Sei buone pratiche nella progettazione dei data center

In Nlyte, parliamo con molti gestori di infrastrutture, dalle piccole alle grandi Hyperscale organizzazioni. Ciò che riscontriamo costantemente è che, per progettare, creare e mantenere un data center altamente efficiente, le organizzazioni dovrebbero attenersi alle seguenti sei best practice comuni:

1. Utilizzare una soluzione di gestione dell'infrastruttura del data center (DCIM)..  I fogli di calcolo e altri metodi manuali non sono in grado di tenere il passo con i cambiamenti che avvengono in un moderno data center. Per una pianificazione accurata della capacità e per mantenere registri centralizzati precisi, un'organizzazione dovrebbe implementare una soluzione DCIM moderna. Questo sistema offre visualizzazione del data center, reportistica avanzata e analisi, diventando la fonte di riferimento centrale per tutte le modifiche apportate al data center. Le soluzioni DCIM sono ormai onnipresenti nei data center e nelle infrastrutture di elaborazione ibride e sono considerate indispensabili data la complessità e la rapida evoluzione del panorama tecnologico.

2.   Integrare, integrare, integrare.  Molti altri gruppi e sistemi possono sfruttare le informazioni presenti nel data center di un'organizzazione. Pertanto, nella progettazione del data center e dei relativi sistemi, è opportuno prevedere l'integrazione della soluzione DCIM principale con altri sistemi, come i sistemi di gestione degli edifici (BMS), la gestione dei sistemi IT (ITSM) e le soluzioni di gestione della virtualizzazione come VMware e Nutanix. In questo modo, i sistemi del data center possono sincronizzare le informazioni con altri gruppi, consentendo al personale del data center di svolgere il proprio lavoro nel modo più efficiente.

3.   Avere una strategia per l'alimentazione e il raffreddamento. Una percentuale significativa dei costi e del rischio di interruzioni di servizio è direttamente riconducibile all'alimentazione e al raffreddamento utilizzati da un data center. I team infrastrutturali dovrebbero valutare attentamente la propria strategia di alimentazione e raffreddamento per minimizzare i costi e il rischio di interruzioni. In particolare, un'organizzazione dovrebbe controllare il flusso d'aria e il raffreddamento tramite sistemi di contenimento e gestione attiva del flusso d'aria, che offrano soluzioni modulari di alimentazione e raffreddamento scalabili in base alla domanda e all'espansione. Successivamente, è fondamentale implementare report in tempo reale e analisi delle tendenze per contenere i costi ed evitare potenziali problemi.

4.   Implementare flussi di lavoro e processi misurabili e ripetibili. Un data center è un organismo vivente che richiede che le risorse vengano implementate, aggiornate e portate a fine vita. Una delle migliori pratiche di progettazione critiche è assicurarsi di utilizzare flusso di lavoro e processi aziendali ripetibili per garantire che le risorse vengano gestite in modo coerente e tempestivo. Tutte le azioni sono trasparenti, tracciabili e verificabili.

5.   Ottimizza la capacità del data center tramite analisi e reportistica.  Dal momento in cui si progetta un data center, questo viene costantemente riprogettato. Per stare al passo con questi cambiamenti e garantire di avere sempre spazio, energia, raffreddamento e connettività di rete sufficienti, sono necessari strumenti di analisi e reporting affidabili che tengano il personale e il management aggiornati sulle esigenze di capacità attuali e future. In questo modo, si evita di rimanere senza risorse proprio quando qualcuno ne ha bisogno.

6.   Automazione, automazione, automazione. Una buona progettazione di un data center dovrebbe prevedere l'automazione del maggior numero possibile di funzioni operative svolte da una persona. Ciò contribuisce a garantire che l'infrastruttura venga implementata in modo coerente in un singolo data center o in più data center, riducendo al contempo i costi e il tempo che il personale dedica alla manutenzione dell'infrastruttura. L'automazione dovrebbe essere implementata in diverse fasi, dall'audit al flusso di lavoro e all'integrazione tra i sistemi.

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