資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：虛擬和云計算的復雜情況當需要管理同一網絡上的大量機器時，基于虛擬和或云計算的數據中心就會遇到挑戰。當數據中心由本地部署虛擬環境和或云計算環境的異構組合組成時，會出現更多復雜情況。
當今的數據中心管理人員經常監督日益復雜的運營環境，其中包含各種應用程序、數據庫和競爭平臺的混合。通過腳本和平臺，以及特定于應用程序的調度工具來管理數據中心環境，這有可能效率低下，并且耗時，從而導致數據中心自動化孤島，導致工作負載出現管理難題。這些不協調的工具需要不斷更新以應對變化，否則將增加運營成本，并降低員工工作效率。
然而，工作負載自動化有一個更高效的企業范圍戰略，可以幫助數據中心管理人員承擔越來越多的責任。為了處理預算不足和IT技能差距的問題，企業正在研究這樣的策略以避免中斷。事實上，根據調查機構Gartner公司的＂預測2018年：IT運營＂的調查報告，到2020年，75％的企業將因基礎設施和運營的技能差距而出現明顯的業務中斷。
企業用特定的自動化工具解決自動化問題是一種分散的方法，可以被描述為一種＂元素＂．更高效的方法是采用一種＂架構＂，便于數據庫自動化和調度，以簡化復雜工作流程的管理，減少對定制腳本的需求，同時提高生產力并降低IT運營成本。
這種架構方法可幫助數據中心管理人員克服六個自動化障礙，例如：
（1）跨服務器的分段計劃
特定于平臺的計劃工具通過強制在機器和操作系統級別執行數據中心任務和進程的調度會增加風險。而采用工作負載自動化解決方案將這些工具統一到一個框架中，以便更好地進行控制，從而消除了許可、部署和管理多個工具的需要，并消除了在數據庫級別調度和執行作業的麻煩，以及容易出錯的做法。
（2）重復和耗時的數據中心操作
數據中心有效運行的關鍵是維護功能，如數據庫備份、文件系統移動、FTP操作等。工作負載自動化解決方案可通過單一解決方案實現管理，提高批次成功率，同時減少運行時間，通過在多個數據庫和平臺間的動態平衡工作負載來提高資源可用性，并提供集中式監控和警報，以更快地解決問題。
（3）復雜的數據庫增長和變化
隨著企業發展，將新技術應用到數據中心是競爭和高效運營的關鍵要素。數據中心自動化的基本方法提供了一個短期的臨時解決方案。這最好體現在自動化的腳本這個主要方法中。創建、修改和測試腳本既耗時又耗費資源，可能會阻礙更新現有工作流程或整合新工作流程的能力。架構方法利用生產就緒模板和工作流程來減少對定制腳本的依賴，提供基于對象的架構，強調可重用性，簡化現有工作負載的修改，并通過簡化數據集成、ETL（數據抽取、清洗與轉換）和數據倉庫以適應數據增長和復雜性流程。
（4）安全漏洞
分散的數據中心自動化策略會對未經授權的生產過程和工作負載更改構成威脅，有可能導致敏感信息的泄露。例如，在受管制的行業中，任何未經授權的更改涉及患者數據或財務賬戶信息的生產工作流程都可能具有破壞性。此外，特定于平臺的調度工具可能導致跨不同服務器的作業和腳本不受控地擴散，從而增加了作業失敗風險。工作負載自動化解決方案建立了基于用戶的角色，提供了一個平臺來防止未經授權的更改，并為數據中心管理人員提供了監控和審核安全合規變更的能力。
（5）虛擬和云計算的復雜情況
當需要管理同一網絡上的大量機器時，基于虛擬和／或云計算的數據中心就會遇到挑戰。當數據中心由本地部署、虛擬環境和／或云計算環境的異構組合組成時，會出現更多復雜情況。這些平臺配備了自己的本地作業調度程序，但與物理數據庫一樣，它們代表了自動化的孤島，從而阻止數據中心在其范圍內的工作負載中動態管理和配置虛擬和／或云實例。采用架構解決方案為虛擬和物理計算平臺提供單一控制點，通過基于工作負載執行自動配置和取消配置虛擬／云計算資源，可以降低IT運營成本，并自動執行涉及虛擬化資產的桌面虛擬化和管理流程。
（6）部門間協調困難
由于自動化經常超越數據中心，甚至超越IT部門來實施，因此部門之間的轉換可能會產生不必要的額外工作。例如，當一個部門完成高級業務工作流程的一部分時，信息和數據將交由另一個部門處理，這往往需要人工處理和干預。架構方法提供了協調工具，通常可以消除涉及交付工作流檢查點的許多部門間依賴關系。
雖然自定義腳本和特定于平臺的工具可以快速修復日益增加的責任和靜態資源的繁忙數據中心管理人員，但實施體系結構方法可以解決數據中心管理人員當前面臨的一些問題，并防止將來出現問題。在架構模型之后的數據庫自動化控制的簡單的單點控制可以幫助數據中心管理人員完成重復任務，并為員工提供更高級的項目，從而為企業帶來更大的業務價值。
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