近一個月來，阿里云、AWS、騰訊云等都因為數據中心運維問題造成了業(yè)務上的故障。如何解決這些由人力或自然資源等因素導致的數據中心故障，是運維人員一直在討論的問題。

另一方面，降低數據中心能耗也是無數數據中心從業(yè)者致力于大道的目標。相關資料顯示，2014年，美國的數據中心耗電量達700億千瓦，約占電力消費總量的1.8%，如果不采取措施降低能耗，未來數據中心將會消耗大量的社會電力。

可以說，降低運維故障率與數據中心能耗都是擺在從業(yè)者面前的兩大硬需求，要想在未來面前建造更得力的數據中心，我們應該如何滿足這兩大需求呢？

自動化運維遇挑戰(zhàn)智能運維才是未來？

中科仙絡董事長程小丹在出席2018數據中心設施論壇-上海站表示。他認為，當今運維的重視度已經非常高；在數據中心整個設計建造過程中應該強化機電顧問的作用，才能保證我們在運維的時候，有相關運維的文檔；云和托管成為一個趨勢，大家越來越多的會用第三方的數據中心和云服務，在數據中心遷移過程中需要做好自己的功課，才能確保系統(tǒng)能夠穩(wěn)定。程小丹建議，在數據中心遷移的時候，第一，要評估目標IDC的技術文檔和資質文件；第二，目標IDC要有可信的第三方測試報告；第三，目標IDC運維體系及運維團隊能力要過硬；第四，一定要制定應急預案，把機房放到第三方，第三方本身肯定有應急預案，但自己還得有另外的應急預案，以備不時之需。

北京中科仙絡咨詢服務有限公司董事長

目前，數據中心無論是軟件還是硬件上，都不甚完美，但是即便不完美也要保障業(yè)務的可靠、高速、高效、安全。南開大學AIOps算法專家張圣林認為，自動化運維雖然可以對大體量的服務器進行監(jiān)控分析，但是依然面臨三大挑戰(zhàn)。

首先，目前廣域網變得越來越復雜，一旦出現故障后，很難對故障點進行精確的人工排查；第二，近幾年來，數據中心架構不斷演進，但每一次改進都會對運維人員進行挑戰(zhàn)，因為原有舊經驗不再符合需求，他們需要不斷進行新的分析；第三，軟件的架構不停發(fā)展和演進，現在DEVOPS的興起，就是因為用人工的方法分析變得越來越困難。

“自動化運維面臨的挑戰(zhàn)，正是智能運維纏上的先決條件。”近期，張圣林在出席2018數據中心設施論壇-上海站時表示。他認為，在智能運維時代下，運維團隊只需要判斷智能運維大腦的決策是否準確即可，這減輕了運維人員的人力消耗。目前，張圣林團隊已經百度運維團隊合作出了交換機故障預測的框架。

南開大學AIOps算法專家

從硬件和軟件開始控制數據中心能耗

在不同的氣候條件下，數據中心對制冷程度的要求各異，所以不同地區(qū)對數據中心建設條件要求不一。英國寬德主席David Dryden表示，有效控制能耗的策略是從硬件和軟件開始，數據中心在簡化電力系統(tǒng)架構和驅動效率方面具有可提升的空間。

以新加坡為例，新加坡地處熱帶，運營商不得不把數據中心致于惡劣的條件下。David Dryden在2018數據中心設施論壇-上海站上表示，他的團隊最終在數據中心的大中兩側設置IAC和電源線，或這些放置于建筑物的兩側來提升數據中心的性能表現，這比僅僅在屋頂上安裝冷卻塔更有效。

英國Cundall(寬德)主席

為了推動綠色數據中心建設，美國綠色建筑委員會MTD大中華區(qū)主管徐辰波也來到2018數據中心設施論壇-上海站現場，徐辰波表示，作為LEED作為全球范圍內認可度最高、使用最為廣泛的綠色建筑認證體系，將進一步的細化標準體系，更適應現時代發(fā)展。

美國綠色建筑委員會

運維無小事，一個微小的故障極有可能引起數據中心業(yè)務損失，智能運維或許是2018下半年值得關注的方向。與此同時，我們也要重視數據中心各環(huán)節(jié)對數據中心能耗降低產生的影響。