近代的なデータセンターは複雑なエコシステムであり、多くの組織で実行と管理が困難な場合があります。データセンターには、電力、冷却、物理セキュリティ・システムなどの洗練されたシンプルなデータ・ストレージと、処理用 IT 機器やそれを運用するインフラが必要です。
しかし、無数のシステムを手動で監視することは、非常に非効率です。複数のシステムの性能を測定すると意思決定が遅くなり、データセンターを最適な状態で稼働させるための迅速な調整が困難になります。データセンターのインフラ管理（DCIM）がなければ、データセンターの管理者は基本的に暗闇の中を飛んでいるようなもので、エコシステム全体を完全に把握することはできません。
DCIM とは
DCIM とは、データセンターのインフラ、利用率、消費電力をリアルタイムで監視・管理するためのソフトウェアやツールのことで、データセンターのオペレーターがデータセンターのインフラを全体的に把握できるようにします。このビューには、温度、消費電力、帯域幅、デバイスの健全性から、データセンターのセキュリティ・ステータスまで、あらゆるものが含まれます。
DCIM の主な機能
優れた DCIM ソフトウェアは、データセンターの全てのプロセスとシステムを透過的に表示し、タスクの管理と自動化のための単一の集中プラットフォームを提供することで、データセンターのワークフローを向上させます。
DCIM の主な機能は、リアルタイムの監視とレポートです。データセンターの運用者は、データセンターのエコシステム全体を一度に確認できるだけでなく、問題の発生前に特定することもできます。この可視性の向上により、データ駆動型の意思決定が迅速になり、デバイス構成が向上します。これらは全て、より効率的で積極的なデータセンター管理につながります。
リアルタイムの監視とレポートにより、以下のようなさまざまな種類のデータを収集・分析します。
- 容量データ：この情報は、データセンターが容量制限に近づいているかどうかを DCIM ユーザーに知らせます。この場合、混乱を避けるために容量を追加する必要があります。
- 容量分析：優れた DCIM ツールは、容量データを分析してデータ使用量のピークや谷を特定し、問題領域を特定することで価値を高めます。
- 消費電力データ：過去および現在の電力使用量データの両方を使用して、数時間から数か月の期間にわたるピークおよび平均使用量を決定できます。
- アセットデータ：データセンターの資産に関する情報には、データセンターが使用するデバイスやシステムの数や種類が含まれます。
- 物理セキュリティ・データ：これには、誰がいつデータセンターにアクセスするかに関する情報が含まれます。このデータは、リアルタイム・データと履歴データの両方を対象としています。
- サステナビリティ・データ：サステナビリティは、単に資産の電力消費を監視するだけでなく、データセンターが使用している再生可能エネルギーの量と種類もカバーしています。このデータを分析することで、データセンターのオペレーターは、再生可能エネルギー源から得られる総電力使用量の割合と、所与のエネルギー使用量に対する CO2 排出量を知ることができます。
これら全てのデータを組み合わせることで、DCIM はデータ・センターを最適化するための非常に貴重なリソースとなります。
DCIM 実装手順
DCIM の実装に関する簡単なステップバイステップのガイドを以下に示します。
- 評価：ハードウェア、ソフトウェア、運用プロセスなど、既存のデータセンター・インフラの徹底的な評価を行います。
- 目標を定義する：効率性の向上、ダウンタイムの削減、サステナビリティの目標達成など、DCIM 実装の目標と目的を定義します。
- ソリューションを選択：現在や将来の成長に対応できる DCIM ソリューションを選択してください。
- アセット・ディスカバリの実施：DCIM ソフトウェアに投入するために、正確なアセットとドキュメントのリストを作成することに時間を費やします。
- パイロットの実施：パイロット実装を実施し、潜在的な問題を特定し、展開戦略を改良してから、本格的な実装を行います。
- 定期的なレビューの設定：DCIM システムの定期的なレビューと更新のスケジュールを設定し、データセンターのエコシステムの変化やビジネス・ニーズの変化にあわせます。
- 継続的な改善：定期的にフィードバックを収集し、性能指標を分析し、DCIM ソフトウェアを最適化するための調整を行います。
DCIM の動向と今後の展望
主な DCIM の傾向は、次のとおりです。
AI を活用した分析
AI と機械学習は、膨大な量のデータを分析するために DCIM ソリューションに統合されるようになっています。AI を活用した分析は、潜在的な問題の予測、リソース活用の最適化、全体的な効率性の向上に役立ちます。AI ベースの機能がさらに進化し、DCIM 内でより正確な予測分析、異常検知、自動化された意思決定が可能になります。
エッジ・コンピューティングの統合
エッジ・コンピューティングの台頭に伴い、DCIM ソリューションは、さまざまなエッジ・ロケーションにわたる分散インフラの管理に適応しています。エッジ・コンピューティングが成長し続けるにつれ、DCIM ツールは進化し、エッジ・デバイスの集中制御と監視を提供します。これには、リアルタイムの可視性、エッジの問題への自動応答、分散環境におけるリソースの効率的な管理が含まれます。
クラウド・サービス
ハイブリッドやマルチクラウド戦略を採用する企業が増えており、DCIM ソリューションは、オンプレミスとクラウドベースのインフラの両方を包括的に把握するために、クラウド・サービスと統合されつつあります。クラウド・プラットフォームとのより深い統合により、さまざまなクラウド・プロバイダ間でリソースのシームレスな管理と監視が可能になります。これにより、ワークロードの配置やリソースの最適化に関して、データ駆動型の意思決定が可能になります。
モジュラー型データセンター管理
モジュラー型データセンターは、柔軟性とスケーラビリティにより、人気が高まっています。DCIM ツールは普及するにつれ進化し、迅速な展開管理、リソースの割り当て、コンテナ化されたワークロードの監視など、モジュラー・インフラのための特殊な機能を提供します。
5G 統合
5G の普及に伴い、DCIM ソリューションは、増大するデータ・トラフィック、低遅延の要件、5G ネットワークをサポートするエッジ・データセンターの展開を管理するために適応する必要があります。
デジタルツイン技術
デジタルツイン技術を DCIM に統合することで、データセンター全体の仮想表現が可能になります。これにより、実装前に変更内容のシミュレーション、テスト、最適化が可能になります。
サステナビリティ
サステナビリティ（持続可能性）を重視することで、エネルギー効率の最適化、二酸化炭素排出量の削減、環境目標を達成するためのツールの提供において、DCIM の進歩が促進されます。
俊敏性
DCIM は、運用の俊敏性(アジャイル)を実現し、競争優位性を獲得するために必要なインフラ分析を組織に提供する役割を果たします。
まとめ
DCIM は急速に進化する分野であり、データセンターの管理者は、データセンターの運用状況の可視性を大幅に向上させることで、データセンターの性能と効率性を最適化できます。AI、エッジ、5G などの新技術は、DCIM ソフトウェアの進化に重要な役割を果たします。
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