| 由于需要比以前更快地提供業(yè)務(wù)和客戶價值，許多企業(yè)正在將敏捷軟件開發(fā)實踐提升到新的水平，并采用DevOps方法和微服務(wù)。這些舉措成功的關(guān)鍵是可以支持這些工作方式，同時仍然保持高效率和利用率。
這就是數(shù)據(jù)中心作為數(shù)據(jù)的中央存儲庫變得至關(guān)重要的地方。他們不僅需要管理越來越多的數(shù)據(jù)、更復雜的機器和基礎(chǔ)設(shè)施，還需要更快地生成有關(guān)數(shù)據(jù)的改進信息。
在本文中，自動化和基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)提供商現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心架構(gòu)師MatthewBeale對機器人過程自動化(RPA)和機器學習如何為自動化數(shù)據(jù)中心鋪平道路進行了解析。
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在接下來的兩年中，人們將開始看到支持傳統(tǒng)和下一代工作負載的數(shù)據(jù)中心，這些工作負載可以在任何時候以自我修復的最佳方式實現(xiàn)自動化。這意味著，當涉及到遷移、維護、升級、容量更改、審計、備份、監(jiān)控時，數(shù)據(jù)中心在不需要或幾乎不需要援助或人工干預的情況下自行采取大部分行動。
無論數(shù)據(jù)中心內(nèi)的流程是什么，自動化機器人都能確保其一致性和準確性，這意味著每項任務(wù)都將更加高效。Ultima公司計算出自動化技術(shù)與人類的生產(chǎn)力比率為6:1，使團隊能夠僅在特殊情況下進行干預，做出決策。這意味著操作工作需求的類型，從確保發(fā)生了什么事情和解決問題，到查詢業(yè)務(wù)和花費時間開發(fā)應用程序和平臺，都會發(fā)生變化。
與自動駕駛汽車類似，開發(fā)自動化數(shù)據(jù)中心的潛力永無止境，需要不斷改進工作方式。
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