越来越多的企业发现，为了在这个新的数字时代进行竞争，他们必须建立一个参与和授权客户的应用程序。为了实现这一目标，他们必须经常将这些应用程序与通常存储关键客户数据的传统系统相结合。因此，他们采取双管齐下的方式进行数字转型。他们为客户参与和改造旧系统建立新的应用程序，以提供数据并执行新应用程序请求的事务。
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将需要这种“瞻前顾后”的方法。数据中心管理软件不仅需要对新设备进行实时采集，并分析基础设施的数据，而且还需要研究原有的设备数据。因此数据中心的新旧设备可以得到更好的监控和管理。
那些经验和技术最为熟练的数据中心运营者采用先进技术连接和沟通几乎任何设备。这将需要一种模块化的管理软件，它能够同时与原有的设备和新设备进行通信管理。随着数据中心的不断增加，以及更多的物联网数据的涌现，数据中心管理工具将会充分利用这些用于数据中心系统的预测和诊断大量的数据。
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，用于收集有关自身的数据。据估计，2017年物联网设备数量将达到了200亿台。根据IDC预测，到2020年，物联网设备每年将创造44万亿兆字节的数据。无论这些数字的准确程度如何，人们知道每年都有数以百万计的物联网设备连接网络。物联网设备与其他系统共享数据，而在提供诊断信息或在发生故障时通知运营商。物联网设备传递大量的数据和信息，而数据中心是所有这些数据的持有者，特别是如果需要数据中心采取某种措施的话。
例如，数据中心设备将部署了传感器的冷却系统来测量工作温度。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。连接到物理系统的其他传感器可以帮助确定何时将发生故障，从而提醒数据中心操作人员即将发生的故障和风险。这些警报基于随着时间的推移收集大量数据，以了解系统的运行情况以及通过识别数据的轻微更改，从而可以指示设备可能会很快失效。避免中断对于数据中心和制造业企业来说，其节省的潜在成本将是巨大的。所以，由于物联网设备具有巨大的收益，因此将其应用在数据中心会影响显著。
想象一下，数百万辆汽车都连接到互联网，传输大量有关其性能和维护的数据。再想象一下，数以千万计的可穿戴设备将健康信息传送到中央数据库。未来的数据中心能否处理这些庞大的数据流入?服务器容量和带宽能否具足够的能力处理数据中心涌入?有10，000个用户通过数据中心连接是可行的。那么1000万用户呢?企业是否有适合的管理系统正确管理和扩展其基础架构?
支持物联网的***步准备是对企业的基础设施进行评估，以了解其监控功能是否存在不足。对物联网做好准备支持，其成功归结于连接设备如何轻松通信以及如何监控它们。在评估数据中心管理和物联网准备就绪时，需要考虑以下六个关键领域：
- 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收集数据?监视未来的数据中心将需要在数据中心显示可见性。
- 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，以便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执行任何类型的分析?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。
数据中心首先需要对物联网设备连接做好准备，其中所有组件都连接在一起工作，以保持正常运行时间。这对企业至关重要。
许多数据中心已经部署了某种形式的数据中心管理工具。实际上，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，其实际上可以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的能力，将确保数据中心业务在未来几年的可行性。
