Động lực đằng sau việc tái chuyển đổi trung tâm dữ liệu - Blog IBM

Động lực đằng sau việc tái chuyển đổi trung tâm dữ liệu – IBM Blog

Nút nguồn: 3078488


Động lực đằng sau việc tái chuyển đổi trung tâm dữ liệu – IBM Blog



Người làm việc trên máy tính xách tay trong trung tâm dữ liệu

Các trung tâm dữ liệu đang trải qua sự phát triển đáng kể. Ban đầu, chúng là những cơ sở tập trung, quy mô lớn, phức tạp, tốn kém và khó nhân rộng hoặc khôi phục. Giờ đây, những tiến bộ về phần cứng và phần mềm cũng như sự tập trung ngày càng tăng vào tính bền vững đang thúc đẩy sự chuyển đổi nhanh chóng. 

Chất xúc tác và câu hỏi hóc búa 

Một sự thay đổi mạnh mẽ trong phát triển và vận hành đang làm cho các trung tâm dữ liệu trở nên linh hoạt hơn và tiết kiệm chi phí hơn. Những thay đổi này được thúc đẩy bởi những điều sau đây: 

  • những thay đổi của thị trường và yêu cầu của khách hàng thúc đẩy các tổ chức phân cấp và đa dạng hóa chức năng lưu trữ và xử lý dữ liệu của họ; 
  • các yêu cầu về chính sách và quy định như chủ quyền dữ liệu, ảnh hưởng đến hoạt động và địa điểm của trung tâm dữ liệu; 
  • nỗ lực giảm thiểu độ phức tạp, rủi ro và chi phí bằng việc áp dụng rộng rãi cơ sở hạ tầng đám mây và kết hợp; 
  • áp lực phải cải thiện tính bền vững bằng các hoạt động xanh hơn, tiết kiệm năng lượng hơn; Và 
  • Việc áp dụng AI, vừa để cải thiện hoạt động vừa tăng yêu cầu về hiệu suất. 

IDC dự đoán sự đột biến trong tự động hóa hỗ trợ AI, giảm 70% nhu cầu can thiệp vào hoạt động của con người vào năm 2027​​. 

Tuy nhiên, AI cũng là kẻ đột phá, đòi hỏi cơ sở hạ tầng tiên tiến để đáp ứng nhu cầu tính toán sử dụng nhiều dữ liệu. Điều này không có nghĩa là sự gián đoạn là một thuộc tính tiêu cực. Nó hoàn toàn ngược lại. Nếu được chấp nhận, sự gián đoạn có thể đẩy tổ chức lên tầm cao mới và dẫn đến những kết quả to lớn. 

Nắm bắt sự thay đổi và đổi mới 

Trung tâm dữ liệu của tương lai đã chín muồi để phát triển và chuyển đổi hơn nữa. Các mô hình dịch vụ được kỳ vọng sẽ trở nên phổ biến hơn, với Dự báo IDC rằng 65% người mua công nghệ sẽ ưu tiên những mẫu xe này vào năm 2026. Sự thay đổi này phản ánh phản ứng trước áp lực kinh tế và nhu cầu lấp đầy khoảng trống nhân tài trong hoạt động CNTT.  

Tầm quan trọng ngày càng tăng của điện toán biên, được thúc đẩy bởi nhu cầu xử lý dữ liệu nhanh hơn và giảm độ trễ, cũng định hình lại kiến ​​trúc trung tâm dữ liệu. Gartner dự đoán các nhóm trung tâm dữ liệu sẽ áp dụng các nguyên tắc đám mây ngay cả đối với cơ sở hạ tầng tại chỗ để giúp tối ưu hóa hiệu suất, quản lý và chi phí. 

Tính bền vững sẽ vẫn là trọng tâm chính, với Gartner lưu ý rằng 87% lãnh đạo doanh nghiệp có kế hoạch đầu tư nhiều hơn vào tính bền vững trong những năm tới. Cam kết này rất quan trọng trong việc giảm tác động môi trường mà các trung tâm dữ liệu sẽ gặp phải, điều chỉnh quá trình chuyển đổi của chúng phù hợp với những nỗ lực toàn cầu rộng lớn hơn để chống lại biến đổi khí hậu. Điều này sẽ cho phép các tổ chức thể hiện cam kết của họ đối với các nỗ lực ESG khi người tiêu dùng tìm cách phân biệt giữa những người thực hiện hành động thực sự và những người chỉ đơn giản là tẩy xanh cho mục đích tiếp thị. 

