Этот звук был создан с помощью служб речи Microsoft Azure.
Услуги по мониторингу центров обработки данных существуют уже более 10 лет. За этот период времени многие из этих систем не обновлялись с учетом меняющихся технологий центров обработки данных. В результате жизнь системных администраторов усложнилась, а поддержание работоспособности центров обработки данных стало более сложной задачей.
По сравнению
системами, существовавшими 10 лет назад, современная инфраструктура электропитания и охлаждения центров обработки данных стала более интеллектуальной. Благодаря большему количеству встроенных точек данных эти системы выдают в среднем на 300 % больше тревожных уведомлений, чем раньше. Таким образом, сотрудникам центров обработки данных приходится иметь дело с гораздо большим количеством «напряженной работы» по поддержке сигналов тревоги.
Весь смысл мониторинга
центров обработки данных заключается в снижении риска простоев за счет выявления и устранения изменений состояния до того, как произойдет инцидент, угрожающий работоспособности. Это становится проблемой, когда сотрудники устали от тревог, когда не существует единой платформы мониторинга (т. е. отдельные устройства питания и охлаждения имеют собственное решение для управления) и когда администраторам приходится обращаться за помощью к различным линиям поддержки клиентов различных поставщиков.
Традиционный удаленный
База данных имеет решающее значение для всех База данных богатых людей предприятий, поскольку она помогает им эффективно хранить, управлять и извлекать важные данные. Наличие этой специализированной базы данных может помочь компаниям принимать обоснованные решения и стимулировать рост. Предприятия используют эти базы данных для сохранения, хранения и извлечения данных.
Таким образом
эти новые системы могут использовать ИТ-сервисы, такие как создать базу данных телефонных номеров как облачное хранилище и анализ данных, чтобы помочь системным администраторам справиться с огромным увеличением объема данных о производительности оборудования.
Простота эффективность
Новые системы онлайн-мониторинга упрощают работу alb directory системного администратора, поскольку используют методы анализа больших данных и машинного обучения. Аналитика больших данных поддерживается программными инструментами, которые обрабатывают данные системы мониторинга, чтобы можно было принимать решения .
том, какие действия
следует предпринять. Аналитика больших данных необходима, когда объемы данных увеличиваются, когда данные становятся неструктурированными (т. е. разнообразные данные, такие как электронные письма, текстовые поля произвольной формы или заявки на устранение неисправностей) и когда данные обрабатываются в режиме реального времени.
Машинное обучение
связано с анализом данных, поскольку оно использует данные для прогнозирования. Однако это также улучшает общую модель поддержки за счет учета результатов предыдущего обучения. Это означает, что система мониторинга со временем становится умнее.
Эти инструменты также
упрощают то, как операторы центров обработки данных управляют временем безотказной работы систем. В случае службы удаленного мониторинга центра обработки данных обработка событий и приоритезация сигналов тревоги могут управляться гораздо более эффективно.
Эксперты Центра
управления сетью (NOC) могут уведомлять и направлять системных операторов во время событий, вызывающих множественные сигналы тревоги. Консолидация сигналов тревоги может преобразовать несколько сигналов тревоги с одного устройства в один инцидент.
Поскольку многие
операторы центров обработки данных теперь используют мобильные устройства в качестве общего интерфейса с системами, автоматическое создание заявок на неисправности может быть обеспечено через мобильное приложение, которое может отслеживать инциденты через чаты и мгновенные сообщения.
Контекстные сигналы
тревоги могут предоставить администраторам полезную информацию, например, о происхождении проблемы (например, центр обработки данных X, зал обработки данных Y, стойка 15C), о том, кто участвовал в ней, о количестве сгенерированных сигналов тревоги и о том, что проверить в первую очередь.
Можно выполнить
корреляцию событий и анализ первопричин, в ходе которого оцениваются многочисленные сигналы тревоги, выявляются возможные причины и предлагаются возможные решения. Этот процесс корреляции, выполняемый экспертами в предметной области в NOC, можно объединить с машинным обучением, чтобы избежать будущих простоев.
Центры обработки
данных находятся на пути к тому, чтобы стать более надежными и эффективными за счет использования цифрового удаленного мониторинга. Однако это может произойти только с платформами, которые интерпретируют и используют данные, генерируемые физической инфраструктурой центра обработки данных.
Для получения
дополнительной информации загрузите официальный документ Schneider Electric 237 «Цифровой удаленный мониторинг и как он меняет работу и обслуживание центров обработки данных».Теги: сигналы тревоги, большие данные, центр обработки данных, мониторинг центра обработки данных, DCIM, цифровой удаленный мониторинг, время простоя, InnovationAtEveryLevel, машинное обучение, NOC, устаревший, время безотказной работы
