数据中心需要大量的计划、时间和财务投资。拥有正确的数据网络解决方案还可以帮助发现有关组织运作状况的大量信息。
　　
　　即使运营商拥有如此众多的信息，是否曾经考虑过数据中心还没有告诉什么？否则，可能会造成严重后果。
　　
　　目标：有意义且有用的数据
　　
　　但是首先需要记住，如今可用的数据并不像人们想象的那样新。当前使用的许多数据操作和过程也没有。事实上，自从服务器和数据中心体系结构诞生以来，收集数据的能力就一直存在。
　　
　　但是，相对较新的功能是能够智能地将数据解释为有意义和有用的功能。这种能力在过去五年才实现。以谷歌公司为例，它在收集数百万人的营销数据方面做得非常出色。尽管这些数据已经存在了很长一段时间，但能够将其货币化并转化为有用的东西只是一个相当新的发展。
　　
　　单一控制平台并不容易
　　
　　查看数据中心防火墙中所有活动的功能也已经存在了一段时间。面临的挑战是要有时间和资源来查看和解释该数据以确定它可以告诉什么。幸运的是，现在耗时的数据分析是通过机器学习、人工智能和大数据分析通过称为“单一控制平台”的概念执行的。
　　
　　单一控制平台实际上意味着将运营商需要的所有信息集中在一个地方，以成功运行数据中心和组织的运营，而无需使用众多不同的界面。
　　
　　说起来容易做起来难，玻璃概念的单一窗格已成为企业和此类服务提供商的主要关注点。供应商之间还需要大量的协调和团队合作。
　　
　　不过，最令人担忧的是，许多供应商尚未完全公开分享他们如何接近单一控制平台概念。
　　
　　但是想象一下，如果这些组织中的领导者（包括交换方以及工程和集成方）进行沟通。这将产生巨大的规模，相当于将数据中心的处理能力提高一倍，但只需要实际功率的三分之一即可运行它。
　　
　　两个实体相互协作总是使关系比单个实体本身更强大。如此牢固的关系导致近年来出现了一系列令人大开眼界的发展，包括基于数据操纵意见并利用该数据改善生活的能力。
　　
　　更快地实现数据
　　
　　总的来说，可用数据的数量和使用它所做的事情可以改善周围的任何事情。这包括从车辆安全到医疗技术进步的所有内容。
　　
　　数据分析还可以提高识别使用模式或类型的能力。这有助于提高商业和个人生活的效率。在更大的层面上，数据分析和机器学习能够更快地实现数据。如果能缩短对某事作出反应的时间，那么就超过了其竞争对手。如果可以通过在全球范围内通过机器学习来分享信息，那会产生更好的结果。
　　
　　做好准备是值得的
　　
　　不幸的是，并不是每个人都准备得那么充分。以一个学区为例。内部员工在该地区的数据中心中建立辅助网络时遇到了问题。该网络非常成功地隐藏起来，以至于需要进行三项分析工作才能发现正在发生的事情，并确定其如何危害整个系统。
　　
　　在发现隐藏网络和恢复工作时，数据量和生产力损失巨大。因为该地区没有采取必要的措施使其数据中心告诉他们出了问题，并且由于这种行为已经发生了很长时间，所以直到为时已晚才显得异常。
　　
　　一些建议
　　
　　关于数据中心的操作，需要考虑以下事项：
　　
　　•不要陷入试图随时了解所有事情的陷阱。这肯定会导致失控。
　　
　　•如果遇到的数据中心信息不正确，需要花费时间聆听多种观点。
　　
　　•鼓励网络和服务器团队之间进行沟通，这将有助于解决各种数据中心问题，直到它们变得太大而无法管理。
　　
　　最后，与提供不同工作经验的人员进行的技术讨论也将大开眼界，并希望对每天做出的一些关键数据中心和运营决策产生积极影响。
　　
　　编译：Harris