Hình dung trung tâm dữ liệu của ngày mai 

Các trung tâm dữ liệu sẽ tiếp tục chuyển đổi từ cấu hình nguyên khối từ năm trước sang các hệ sinh thái bền vững, linh hoạt, mạnh mẽ, được điều khiển bởi AI, được phân bổ trên toàn cầu. Chúng sẽ phản ánh sự phát triển rộng lớn hơn của công nghệ, kinh doanh và xã hội, thậm chí đôi khi còn dẫn đầu xu hướng mới. Trung tâm dữ liệu của tương lai sẽ là trung tâm của sự đổi mới, hiệu quả và trách nhiệm với môi trường, đóng vai trò quan trọng trong việc định hình một thế giới kỹ thuật số bền vững.  

Tìm hiểu thêm về cách IBM và VMware giúp các doanh nghiệp xây dựng và triển khai các ứng dụng AI trong trung tâm dữ liệu hiện đại của họ dễ dàng hơn. 

Xem cách hoạt động của dịch vụ tư vấn di chuyển Đám mây của IBM

Bài viết này hữu ích không?

Không


Thông tin thêm từ Chiến lược dữ liệu




Công cụ DataOps: Các chức năng chính và 5 công cụ bạn phải biết

4 phút đọcCông cụ DataOps là gì? DataOps, viết tắt của hoạt động dữ liệu, là một lĩnh vực mới nổi tập trung vào việc cải thiện sự cộng tác, tích hợp và tự động hóa các quy trình dữ liệu trong toàn tổ chức. Công cụ DataOps là các giải pháp phần mềm được thiết kế để đơn giản hóa và hợp lý hóa các khía cạnh khác nhau của quản lý và phân tích dữ liệu, chẳng hạn như nhập dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu, quản lý chất lượng dữ liệu, lập danh mục dữ liệu và điều phối dữ liệu. Những công cụ này giúp các tổ chức triển khai các phương pháp thực hành DataOps bằng cách cung cấp nền tảng thống nhất để các nhóm dữ liệu cộng tác, chia sẻ và quản lý…




7 phương pháp kiểm tra dữ liệu, tại sao bạn cần chúng và khi nào nên sử dụng chúng

5 phút đọcKiểm tra dữ liệu là gì? Kiểm tra dữ liệu bao gồm việc xác minh và xác nhận các bộ dữ liệu để xác nhận chúng tuân thủ các yêu cầu cụ thể. Mục tiêu là để tránh mọi hậu quả tiêu cực đối với hoạt động kinh doanh hoặc các quyết định phát sinh từ sai sót, mâu thuẫn hoặc không chính xác. Trong thế giới nơi các tổ chức phụ thuộc nhiều vào khả năng quan sát dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt, các phương pháp kiểm tra dữ liệu hiệu quả là rất quan trọng để đảm bảo tiêu chuẩn chất lượng cao trong tất cả các giai đoạn của vòng đời dữ liệu—từ thu thập và lưu trữ dữ liệu đến xử lý và phân tích. Đây là một phần của …




8 kỹ thuật và thước đo giám sát chất lượng dữ liệu cần theo dõi

6 phút đọcGiám sát chất lượng dữ liệu là gì? Giám sát chất lượng dữ liệu đề cập đến việc đánh giá, đo lường và quản lý dữ liệu của tổ chức về độ chính xác, tính nhất quán và độ tin cậy. Nó sử dụng các kỹ thuật khác nhau để xác định và giải quyết các vấn đề về chất lượng dữ liệu, đảm bảo rằng dữ liệu chất lượng cao được sử dụng cho các quy trình kinh doanh và ra quyết định. Tầm quan trọng của chất lượng dữ liệu không thể được phóng đại, vì dữ liệu chất lượng kém có thể dẫn đến kết luận không chính xác, hoạt động không hiệu quả và thiếu niềm tin vào thông tin do hệ thống của công ty cung cấp. Giám sát…




Xây dựng chiến lược chất lượng dữ liệu thành công: Từng bước

5 phút đọcChiến lược chất lượng dữ liệu là gì? Chiến lược chất lượng dữ liệu nêu chi tiết các quy trình, công cụ và kỹ thuật được sử dụng để đảm bảo dữ liệu của công ty bạn là chính xác, nhất quán, đầy đủ và cập nhật. Chiến lược chất lượng dữ liệu được xác định rõ ràng cho phép đưa ra quyết định tốt hơn dựa trên thông tin đáng tin cậy và giảm rủi ro liên quan đến dữ liệu kém chất lượng. Để phát triển chiến lược chất lượng dữ liệu thành công, bạn cần hiểu cách thông tin chất lượng cao hỗ trợ quá trình ra quyết định và thúc đẩy tăng trưởng trong toàn tổ chức của bạn cũng như những yếu tố nào có thể tác động hoặc giảm thiểu…

Bản tin IBM

Nhận các bản tin và cập nhật chủ đề của chúng tôi nhằm cung cấp thông tin chi tiết và lãnh đạo tư tưởng mới nhất về các xu hướng mới nổi.

Theo dõi ngay

Các bản tin khác

Dấu thời gian:

Thêm từ IBM