渠道攻略—nVisual对于数据中心类型客户价值点

随着信息化水平的提升,各行各业愈发智能,众多颇具规模的数据中心拔地而起,所需设备及线缆数量也逐步上升。然而对网络基础设施的管理,大多数企业运维部门管理方式却还停留在“远古时代”--人工记录。

我们来粗算一下,小规模数据中心约100台机柜,平均每个机柜上架20台设备,平均每个设备20个端口,那就是4万条线缆,变更灵活、舛错不齐、错综复杂,然而现状却没有一个有效的记录管理工具。纵观各单位对于综合布线的管理,大多数不得不选择用Excel表格、Visio这样的非专业工具,运维需求无法满足,痛点问题接踵而至。

一、数据中心类型客户现状问题

表状:

l管理地域分散

现实中,有许多因素影响客户企业数据中心选址。常有一家企业坐拥几个数据中心的情况,目前大多数企业选择的方式是运维工程师来回折返维护,造成故障发现不及时并且成本较高。

l基础设施众多,数据记录不准确

数据中心通常机柜数量众多,设备量大且种类分散,线路错综复杂,依托于人员记录变更信息,有些运维工程师在数据中心现场插拔跳线,上下架设备,在“事后”补充记录。久而久之造成了大量数据不可靠、记录不清晰、标签错误等等。

l没有详尽设备信息

运维工作大多都是采用Excel表格记录的方式,没有统一的格式,造成新接手工作人员可能会看不懂、捋不清、无从下手。并且在实际工作中积累的、有价值的历史信息及经验仅存在于头脑之中,没有统一的记录管理。

l设备与业务没有关联

设备资产与业务没有关联关系的记录,就会造成不清该设备具体承载什么样的业务,一方面会造成运维工程师不敢随意变更,造成僵尸线路、僵尸设备,另一方面一旦发生故障或者变更设备、线路,运维工程师无法快速评估会对哪些业务造成影响,从而造成不必要的损失。

l工作量大人员多,信息无法共享

在较大型的数据中心,运维工作量大,需要的工程师众多,因此设置有网络部、信息部、运维部等等,一个数据中心几个部门管理。然而每个部门记录方式不同、信息不对等、标签规则不一致。所以几乎每个部门上下架设备、跳线都需要到数据中心现场勘察设计:核对U位、端口的占用情况。这样的方式不仅增大工作量、增加故障几率、降低工作效率,还有可能造成僵尸线路,大大浪费数据中心宝贵基础设施资源。

例如管理很规范的金融行业客户,多部门管理一个数据中心,各部门各员工都是用Excel记录,今天运维部有新的业务需求到数据中心现场,经过勘察后规划明日在某机柜5U的位置上架设备,第二天到现场发现这个位置已经被其他部门同事占用,又要从新勘察-规划-变更-发工单-校验...费时费力,苦不堪言。

l依赖资深运维人员

现有的Excel记录方式,如若记录人员突然离职,新接手的运维工程师就会无从下手。

并且设备历史信息也未能作为书面的知识,规范地记录保存下来,没有历史信息记录就等于没有经验传承。导致了无论是事件性质的识别、优先级的界定,还是疑难问题的分析诊断,信息都无法共享。这样不仅增加了运维人员重复的工作量,也容易产生工作的“瓶颈”,降低运维团队整体的事件及问题处理效率。

深层影响:

l频繁进出数据中心,造成人为故障

运维工程师因为设备记录不清晰、没有一个直观的管理平台,需要频繁进出数据中心,但在运维作业中,无论是对线路还是对标签,不经意的踢踹、不小心地碰拽,都会造成故障。

如果当时意识到了,可以快速排查。如果当时没有意识到,产生故障就需要在众多线路之中一一排查,不止浪费时间、人力、造成部门投诉,甚至可能会为企业带来不可逆转的重大损失。但这原本是可避免的“人为故障”。

l排查故障时间长

因为位置分散、记录不准、没有详尽设备信息、资源无法有效共享,势必会造成排查故障时间长的问题,使用部门/客户满意度低。

l资产闲置,产生僵尸线路,造成成本上升,诱发安全隐患

记录不清,业务与设备没有关联,产生大量的空转设备以及闲置线路,无效占用机柜U位,能耗上升,与国家倡导节能减排背道而驰,有新的业务也不敢随意下架这些闲置设备,只能采购新的,导致采购成本上升。

