性并降低运营成本的时机已经到来。实际上，为提高数据中心的效率，美国联邦政府已经责令各下属机构实施数据中心整合，州政府也纷纷效仿。
实现整合不仅需要采用虚拟化、云计算及其他相关技术，而且还需要开发、实施、管理和持续改进整合战略，以实现下述目标：
l 提高有形资产利用率
l 将多个数据中心整合到少数几个中心
l 统一整个企业的IT流程
取得成功的四个步骤
数据中心整合是需要循序渐进执行的重大任务，而非一次性工作。在开始进行整合后，持续改进行动对于实现和保持人力及技术资源的最高利用率是至关重要的。
凭借帮助全球客户规划和实施成千上万个此类数据中心计划的丰富经验，BMC针对数据中心整合开发出了极为有效的规范步骤。这个整合战略基于商业服务管理(BSM)解决方案，可通过这个综合步骤和统一平台来帮助 IT 部门降低成本，减少风险并增加营业利润。这个面向数据中心整合的四步方法包括发现、规划、实施和管理。
发现您的资产
在开始进行整合之前，您需要了解数据中心的真实情况，并需要开展几步工作来全面了解您的所有资产、它们分布的位置以及它们互连的方式。
1. 收集有关资产的详细信息。您需要了解基础设施中都包括哪些资产，如服务器、存储器、网络设备、多层应用及中间件等。
2. 确定资产的位置。您不仅需要了解每项资产所在的数据中心，而且还要知道它们在数据中心内的位置。因此，需要绘制每个数据中心的布局图，以便找到每项硬件资产的确切位置并标明资产功耗。这个绘图将有助于设计整合后的数据中心的布局。
3. 定义资产的物理和逻辑相关性。您需要描述这些资产与其支持的商业服务之间的关系。
4. 将所有信息集成到一个统一的数据仓库中。IT部门的所有职能小组都应该能够访问这些信息。建议使用架构精良的配置管理数据库(CMDB)。
面向自动识别与相关性绘图的BSM解决方案可帮助您了解数据中心的真实情况。这些解决方案可收集丰富的资产信息并将它们保存在中央数据仓库(CMDB)中。这些解决方案可以分析，通过直接发现采集到的信息，从而发现资产相关性，包括物理和逻辑相关性以及资产与它们所支持的服务之间的关系等。这些解决方案还能发现设备功耗，允许您添加数据中心楼层布局。
制定资产使用计划
在了解了自己拥有的资产、资产所在的位置及其使用方式后，接下来，便可以决定如何整合这些资产，以确保最高效地利用它们。为此，需要认真进行规划，以便基于容量分析、应用相关性及业务需求制订最佳方案。
切记整合将能够创造一个宝贵的机会，使您重新思考如何交付和配置服务。请勿将思维限定在逐一虚拟化老式系统这个简单的层面上，而应该将整合项目视为转型机会，借此将你的逐步努力转变成面向服务的架构，以便构建面向未来的企业。
以服务为导向的转型将改变客户对IT的看法，使IT在客户心中的形象从技术供应商转变成商业服务供应商。这个转型使您能够更加灵活地基于业务需求做出最具经济效益的决策，而不是被动响应无据可依的特定技术请求。例如，将某些应用开发人员测试资源分流给公共云供应商等外部供应商将更加经济高效。
规划步骤涉及到五项任务：
1. 规划容量。首先需要确定拥有的容量以及有效使用的容量。行业估算显示，普通数据中心的容量利用率基本上在1-20%之间。您也很可能发现自己的数据中心存在较严重的容量利用率低下问题。请务必考虑工作负载趋势，以确保提供足够的容量来满足预期增长需求。
2. 分析性能。需要确保在整合期间及整合完成之后维持或提高资产的性能水平，这一点非常重要。对于性能水平受到服务水平协议(SLA)约束的资产尤为重要。首先应该分析现有资产的性能以便建立一个基线。在建立基线时应考虑每天、每周或每月等因素导致的正常性能波动，并且应该准确区分正常波动与异常波动。
3. 确定整合任务。容量规划与性能分析将提供执行第三项任务所需的信息，即确定需要对哪些硬件资产实施虚拟化或者转移到云中。切记某些基础设施组件本身不具备虚拟化或云计算能力。因此，开展适当的容量和性能分析将有助于决定如何在虚拟系统上结合工作负载才能在需求高峰期以及一整天内充分利用整合后的容量。
4. 设定不同的整合场景。确定了虚拟化/云计算备选方案后，需要调查数据中心整合及数据中心内部资产整合的不同场景。此时，您将需要调查将多个位置的容量合并到少数几个位置甚至单一的数据中心是否可行。可以使用以前采集的容量及利用率信息(包括布局和功耗数据)来开展这项工作。执行这个步骤的工作时，请务必调查相关问题，如整合多个数据库及多个存储设备可能产生的结果。
某些应用目前可能分布在多个数据中心。此时，您可能需要调查将目前分布在多个数据中心的物理资产共置在一处是否可行。在将虚拟资源整合到物理资源时，请确保调查各类物理、虚拟和云服务器的组合。
