对于数据中心来说，采购服务器只是基础建设的刚刚开始，对于企业的IT管理者们来说，在数据中心部署了服务器等硬件设备之后的运维和管理往往也会牵扯很大的精力以及相当多的成本投入。
云计算的诞生以及大数据时代的到来让更多的IT行业用户开始变得清醒，他们不再单纯的追求严苛的产品参数，也不再相互攀比谁的硬件参数更牛，转而大家都会更关注基于这么多硬件设备基础之上的不同应用能够带来怎样的使用体验提升，于是乎，软件定义一切的概念也就随之诞生了。
软件定义网络、软件定义存储、甚至是软件定义数据中心，当用户的应用层面软件开始“盯上”定义数据中心的时候，可能数据中心的基础架构真的该做一些调整，好好“反省反省”了。
挑战数据中心能效
数据中心的整体资源可以大致分为内部资源和外部资源两类，例如现有的计算设备已能支持***的节能技术且尚未被充分利用的话，就应当首先照顾这部分资源。
我们都知道，数据中心的能源消耗一直以来都是服务提供商们重点关注并且着手解决的重要问题，这点从近些年的服务器提供商们的动作也能够看得出来，现在的服务器厂商在设计和研发产品的时候往往都会非常关注产品的能耗，这样做的原因很简单，因为这些服务器产品很有可能被大批量采购应用在数据中心当中。
通常，在大家谈及数据中心能效问题时，往往习惯将数据中心的能效分为高性能与低功耗两部分，DCM就可以帮助客户以更灵活的方式动态地或者是通过定制策略、定制脚本的方式来管理每一台服务器，让每个机架甚至每个服务器的功耗都能用到实处，尽可能避免浪费。
此外，虚拟化也是近些年我们聊得火热的话题之一，虚拟化***的好处就是能够在有限的空间当中大大提升数据中心的性能，在部署虚拟化解决方案的过程中，用户首先要考虑清楚他们到底需要实现哪种功能比如虚拟机管理迁移、负载平衡、灾难恢复、快照支持备份或者补丁管理等等，然后对这些所需功能进行比较。
同时需要询问硬件层面的是：它支持哪些虚拟机管理器？支持虚拟机迁移特性吗？除了服务器整合能力以外是否还有降低功耗或散热的内置特性？因为，为服务器选择适当的虚拟化硬件，与选择虚拟化软件本身一样重要，它可是决定了一个虚拟化解决方案最终能否真正发挥出全部潜力的关键因素。
软件、硬件双管齐下
我们前文说过了，随着现在软件定义一切理念的不断深入，使得越来越多的数据中心服务提供商们开始更加注重硬件产品性能之外的软件应用，这样一来，软件硬件双管齐下就变得迫在眉睫。
数据中心用户，特别是一些自行开发应用的用户应该在针对应用调整硬件配置时，也针对硬件的新特性及功能对应用进行调优。这应该是一个互动推进的过程，它们的目标，都是为了提高数据中心的运行效率与投资回报。
注重PUE：一个永恒的话题
衡量一个数据中心的能源消耗以及功耗等综合指标就是看PUE的数值，数据中心是一个动态的资源池，它的“容量”随时都可能根据用户的业务发展变化而变化，这就需要IT运维人员提前预计数据中心升级的规模以及能耗范围，以及如何最快收回投资回报。
从概念上来看，PUE=数据中心总设备能耗/IT设备能耗，这个比例的基准是2，越接近1，就表明数据中心的能效水平越高。目前的一些非常***的数据中心，如谷歌数据中心的PUE已达到了1.1左右，这个成绩已是非常理想。
有了PUE这个全局角度，并且更加科学的比值作为参考或限定，数据中心运维人员就可以针对未来三到五年之内的数据中心升级计划做出预估，并在未来的具体升级行动中做出正确判断。
对于数据中心来说，采购服务器只是基础建设的刚刚开始，对于企业的IT管理者们来说，在数据中心部署了服务器等硬件设备之后的运维和管理往往也会牵扯很大的精力以及相当多的成本投入。
云计算的诞生以及大数据时代的到来让更多的IT行业用户开始变得清醒，他们不再单纯的追求严苛的产品参数，也不再相互攀比谁的硬件参数更牛，转而大家都会更关注基于这么多硬件设备基础之上的不同应用能够带来怎样的使用体验提升，于是乎，软件定义一切的概念也就随之诞生了。
软件定义网络、软件定义存储、甚至是软件定义数据中心，当用户的应用层面软件开始“盯上”定义数据中心的时候，可能数据中心的基础架构真的该做一些调整，好好“反省反省”了。
挑战数据中心能效
数据中心的整体资源可以大致分为内部资源和外部资源两类，例如现有的计算设备已能支持***的节能技术且尚未被充分利用的话，就应当首先照顾这部分资源。
我们都知道，数据中心的能源消耗一直以来都是服务提供商们重点关注并且着手解决的重要问题，这点从近些年的服务器提供商们的动作也能够看得出来，现在的服务器厂商在设计和研发产品的时候往往都会非常关注产品的能耗，这样做的原因很简单，因为这些服务器产品很有可能被大批量采购应用在数据中心当中。
通常，在大家谈及数据中心能效问题时，往往习惯将数据中心的能效分为高性能与低功耗两部分，DCM就可以帮助客户以更灵活的方式动态地或者是通过定制策略、定制脚本的方式来管理每一台服务器，让每个机架甚至每个服务器的功耗都能用到实处，尽可能避免浪费。
此外，虚拟化也是近些年我们聊得火热的话题之一，虚拟化***的好处就是能够在有限的空间当中大大提升数据中心的性能，在部署虚拟化解决方案的过程中，用户首先要考虑清楚他们到底需要实现哪种功能比如虚拟机管理迁移、负载平衡、灾难恢复、快照支持备份或者补丁管理等等，然后对这些所需功能进行比较。
同时需要询问硬件层面的是：它支持哪些虚拟机管理器？支持虚拟机迁移特性吗？除了服务器整合能力以外是否还有降低功耗或散热的内置特性？因为，为服务器选择适当的虚拟化硬件，与选择虚拟化软件本身一样重要，它可是决定了一个虚拟化解决方案最终能否真正发挥出全部潜力的关键因素。
软件、硬件双管齐下
我们前文说过了，随着现在软件定义一切理念的不断深入，使得越来越多的数据中心服务提供商们开始更加注重硬件产品性能之外的软件应用，这样一来，软件硬件双管齐下就变得迫在眉睫。
数据中心用户，特别是一些自行开发应用的用户应该在针对应用调整硬件配置时，也针对硬件的新特性及功能对应用进行调优。这应该是一个互动推进的过程，它们的目标，都是为了提高数据中心的运行效率与投资回报。
注重PUE：一个永恒的话题
衡量一个数据中心的能源消耗以及功耗等综合指标就是看PUE的数值，数据中心是一个动态的资源池，它的“容量”随时都可能根据用户的业务发展变化而变化，这就需要IT运维人员提前预计数据中心升级的规模以及能耗范围，以及如何最快收回投资回报。
从概念上来看，PUE=数据中心总设备能耗/IT设备能耗，这个比例的基准是2，越接近1，就表明数据中心的能效水平越高。目前的一些非常***的数据中心，如谷歌数据中心的PUE已达到了1.1左右，这个成绩已是非常理想。
有了PUE这个全局角度，并且更加科学的比值作为参考或限定，数据中心运维人员就可以针对未来三到五年之内的数据中心升级计划做出预估，并在未来的具体升级行动中做出正确判断。