并且空转设备、闲置线缆还会诱发电气火灾,造成线路安全隐患。

二、nVisual是怎么解决以上问题的

通过统一的数据模型,将网络基础设施物理层资源与关联关系建立可视化记录数据库。核心功能围绕“查询分析、检测校验、规划变更、工单派发、业务关联” 五方面来解决客户现有问题及需求。

l查询分析

基于智能路由算法的自动规划功能结合数据查询分析,使传统的人工表格式规划转为机器智能引导规划,提高规划效率和准确性,有效解决“变更规划完全靠人,耗时耗力、准确度低”问题。

并且有了可视化记录从此无需经常折返在几个数据中心,在可视化系统上可快速找到想要的信息,告别基础数据不清晰、找不到,更摆脱了因为记录不准确等原因而频繁进出数据中心,大大减少人为故障。

l检测校验

通过自动发现、实时数据采集、AI图像识别等方式校验可视化记录的准确性,并告警提醒差异,有效解决“故障无法准确定位到相关设备”“不知道故障链路关系”“规划与实施不一致,数据无法自动校验”等问题,从而提升故障排查效率。

l规划变更

有基础数据后,可实现批量智能推荐最优最短路径,大大节省设备上架勘察、规划的时间,从而提升运维工作效率。

l工单派发

自动生成工单任务、材料清单并可通过AR引导实施,提高实施变更效率和准确性,有效解决“实施缺乏引导,容易操作错误”问题。

l业务关联

可以轻松建立业务与网络物理层的映射关系,并自动生成业务网络拓扑和多维度业务分析报告(成本、健康度等),有效解决“业务对网络基础设施依赖关系不清晰,业务价值提升无从做起”问题。

有了以上基础数据及辅助运维功能,每台设备每根线路都可以保障在高效工作,避免了资产闲置、链路不清,一定程度上避免了电气安全隐患,并且结合流程工单形成闭环管理,也规避了像外网不慎接入内网这样的信息安全事故,总体来说,数据中心安全得到了大幅度提升。

三、集成商为什么要选择nVisual

最后我们来分析一下,市面上如此之多的软件产品解决方案,集成商为什么选择耐威迪的nVisual产品?

l大环境--技术发展,政策引导

近年来,随着新基建、5G、云计算等技术的大力发展,国家大力支持建设数据中心,东数西算、碳中和、信息化建设、固有资源市场化等概念相继提出,《等保2.0》《网络安全法》《网络安全审查办法》《“十四五”国家信息化规划》等政策络绎不绝,无不跟网络基础设施息息相关。

现在数据中心的建设、运维、产品都有了体系化、模块化、系统化的解决方案,相对这方面的市场也已经饱和,无论是政策趋势还是市场走向,我们不得不承认,未来数据中心的发展肯定是更加高效低碳、精细智能。像如今这样手工管理记录网络基础设施的现状势必要改革。

雷军说得好“只要站在风口上,猪都能飞起来”,现在环境利好政策利好,产品又新又解决问题,客户又有需求,就看我们的集成商如何推动了

l个体环境--集成商转型

其实无论是客户需求变更,还是数据中心现状市场饱和,最终导致的就是集成商伙伴们整体利润下滑,项目推进困难层层关卡。从集成商自身角度来考虑,只有做出差异化整体解决方案才能满足客户的胃口,只有提供出创新型的产品才能提高自身竞争力,这无处不催动着集成商快速转型,现在能遇见如此”适口“的产品,何不乘风而上呢。

市场期待各位集成商转型,耐威迪期待与各位合作共赢。

关键词: 数据中心 基础设施 频繁进出

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