如今的數(shù)據(jù)中心承擔(dān)的不僅僅是維護(hù)和監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中心站點(diǎn)的可用性。隨著業(yè)務(wù)的提升，云服務(wù)器和5G網(wǎng)絡(luò)的滲透，數(shù)據(jù)中心體系結(jié)構(gòu)迫切需要改造，用于適應(yīng)不斷發(fā)展的新工作負(fù)載。

那么不斷發(fā)展的動態(tài)將如何激發(fā)對未來數(shù)據(jù)中心的需求呢？

云架構(gòu)師

云正在不斷發(fā)展，并且對具有云架構(gòu)經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)人員有很高的要求。云架構(gòu)師必須具備豐富的架構(gòu)原理知識，并且具有與軟件開發(fā)、第三方集成、數(shù)據(jù)庫以及Devops、網(wǎng)絡(luò)和企業(yè)安全性相關(guān)的技能。

云配置管理

混合云的使用已經(jīng)成為了一種新的趨勢。在這種大趨勢下，組織將要求具備必要技能的人員在云和本地平臺之間遷移數(shù)據(jù)和應(yīng)用。具有配置管理工具使用經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)人員將成為搶手技能。云配置管理涉及為云(SaaS，PaaS和IaaS)配置硬件和軟件。數(shù)據(jù)中心管理員將尋求在Chef，Puppet或SaltStack等軟件工具中精通的專業(yè)人員的幫助。

邊緣計(jì)算

隨著我們走向超連接世界，數(shù)十億臺設(shè)備將連接到互聯(lián)網(wǎng)，從而以邊緣計(jì)算的形式將智能帶到邊緣。隨著越來越多的邊緣計(jì)算部署成為現(xiàn)實(shí)，企業(yè)將尋求智能和經(jīng)濟(jì)高效的方法，從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，然后將其路由到遠(yuǎn)程和本地?cái)?shù)據(jù)中心。因?yàn)榇蠖鄶?shù)邊緣設(shè)備都有資源限制，因此，系統(tǒng)需要設(shè)計(jì)為在不降低性能的情況下運(yùn)行，并與其他設(shè)備互操作。同樣，邊緣設(shè)備可以交換大量數(shù)據(jù)，而且總是連接在一起的。數(shù)據(jù)庫專家需要更有效地設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，以便有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲、分發(fā)和分析。邊緣設(shè)備更容易出現(xiàn)安全風(fēng)險(xiǎn)，安全專業(yè)人員需要具有相同級別的數(shù)據(jù)保護(hù)功能，如加密和身份驗(yàn)證。

人工智能

2020年，超過30%的數(shù)據(jù)中心如果不能為人工智能做好充分準(zhǔn)備，將不再具備運(yùn)營或經(jīng)濟(jì)可行性。考慮到這一現(xiàn)實(shí)，數(shù)據(jù)中心管理人員必須擁有使用人工智能的專業(yè)知識，以提高效率。雖然人工智能當(dāng)然可以執(zhí)行例行任務(wù)，如修補(bǔ)安全更新、備份甚至更新系統(tǒng)，但設(shè)計(jì)算法和優(yōu)化算法以確保更好的結(jié)果的任務(wù)留給了熟練的專業(yè)人員。這可以包括編寫算法以確保的負(fù)載分配、高效自動地?cái)U(kuò)展系統(tǒng)以及性能監(jiān)視和故障排除。

安全性

這是最關(guān)鍵的技能，并且將始終處于高需求狀態(tài)。始終需要高水平的信息安全專家來幫助數(shù)據(jù)中心主動保護(hù)自己免受攻擊。當(dāng)前，信息安全專家專注于檢測網(wǎng)絡(luò)、工作負(fù)載或應(yīng)用程序中的威脅并采取應(yīng)對措施，將來，他們將專注于使用自動化工具來檢測網(wǎng)絡(luò)中的異常情況，并使用自動化智能來主動保護(hù)其公司。

隨著企業(yè)著眼于數(shù)據(jù)中心環(huán)境的現(xiàn)代化，對上述技能的需求將非常大。圍繞AI、ML、軟件定義、云和智能邊緣的技能將有助于未來的數(shù)據(jù)中心變得更加智能、自動化和軟件化。

網(wǎng)站標(biāo)題：未來的數(shù)據(jù)中心必須要具備的五大技能
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