在人们的日常生活中，厨房中的厨具通常各司其职，很少有各种功能集于一体的。数据中心的设施和设备也是如此。目前为止，在构建数据中心基础设施的时候，各种规模的组织一直是使用孤立的运营模型。这种“一个工具只有一种功能”的模式，使得中小企业无法采用一些先进技术，原因很简单，因为无法证明成本效益是合理的。
而2019年可能成为大型组织采用可组合基础设施概念的一年：在单一控制平台下融合一些单个用途工具，为数据中心提供弹性、先进、操作高效的“瑞士军刀”。2019年也将是迄今为止，数据中心基础设施融合，或单一产品概念融合的一年。联合架构模型、单一功能可组合性、普通IT任务的高级自动化，以及预测性而非简单反应性的新智能将是重点发展的措施。

目前，需要将核心数据中心、边缘计算和云计算视为所有需要管理工具和现场利用计划的独特环境。但是会采取一些措施将这些不同的技术整合到一个基础设施中。首先，组织将会更加熟悉内部私有云，更好地理解边缘计算的重要性，还会更好地了解公共云如何帮助填补空白。无论是针对突发容量、特定工作负载，还是针对其他需求进行扩展和缩小。
与此同时，人们将看到更快的管道、更好的压缩性、增强的安全性，这些都使公共云成为数据中心基础设施的一种更现实的扩展。它将允许边缘和核心作为联合系统开始运行，并在容量需要时扩展到云计算。
但它不仅是架构方面的创新，也是基础架构管理方面的创新。无论位置或资源类型如何，所有丰富的数据服务和数据中心资源都将汇集在一起，通过单一GUI在一个位置进行管理。这些资源还将通过高级智能和策略进行管理，这些策略能确定哪些工作负载需要哪些资源，以及哪些资源最适合它们驻留，以优化I/O操作和成本，确保服务等级协议(SLA)。所有这些功能都会减轻数据中心管理人员的负担。
那么这会在2019年实现吗?并不是所有的方法都一定能实现，但是将会看到共享一些常用工具的主要步骤。
迁移到联合基础设施是将物联网集成到IT系统的核心部分，因为更多的可组合性，允许IT通过单个易于编程的API来协调所有这些资源。这样做对于大规模混合工作负载环境是理想的，而物联网本质上是一个非常混合的工作负载环境。物联网的采用率正在上升：到2020年将有800亿台连接设备，每年产生165泽字节的数据。2019年，在确保可组合基础设施服务于物联网方面将取得巨大进步。

IT行业人士变得越来越精明。他们现在意识到可以动态地重新配置基础设施，以便根据当时的需求支持应用程序。他们不必为自己的基础设施配置每个应用程序。2019年出现了可组合基础设施快速发展的积极迹象。
以一个业务高速增长并且正在扩建的机场为例。这听起来很奇怪，但机场运营方计划引进更多的航班，却发现没有足够的空间来建造更多的候机楼。其原因是候机楼一些登机口已经对外出租，但并没有全部使用。如果机场运营方可以在主要承租人不使用的情况下允许使用候机楼登机口，就可以在不扩大机场设施的情况下承载更多航班。动态租赁的方法解决了这个问题，但也带来了另一个问题。那就是每个候机楼都配备了IT基础设施，以支持主要承租人的应用程序。
但是通过可组合的基础设施，该机场可以动态地重新配置资源。他们可以支持二级运营商的需求，建立一个新的基础设施，支持更多的航班。这种可组合性将在2019年加速，在功能方面不断创新，并根据应用需求实时提供资源的重新配置。

机器学习和人工智能已经在很长一段时间内出现在很多组织的技术列表中，并且有充分的理由。当组织采用这些前沿技术时，可能会有深刻的印象。而在即将到来的这一年将会看到人工智能实现自我维持的真正进展。
人们将会看到机器学习和人工智能转化为自我修复系统等技术，这是确保系统不会发生故障的预测系统，并能够智能地评估容量和性能。该技术将自动优化基础设施，以提高性能和效率。
例如，通过使用机器学习和人工智能，系统将理解在哪里需要更多的容量，然后从最有意义的地方去保留这些容量。也许它来自云端，因为更多的存储空间也是暂时的。或者，系统可能会为管理员创建清单，以便为数据中心购买更多存储设备，因为接下来的时间将是必要的。人工智能和机器学习将更有效地为组织实际管理其基础设施，并将提供有关如何规划的真实情报。这将是预测性的，而不仅仅是反应性的。如何实现这一壮举可能并不重要。它可能涉及随机建模和基本趋势。
客户如何运营其基础设施的数据，与供应商共享更多这方面的信息，这样可以比较其他客户正在看和体验的内容，并使用洞察力进行预测建模。因此，当特定服务器组中的热量达到峰值时，可以预期数据中心出现哪些故障或超出冷却能力。这种洞察力可能会促使工作人员及时处置，或者可能需要更改基础设施的部署，更好地平衡工作负荷，减少现场产生的热量。通过下一代机器学习和人工智能，组织可以感知和解决这些需求。
如今，新兴技术迅速发展，而那些资金雄厚的组织将会关注更加前沿的技术。随着2019年的到来，这些创新的可访问性的提高将为IT和企业带来更高的效率和更好的结果。

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本文地址：//gulass.cn/data-center-forecast-for-2019.html编辑：KSJXAXOAS，审核员：逄增宝

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