De dynamiske kræfter bag re-transformation af datacenter - IBM Blog

De dynamiske kræfter bag re-transformation af datacenter – IBM Blog

Kildeknude: 3078488


De dynamiske kræfter bag re-transformation af datacenter – IBM Blog



Person, der arbejder på bærbar computer i datacenter

Datacentre er under betydelig udvikling. Til at begynde med var de massive, centraliserede faciliteter, der var komplekse, dyre og svære at replikere eller restaurere. Nu driver fremskridt inden for hardware og software samt øget fokus på bæredygtighed hurtig transformation. 

Katalysatorer og gåder 

Et dramatisk skift i udvikling og drift gør datacentre mere agile og omkostningseffektive. Disse ændringer er drevet af følgende: 

  • markedsændringer og kundekrav, der får organisationer til at decentralisere og diversificere deres datalagrings- og behandlingsfunktioner; 
  • politik og lovgivningsmæssige krav såsom datasuverænitet, der påvirker datacenterdrift og placeringer; 
  • presset på at reducere kompleksitet, risiko og omkostninger med den udbredte anvendelse af cloud- og hybridinfrastruktur; 
  • presset for forbedret bæredygtighed med grønnere, mere energieffektive metoder; og 
  • AI-adoption, både for at forbedre driften og øge ydeevnekravene. 

IDC forudser en stigning i AI-aktiveret automatisering, hvilket reducerer behovet for menneskelig operationsintervention med 70 % inden 2027​. 

AI er dog også en forstyrrende faktor, hvilket kræver avanceret infrastruktur for at imødekomme dataintensive beregningskrav. Dette er ikke for at antyde, at forstyrrelse er en negativ egenskab. Det er stik modsat. Hvis det omfavnes, kan disruption skubbe organisationen til nye højder og føre til enorme resultater. 

Omfavn forandring og innovation 

Fremtidens datacenter er modent til yderligere vækst og transformation. As-a-service modeller forventes at blive mere udbredte, med IDC prognose at 65 % af teknologikøberne vil prioritere disse modeller inden 2026​​. Dette skift afspejler reaktionen på økonomisk pres og behovet for at udfylde talenthuller i it-drift.  

Den voksende betydning af edge computing, drevet af behovet for hurtigere databehandling og reduceret latenstid, omformer også datacenterarkitekturen. Gartner forudsiger datacenterteams vil anvende cloud-principper selv for lokal infrastruktur for at hjælpe med at optimere ydeevne, styring og omkostninger. 

Bæredygtighed vil fortsat være et centralt fokus, med Gartner bemærker, at 87% af virksomhedsledere planlægger at investere mere i bæredygtighed i de kommende år. Denne forpligtelse er afgørende for at reducere den miljøpåvirkning, datacentre vil have, og tilpasse deres transformation til en bredere globale indsats for at bekæmpe klimaændringer. Dette vil give organisationer mulighed for at demonstrere deres engagement i ESG-bestræbelser, da forbrugere søger at skelne mellem dem, der tager reelle handlinger, og dem, der blot er greenwashing til markedsføringsformål. 

Forestil dig morgendagens datacenter 

Datacentre vil fortsætte med at skifte fra de monolitiske konfigurationer fra før i tiden til at blive agile, kraftfulde, AI-drevne, bæredygtige økosystemer distribueret globalt. De vil afspejle den bredere udvikling af teknologi, forretning og samfund, nogle gange endda føre angrebet til en ny grænse. Fremtidens datacenter vil være i centrum for innovation, effektivitet og miljøansvar og spille en afgørende rolle i udformningen af ​​en bæredygtig digital verden.  

Lær mere om, hvordan IBM og VMware gør det nemmere for virksomheder at bygge og implementere AI-applikationer i deres moderne datacenter. 

Se, hvordan IBMs Cloud-migreringsrådgivning fungerer

Var denne artikel til hjælp?

JaIngen


Mere fra Data Strategy




DataOps-værktøjer: nøglefunktioner og 5 værktøjer, du skal kende til

4 min læs - Hvad er DataOps-værktøjer? DataOps, en forkortelse for data operations, er en spirende disciplin, der fokuserer på at forbedre samarbejdet, integrationen og automatiseringen af ​​dataprocesser på tværs af en organisation. DataOps-værktøjer er softwareløsninger designet til at forenkle og strømline de forskellige aspekter af datastyring og analyse, såsom dataindtagelse, datatransformation, datakvalitetsstyring, datakatalogisering og dataorkestrering. Disse værktøjer hjælper organisationer med at implementere DataOps-praksis ved at tilbyde en samlet platform for datateams til at samarbejde, dele og administrere...




7 datatestmetoder, hvorfor du har brug for dem, og hvornår du skal bruge dem

5 min læs - Hvad er datatest? Datatest involverer verifikation og validering af datasæt for at bekræfte, at de overholder specifikke krav. Målet er at undgå negative konsekvenser for forretningsdriften eller beslutninger som følge af fejl, uoverensstemmelser eller unøjagtigheder. I en verden, hvor organisationer er stærkt afhængige af dataobserverbarhed for informeret beslutningstagning, er effektive datatestmetoder afgørende for at sikre højkvalitetsstandarder på tværs af alle stadier af dataens livscyklus – fra dataindsamling og lagring til behandling og analyse. …




8 Datakvalitetsovervågningsteknikker og -målinger at se

6 min læs - Hvad er datakvalitetsovervågning? Datakvalitetsovervågning refererer til vurdering, måling og styring af en organisations data med hensyn til nøjagtighed, konsistens og pålidelighed. Den anvender forskellige teknikker til at identificere og løse problemer med datakvalitet, hvilket sikrer, at data af høj kvalitet bruges til forretningsprocesser og beslutningstagning. Vigtigheden af ​​datakvalitet kan ikke overvurderes, da data af dårlig kvalitet kan resultere i forkerte konklusioner, ineffektiv drift og manglende tillid til informationen fra en virksomheds systemer. Overvåger...




Opbygning af en vindende datakvalitetsstrategi: Trin for trin

5 min læs - Hvad er en datakvalitetsstrategi? En datakvalitetsstrategi beskriver de processer, værktøjer og teknikker, der anvendes for at sikre, at din virksomheds data er nøjagtige, konsistente, fuldstændige og opdaterede. En veldefineret datakvalitetsstrategi muliggør bedre beslutningstagning baseret på pålidelig information og reducerer risici forbundet med data af dårlig kvalitet. For at udvikle en succesfuld datakvalitetsstrategi skal du forstå, hvordan information af høj kvalitet understøtter beslutningsprocesser og driver vækst på tværs af din organisation, og hvilke faktorer der kan påvirke eller reducere...

IBM nyhedsbreve

Få vores nyhedsbreve og emneopdateringer, der leverer den seneste tankelederskab og indsigt i nye trends.

Tilmeld nu

Flere nyhedsbreve

Tidsstempel:

Mere fra IBM