5. 创建最佳整合方案。比较各种可能的整合方案。例如，您可以对物理、虚拟和云资产的多项组合进行比较，确定最佳组合方案。
BSM容量规划工具可帮助您评估当前的资产数量和使用水平，并且允许您模拟各种不同的虚拟化和云场景，以确定最佳组合。此外，BSM平台还提供预防性分析功能，能够洞悉工作负载趋势，帮助您基于这些趋势来确定未来的容量需求。
实施您的计划
实施整合计划需要开展以下三项工作：
1. 整合计划中规定的基础设施。需要为每个物理服务器部署完整的服务器堆栈 — 从裸机到应用。
2. 虚拟化已经确定的系统。需要部署已选定的系统管理平台。您必须保持部署异构系统管理平台的灵活性，以便为每一个虚拟化系统选出最适合的平台。
3. 部署在整合环境中运行的商业服务。对许多企业来说，这是合理实施配置自动化以及自动化整个应用堆栈的十年一遇的机遇。通过一致地自动配置数据中心的所有层并长期坚持执行配置策略，能够减少宕机时间、降低成本和变更风险。此外，通过自动化服务交付，您还能够轻松地迁移到“IT即是服务”类的云计算环境中。
一项服务可能会涉及到多个服务器、网络、存储设备、应用和数据中心。因此，服务部署将需要您开展复杂的编排活动，排列多个资产的服务组件的顺序。
如果贵公司是一家大型企业，可能需要部署几百甚至几千个物理和虚拟服务器。此时，手动部署方法既不切实际、又存在低效问题，会延长实施时间并增加成本。此外，由于手动部署容易出错并且难以跟踪，因此会带来巨大风险，包括可能发生服务中断及违反内部策略和外部法规等。
BSM解决方案能够基于策略自动部署服务器、网络和应用。这种方法不仅能够适应部署变化，而且还能验证成功的部署案例并且跟踪和记录部署活动，用于审计目的。BSM提供的基于策略的自动部署方法可确保只部署标准化软件，且部署活动符合内外部规范要求。此外，BSM解决方案还能跨越多个应用来编排功能，以交付复合服务。
管理整合后的环境
只有通过有效的管理才能实现数据中心整合带来的所有好处。因此，请务必满足以下需求：
l 从请求直到淘汰，对云服务实施整个生命周期管理。首先是对虚拟和基于云的系统实施整个生命周期管理，包括对这些系统的构建、维护和淘汰工作进行管理。如果没有整个生命周期管理，则可能产生“走了虚拟服务器泛滥又来了物理服务器泛滥”的风险。
l 确保始终符合规定。整合后的环境也必须符合规定。需要确保只部署标准化配置，并且只由授权人员审批和实施变更。此外，您还必须跟踪变更活动，以用于审计目的。
l 确保容量优化。为满足现在和未来的需求做好准备 — 无需过多购置资产。为实现这个目标，需要基于当前趋势来估算未来的容量需求。
l 管理服务性能。最后，必须确保按照SLA的规定履行服务性能水平承诺。这意味着在性能与资源利用率之间找到最佳平衡点。需要从用户的角度来监控服务性能，如监控事务处理的总体响应时间。
考虑到虚拟化及云环境的复杂性及高度动态的特性，对其进行管理将面临严峻的挑战。BSM解决方案能够整合并且集成整个企业中的IT流程，从而解决整合前存在的流程分散问题，借此提高管理效力。此外，这些解决方案还能自动化多个流程，提高IT人员的工作效率。
您可能已经部署了某些BSM解决方案，为发现、规划和实施工作提供支持。您可进一步利用这些解决方案来管理整合后的环境。例如：
l 您可通过自动发现解决方案来跟踪在基础架构中移动的物理、虚拟和云资源，从而促进其生命周期的管理。
l 您可通过变更、配置和版本管理解决方案来确保(无论是手动还是自动)变更不会对合规性产生负面影响。
l 您可通过预测性分析功能来帮助确保现在和未来都有足够的容量可以使用。
l 您可通过绩效管理解决方案，根据条件的变化(受每天定时、公历日或促销活动等因素影响)自动重新调整基准。
l 您可通过事故和问题管理解决方案来跟踪所有事故并且快速排除事故。
铺平道路
本文阐述的规范化最佳实践方法旨在帮助您顺利完成数据中心整合项目。经过整合及虚拟化处理之后，您所创建的面向服务的环境将为您迁移到云计算铺平道路。通过云计算，您能够增加整合带来的好处，从而进一步降低成本，提高敏捷性和服务质量。
关于作者
Ben Newton现任BMC软件公司服务自动化事业部产品战略总监，负责带领该部门专注于宣传BMC的服务自动化产品组合。过去十年，他一直专注于各种数据中心自动化工作，尤其是配置、应用版本和合规自动化工作。在加盟BMC之前，Newton曾在 Electronic Data Systems and Northrop Grumman担任系统架构师。Newton 2000年毕业于康奈尔大学，获得计算机科学专业硕士学位。
