DCIM VS DMaaS：解决数据中心管理即服务增值问题

尽管许多企业采用了数据中心基础设施管理(DCIM)软件，但是在管理上并没有取得更多的突破。DCIM通过服务水平协议、透明度和报告支持提高数据中心运营效率。但是数据中心还有一些领域可以加强以获得更广泛的采用。

DCIM的核心优势

如今没有人怀疑DCIM的许多固有优势。企业正确应用DCIM解决方案可节省时间和费用，减少人力浪费，提高生产力。DCIM工具为数据中心管理人员带来了很多好处，它避免了工作人员在现场识别资产的需要，减少空间资产占用需求，或者消除在特定时间消耗的电力和冷却资源的需求。

数据中心工作人员可以通过笔记本电脑或台式机采用DCIM访问准确的实时数据。DCIM为他们提供了关键资产细节的窗口，其中包括物理电源和网络连接。DCIM工具有助于确定关键路径节点，从而将故障风险降至可接受的水平，这对准确的容量规划非常有用。可以使得保留、移动、添加、更改顺利进行。由于采用DCIM可以获得更好的工作流程，甚至工作人员的效率和士气也会有所提高。

许多数据中心管理人员对DCIM的评价是合格但并不是优秀。其原因很简单：部署DCIM对许多企业来说仍然是一个挑战。有些公司甚至不采用商用标准版的DCIM产品，而是采用定制版本以满足他们的特定需求。

除了作为一款软件产品以外，DCIM还涉及到组织内的多个小组(通常是设施、数据中心和IT)的工作过程，实施DCIM解决方案意味着与组织中不同领域的团队一起工作。在合作时，管理人员必须定义要通过DCIM解决方案管理的流程，并确保当前可用的数据准确无误。这意味着要完成设置SNMP社区字符串和Modbus寄存器的繁重工作，以及IPMI用户名和密码，以轮询数据中心的调查数据。同样重要的是，DCIM解决方案使用现有的通常没有记录的协议从传统硬件收集数据。加快DCIM解决方案的实施意味着要完成所有的步骤来确定数据中心的独特需求，评估可能的解决方案，并安排"概念验证"来验证所选解决方案是否满足数据中心的环境需求。

数据中心管理即服务(DMaaS)的增值服务

数据中心管理即服务(DMaaS)于2016年下半年出现。它与DCIM工具不同的地方在于可以收集和分析来自各种各样客户端的数据，这些客户端在广泛分布在不同的数据中心。其重要思想是应用大数据统计分析的能力。这是由机器学习和其他形式的人工智能扩展DCIM的价值范围，尤其是具有的预测功能。DMaaS的统计分析优势正在被数据中心和IT管理者所接受，因为现在可以将部署在数据中心DCIM平台的投资转移到云计算服务。

DMaaS最终可以准确预测和防止数据中心基础设施发生的事件和故障。在DMaaS工具帮助下，可以有效缓解数据中心效率低下和容量不足问题。这种基于云计算的与供应商无关的软件即服务体系结构将推动数据中心、边缘计算和混合云的未来发展。与本地和SaaS交付的DCIM相反，DMaaS汇总并分析了可以通过机器学习选择加入的匿名数据。其增值服务是DMaaS将基于云计算的监控与维护和维修服务结合起来，这对供应商来说是一个福音。

不容忽视的是，DMaaS易于采用，可以对类似的数据中心进行基线和基准测试。其自动化和监控优势吸引了IT和DevOps技术人员，他们喜欢轻松且即时访问大量的收集数据。这些从各种云平台中收集到的数据分析构成了利用机器学习的关键优势和增加云计算知识的支点。使用DMaaS，工作人员可以在任何地方访问数据，这意味着管理人员不需要在现场或依靠VPN来评估风险或增加合适的人员来解决问题

人工智能的加强作用

采用基于云计算的人工智能驱动管理软件，可以无缝监控和控制IT和设施的数据中心基础设施，其中包括跨多个站点的应用程序。人工智能是一种有效控制、监控，以及调节电源、冷却、计算、工作负载、存储和网络以优化效率、生产力和可用性的技术。基于云计算的分析将使用来自多个数据中心的传感器数据，来指导和实施预防性维护计划。智能机器人将根据需要订购、测试和安装备件，以减少故障，并实际上消除不必要的维护和测试。

随着DCIM采用率的不断提高，数据中心管理人员将着眼于提高运营效率。DMaaS通过大数据统计分析和机器学习扩展了DCIM的功能和范围。它将帮助企业在本地DCIM平台上进行投资，最终转移到云服务。