DCIM (Data Center Infrastructure management) 数据中心基础设施管理。它是将IT(信息技术)和设备管理结合起来对数据中心关键设备进行集中监控、容量规划等集中管理。通过软件、硬件和传感器等,DCIM提供一个独立的管理平台,对数据中心IT设备和基础设施进行实时监控和管理。
DCIM的开发商很多,技术也日新月异。IT的发展也促使DCIM技术的不断进步,这篇文章将给我们一些企业数据中心中心DCIM的工作参考。
企业DCIM的部署给业务流程和公司组织结构图带来了明显的改变。企业数据中心部署DCIM是一个非常有价值的投资。
DCIM的工具看起来越来越多。在接下来的两年里,全世界的数据中心将使用DCIM工具更好地排除故障和节能管理,市场调研公司预计,在2016年,企业在DCIM上的支出将达18亿美元。随着越来越多的企业公司使用DCIM来管理数据中心,这个市场也是越来越鱼蛇混杂,许多不靠谱的开发商也参与进来,那么,企业应该如何来避免选择错误呢?
从小而简开始部署。DCIM系统可以解决一个特别的问题——降低服务器的功耗,从另一方面来说降低功耗将会降低硬件故障的可能性。
初期简单的部署能更好的控制项目的复杂性。收集指定服务器和设备的性能数据将增加项目的透明度,避免项目失控。从一个可衡量的指标来规划项目的发展;更重要的是,如果该项目所涉及的发展方向很多的话,这样做能避免走许多弯路。
制定实际的目标。早期的数据中心基础设施管理工具大多数由各种系统和设备的软件包组成。集成这么一堆工具是很复杂的工作,而且将耗费大量时间。DCIM的引进将会大大简化这些工作。
拓展管理的范围。数据中心基础设施的管理工具已经了整合传统的功能与系统。当实现了DCIM,数据中心管理人员需要确定所有受影响的部门。DCIM的部署还需要跨职能合作,早期也许只是一种简单的技术交付,如教会其他部门去适应,但后期要融入这一套DCIM系统是需要一个跨职能的项目经理,他能够促进和推动项目。
将故障隐患解决于潜伏期。将设备和IT管理工作融合起来并简单。你需要制定一个计划,并查明潜在问题的原因,有些隐患并不是单独一个人可以解决,需要协调团队的工作,并与团队工作的发展,结合其功能的一个新的组织模式。
这种整合并不意味着放弃你现有的工具集。独立的监测和管理工具有它们的价值,并提供许多专门的控制和报告功能。这些系统会为公司收集和巩固更多的使用信息通过DCIM来分析整体的数据仍然重要。
确保项目有实际的操作人。经常在DCIM的部署项目里会遇到任命一个经理或跨职能团队负责拥有,部署,支持,维护和最大限度的DCIM。这个领导人必须有完成整个项目的能力。
数据中心基础设施管理工具的选择
筛选出最合适的5个DCIM供应商。随着供应商的数量增多与市场化发展;50多家公司提供的DCIM系统。这些供应商的侧重点却有着偏差,你应该先逐步减少选择的范围,用排除法来进行筛选。并且这些供应商经常有提供附加功能的服务体系,应该仔细考虑。
对供应商的持续发展要关注。虽然DCIM市场活跃,但供应商也不是一成不变的在增长,一些技术落后和业务支持不够的商家可能就会破产,所以在选择供应商的时候需要进行背后资本和运维体系的考虑,而不能单从价格服务的对比来考虑,一些供应商喜欢打出一些幌子迷惑客户的选择。
开放平台的重要性。DCIM系统最终将与其他工具集成在机架中,连接到现有的管理系统,应用程序和数据库。DCIM是否采用标准接口是非常重要的,首先通信方便。其次至少支持简单网络管理协议(SNMP)。最初设计的网络交换机和路由器都是采用SNMP协议,该标准协议从各种设备收集管理数据。DCIM平台交换管理信息系统应该支持标准的协议,而不只是供应商自己的特殊协议。
好文章,需要你的鼓励
前谷歌资深工程师David Petrou创立的AI初创公司Continua宣布完成800万美元种子轮融资,由GV领投。该公司开发AI智能体技术,可加入SMS、iMessage和Discord等群聊平台,为用户协作提供智能支持。Continua能够在群聊中自动设置提醒、发起投票、添加日历邀请或生成待办清单,解决群聊混乱问题。公司通过微调技术让AI理解群聊动态,具备社交智能,只在需要时提供帮助。
艾伦人工智能研究院开发的MolmoAct是首个开源的机器人空间推理模型,通过"看懂-规划-执行"三步思考法让机器人具备类人的空间理解能力。它不仅在多项基准测试中表现优异,还支持直观的视觉轨迹调教,用户可直接在屏幕上画线指导机器人行为。研究团队完全开源了模型、代码和数据集,为全球机器人研究提供强大基础平台。
Anthropic宣布为企业客户增加Claude单次提示词的信息处理量,以吸引更多开发者使用其AI编程模型。Claude Sonnet 4现支持100万token上下文窗口,可处理75万词或7.5万行代码的请求,是此前限制的5倍,超过OpenAI GPT-5的40万token。该功能也将通过Amazon Bedrock和Google Cloud等云合作伙伴提供。更大的上下文窗口有助于AI模型更好地处理软件工程问题和长期自主编程任务。
这项由北京大学和清华大学联合完成的研究首次提出时间自奖励语言模型,通过"锚定拒绝"和"未来引导选择"策略解决了AI自学习中的梯度消失问题。该方法让AI既能从过去的低水平样本中学习反面教材,又能向未来的高水平样本学习正面目标,成功维持了清晰的学习对比信号,在多个基准测试中显著优于传统自奖励方法。