摘要：虚拟和云计算的复杂情况当需要管理同一网络上的大量机器时，基于虚拟和或云计算的数据中心就会遇到挑战。当数据中心由本地部署虚拟环境和或云计算环境的异构组合组成时，会出现更多复杂情况。
当今的数据中心管理人员经常监督日益复杂的运营环境，其中包含各种应用程序、数据库和竞争平台的混合。通过脚本和平台，以及特定于应用程序的调度工具来管理数据中心环境，这有可能效率低下，并且耗时，从而导致数据中心自动化孤岛，导致工作负载出现管理难题。这些不协调的工具需要不断更新以应对变化，否则将增加运营成本，并降低员工工作效率。
然而，工作负载自动化有一个更高效的企业范围战略，可以帮助数据中心管理人员承担越来越多的责任。为了处理预算不足和IT技能差距的问题，企业正在研究这样的策略以避免中断。事实上，根据调查机构Gartner公司的＂预测2018年：IT运营＂的调查报告，到2020年，75％的企业将因基础设施和运营的技能差距而出现明显的业务中断。
企业用特定的自动化工具解决自动化问题是一种分散的方法，可以被描述为一种＂元素＂．更高效的方法是采用一种＂架构＂，便于数据库自动化和调度，以简化复杂工作流程的管理，减少对定制脚本的需求，同时提高生产力并降低IT运营成本。
这种架构方法可帮助数据中心管理人员克服六个自动化障碍，例如：
（1）跨服务器的分段计划
特定于平台的计划工具通过强制在机器和操作系统级别执行数据中心任务和进程的调度会增加风险。而采用工作负载自动化解决方案将这些工具统一到一个框架中，以便更好地进行控制，从而消除了许可、部署和管理多个工具的需要，并消除了在数据库级别调度和执行作业的麻烦，以及容易出错的做法。
（2）重复和耗时的数据中心操作
数据中心有效运行的关键是维护功能，如数据库备份、文件系统移动、FTP操作等。工作负载自动化解决方案可通过单一解决方案实现管理，提高批次成功率，同时减少运行时间，通过在多个数据库和平台间的动态平衡工作负载来提高资源可用性，并提供集中式监控和警报，以更快地解决问题。
（3）复杂的数据库增长和变化
随着企业发展，将新技术应用到数据中心是竞争和高效运营的关键要素。数据中心自动化的基本方法提供了一个短期的临时解决方案。这最好体现在自动化的脚本这个主要方法中。创建、修改和测试脚本既耗时又耗费资源，可能会阻碍更新现有工作流程或整合新工作流程的能力。架构方法利用生产就绪模板和工作流程来减少对定制脚本的依赖，提供基于对象的架构，强调可重用性，简化现有工作负载的修改，并通过简化数据集成、ETL（数据抽取、清洗与转换）和数据仓库以适应数据增长和复杂性流程。
（4）安全漏洞
分散的数据中心自动化策略会对未经授权的生产过程和工作负载更改构成威胁，有可能导致敏感信息的泄露。例如，在受管制的行业中，任何未经授权的更改涉及患者数据或财务账户信息的生产工作流程都可能具有破坏性。此外，特定于平台的调度工具可能导致跨不同服务器的作业和脚本不受控地扩散，从而增加了作业失败风险。工作负载自动化解决方案建立了基于用户的角色，提供了一个平台来防止未经授权的更改，并为数据中心管理人员提供了监控和审核安全合规变更的能力。
（5）虚拟和云计算的复杂情况
当需要管理同一网络上的大量机器时，基于虚拟和／或云计算的数据中心就会遇到挑战。当数据中心由本地部署、虚拟环境和／或云计算环境的异构组合组成时，会出现更多复杂情况。这些平台配备了自己的本地作业调度程序，但与物理数据库一样，它们代表了自动化的孤岛，从而阻止数据中心在其范围内的工作负载中动态管理和配置虚拟和／或云实例。采用架构解决方案为虚拟和物理计算平台提供单一控制点，通过基于工作负载执行自动配置和取消配置虚拟／云计算资源，可以降低IT运营成本，并自动执行涉及虚拟化资产的桌面虚拟化和管理流程。
（6）部门间协调困难
由于自动化经常超越数据中心，甚至超越IT部门来实施，因此部门之间的转换可能会产生不必要的额外工作。例如，当一个部门完成高级业务工作流程的一部分时，信息和数据将交由另一个部门处理，这往往需要人工处理和干预。架构方法提供了协调工具，通常可以消除涉及交付工作流检查点的许多部门间依赖关系。
虽然自定义脚本和特定于平台的工具可以快速修复日益增加的责任和静态资源的繁忙数据中心管理人员，但实施体系结构方法可以解决数据中心管理人员当前面临的一些问题，并防止将来出现问题。在架构模型之后的数据库自动化控制的简单的单点控制可以帮助数据中心管理人员完成重复任务，并为员工提供更高级的项目，从而为企业带来更大的业务价值。
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