數(shù)據(jù)中心集成整合一直是數(shù)據(jù)中心增長和管理的關(guān)鍵因素。能夠100%使用和共享每個服務器，有助于控制硬件、電源、冷卻和物理數(shù)據(jù)中心空間的螺旋增長成本。

　　在某些情況下，企業(yè)可能需要重新考慮整合，并考慮只有更多硬件才能提供的好處。

　　把資源和服務放在主要數(shù)據(jù)中心以外是網(wǎng)絡的局限性、規(guī)模和冗馀性對組織的重要狀況的合理應對。重要的是分別考慮各種情況及其選擇方案，做出最適合業(yè)務的選擇。

　　集成的吸引力和挑戰(zhàn)。

　　服務器虛擬化與管理軟件的結(jié)合提供了一個擴展的處理器命令集，從底層計算硬件中提取應用程序。

　　將物理計算資源轉(zhuǎn)化為邏輯等效項后，工作負荷可以使用比以前更多的可用資源，并通過在裸機上安裝應用程序無法實現(xiàn)的方式共享這些資源。

　　虛擬化自引入服務器整合以來，已經(jīng)發(fā)展成為一種擴展和支持其他資源整合的方式，包括I/O之類的網(wǎng)絡元素，并允許更多共享有限的數(shù)據(jù)中心容量。

　　由于虛擬化和整合縮小了企業(yè)數(shù)據(jù)中心的規(guī)模，企業(yè)可能意識到整合并不總是追求單一的目標。

　　整合集成已經(jīng)成為一些組織不可或缺的優(yōu)勢，但數(shù)據(jù)中心集成最終會遇到以下嚴峻的物理限制現(xiàn)實:

　　服務器內(nèi)部有物理限制。跨基礎(chǔ)架構(gòu)共享的存儲器和中央處理器周期數(shù)量有限。虛擬化可以在一定程度上共享有限的資源，但不是沒有VM性能下降的風險。

　　跨網(wǎng)存在物理限制。管理者可以共享可用帶寬，但總網(wǎng)絡帶寬有限。在可接受的時間范圍內(nèi)，跨世界距離交換數(shù)據(jù)需要足夠的帶寬，引入了意想不到的延遲物理限制。

　　操作可靠性有物理限制。服務器、存儲和網(wǎng)絡設(shè)備最終會失效。后果可能會影響重要數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施和系統(tǒng)上的所有虛擬機。在傳統(tǒng)的物理服務器部署中，服務器故障只影響托管應用。在運行8臺或10臺虛擬機的集成服務器中，相同的服務器故障會影響所有這些虛擬機。

　　阻礙數(shù)據(jù)中心整合的例子。

　　業(yè)務和信息技術(shù)領(lǐng)導者可以在幾個關(guān)鍵使用案例中提出令人信服的反對整合理由，這取決于基礎(chǔ)設(shè)施的恢復能力、距離、規(guī)模和隔離程度。

　　彈性。

　　冗余工作負載部署是增加工作負載吞吐量的常用方法。這有效地使得應用程序使用負載平衡器集中跨重要案例的流量。雖然重復案例的數(shù)量增加了冗余性，但選擇部署位置(物理服務器)來定義應用的靈活性。

　　如果企業(yè)的戰(zhàn)略是增加工作負荷的吞吐量，重復的例子可能在同一個集成服務器上。然而，這通常被認為是一種不好的做法，因為潛在的系統(tǒng)故障可能會停止這些額外的工作負荷例子。

　　當目標包含應用程序的彈性時，最好的實踐表明組織不應該在同一硬件設(shè)置上找到重復的VM實例。相反，每個冗余的工作負載實例應該位于不同的服務器上。

　　為了實現(xiàn)靈活性而設(shè)計的關(guān)鍵任務應用程序至少需要兩個服務器。這些服務器應輕負荷，并配置為相關(guān)/反相關(guān)管理程序選項，以確保實時遷移或重啟時實例不會意外定位在同一硬件上。

　　災難恢復設(shè)置也有類似的反對整合推動，其中重復的工作負載實例可能位于第二個/遠程數(shù)據(jù)中心站點甚至公共云中的第二個服務器。

　　邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)。

　　組織擁抱越來越多的重要數(shù)據(jù)，制定重要的業(yè)務決策，研究和運營重要的任務設(shè)施。但是，關(guān)于網(wǎng)絡延遲、帶寬和可靠性，數(shù)據(jù)存儲和處理給單個集中數(shù)據(jù)中心帶來了嚴峻的挑戰(zhàn)。

　　考慮制造工廠。企業(yè)不太可能在制造工廠內(nèi)建立數(shù)據(jù)中心。該設(shè)施生成的所有傳感器數(shù)據(jù)、管理和操作該設(shè)施的一定水平的命令和控制信號必須通過WAN轉(zhuǎn)移到集成的數(shù)據(jù)中心。

　　地理距離大，網(wǎng)絡設(shè)備大，導致網(wǎng)絡延遲，可能導致實時控制出現(xiàn)問題。與此同時，無法預見的WAN可用性中斷(如因特網(wǎng)擁塞)可能會使集中數(shù)據(jù)收集和控制不穩(wěn)定。

　　在主數(shù)據(jù)中心以外的實際設(shè)施、位置和任務附近，一定水平的計算和存儲資源的配置可能會緩和網(wǎng)絡依賴性的挑戰(zhàn)，這通常被稱為邊緣計算。

　　大數(shù)據(jù)和規(guī)模。

　　沉重的數(shù)據(jù)處理工作量可能會給數(shù)據(jù)中心帶來巨大的壓力。考慮到大數(shù)據(jù)項目可能需要數(shù)百甚至數(shù)千臺服務器的計算能力來處理數(shù)字節(jié)甚至數(shù)字PB的存儲數(shù)據(jù)，完成可能只需要幾個小時。

　　當然，可以在主數(shù)據(jù)中心部署物理服務器框架和一組虛擬機來處理這樣嚴格的任務。除了大型企業(yè)，支持大量服務器流入的成本和基礎(chǔ)架構(gòu)可能是一項艱巨的任務，尤其令人望而卻步。

　　組織通常不會對建立大數(shù)據(jù)項目的主要數(shù)據(jù)中心進行長期資本投資，而是經(jīng)常將替代計算和存儲資源(如公共云)作為短期運營支出。該技術(shù)不需要大量資金就可以提供規(guī)模。

　　私有云和混合云。

　　云計算的出現(xiàn)幾乎不僅限于AWS、Azure和谷歌。組織擁抱私有云，反映不斷變化的業(yè)務需求。新的服務和自助服務功能使員工和業(yè)務合作伙伴能夠?qū)贸绦蚝头兆鳛榻M織業(yè)務模型的一部分，無需等待IT部門的實施。

　　私有云甚至混合云的引入也面臨著大數(shù)據(jù)用例中發(fā)現(xiàn)的大規(guī)模挑戰(zhàn)。大部分數(shù)據(jù)中心都是實時部署的，取決于日常操作的一致性、規(guī)律性和可控性。

　　企業(yè)不太可能將這些生產(chǎn)資源重新分配給私有云基礎(chǔ)架構(gòu)，企業(yè)可以利用多馀的計算和存儲資源從零開始構(gòu)建可擴展私有云的可能性更低。

　　一個選擇是在其他私有云基礎(chǔ)架構(gòu)上投資資本，但這種方法還有其他選擇。除了主要數(shù)據(jù)中心，企業(yè)還可以使用各種私有云服務。

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