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
穆拉蒂时隔18个月首次接受重大媒体采访,介绍其创立的Thinking Machines Lab正在开发的"交互模型"。该模型能以200毫秒间隔处理音频、文本和视频流,捕捉人类交流中的中断、修正和停顿。她还谈及OpenAI"政变周"经历,强调行业决策权过于集中的担忧,并回应了公司近期研究人员离职问题,表示这是初创实验室的正常波动。
STATE16研究院这篇综述发现,物理AI系统存在"静默失效"风险——AI以高度自信执行基于错误世界信息的动作,却不触发任何报警,并提出在AI输出与物理执行之间建立独立授权层的框架。
本期《Quick Charge》播客涵盖多个热点话题:特斯拉疑似试图删除FSD欺诈相关证据以规避巨额赔付;卡特彼勒持续推进建筑领域电气化布局;住宅太阳能30%税收抵免即将到期。此外,嘉宾Tom Pacheco就高压系统与电池技术培训展开探讨,强调电动车技术人才培养的紧迫性。节目同时提醒有意安装太阳能的用户尽快行动,可通过EnergySage平台比较多家安装商报价。
UIUC与微软联合研发的OpenWebRL框架让4B小模型仅凭400条初始数据,通过在真实网站上边做边学的强化学习方式,在网页智能体基准上超越了用27万条数据训练的竞争对手。