摘要：随着时代的快速发展，企业经营形式逐渐发生变化，各种类型企业层出不穷，为当前社会经济的快速发展注入了新鲜血液。数据公司是基于互联网技术、大数据技术发展起来的，可以完成大数据采集、分析、处理等一系列工作，为各大企业提供更为高端的咨询服务。在运行中，数据公司往往需要具备较强的技术水平与先进设备，若其设备与机房管理存在问题，数据公司所提供数据的精确性就会受到影响。

关键词：数据中心;设备及机房;智能化;运维管理

前言：目前，我国已经进入了信息化时代，人们生活、学习、工作等均离不开信息技术，企业发展同样如此，对各类先进设备、技术的需求明显增加。尤其是在大数据技术不断发展的时代背景下，数据、信息已经成为企业获得竞争力的关键，直接影响着企业发展。然而，大数据收集需要依靠数据中心设备与机房，若设备和机房管理不当，很容易影响数据信息采集，应引起相应重视。因此，结合数据公司实际情况，分析数据中心设备及机房的智能化运维管理策略是十分必要的。

1.数据公司概述

数据公司主要是指一些具备大数据获取能力的公司，其可以较好地对大数据进行采集、分析、处理，不仅可以为各大企业提供全信息咨询服务，还可以构建一个数据资产分享与交易平台，并将数据作为资产，直接进行销售。同时也会为一些人提供一些基于专业数据分析的各项服务，覆盖面积十分广泛，是目前市场经济体系中十分重要的一个类型。在实际运营中，数据公司往往会用到较多的设备，这些设备关系着其大数据获取能力与信息精确性，一旦设备出现故障，就会影响到日常的信息采集、分析与处理。这些专业设备，如数据中心设备、机房等，本身就具有较强的复杂性，若单纯依靠人工管理，将很难起到较好的管理效果，只有结合当下智能化技术，才能实现智能化运维管理。智能化技术一方面能够及时了解并发现设备、机房中存在的问题，然后加以有效解决，减少潜在故障问题，避免对数据公司正常运行造成负面影响与经济损失;另一方面可以最大限度规避因人为因素造成的管理问题，全面提高管理质量，这对数据公司可持续发展至关重要。

2.DCIM与机房3D可视化管理

2.1DCIM运营管理

DCIM一词的概念原本起源于国外，但是对于DCIM的定义也是众说纷纭。虽然不同数据公司对其具体定义的观点不同，但共同的观点是认为DCIM并非一种软件，而是属于一种管理方式与工具。依靠它的作用，能够将IT设备同关键的基础设施联系起来，为数据中心的管理人员提供更为高效的运营服务。从整个框架来看，DCIM需要依靠一整套管理平台与工具，其中就包括传感器、硬件设施以及特定的软件，这样才能够完成对数据中心关联系统的统一协调管理。这种管理主要表现为IT基础设施、场地基础设施，其目的与作用主要是对数据中心的智能管理、集中监控、容量规划、模型预测、事件处置以及成本控制等进行科学管理，属于信息技术与设施管理方面的集成。从目前的发展情况来看，在业界的DCIM落地实施商方面，集成设施方面的厂商为主要的厂商。所以，更多的是制冷以及供配电等动环监控系统方面的整合与集成，而不包含IT设备方面的管理，这同DCIM的理论框架多少存在着一些偏离。除此之外，需要注意的是，DCIM方面的理论框架在实施过程中仍然还会受到很多阻力。这主要表现为，它不但要与数据中心已经拥有的各种配置、监控系统以及帮助台系统完成必要的对接与功能的划分，从另一个层面来看，它还需要对目前已经执行的流程与工作习惯进行适当地改变。

2.23D可视化管理平台

由于数据中心的立体性和物理性方面的特质，使得不少分析结果无法依靠简单的二维表格来满足其要求。这就只有通过更加直观的表达方式，才能够满足其需求。于是，在这种背景下，基础设施3D可视化的管理平台应运而生。这种类型的管理平台在某种意义上也属于DCIM的一类展示形式。这主要包括有：以3D形式来进行展示的数据中心园区、IT设备、机房、动力空调环境设备以及必要的安保设施等;集中展示的集成基础设施各子系统的实时监控信息，主要包含设备报警、机房温湿度等方面的信息。数据中心的基础设备3D可视化的管理平台还能够同资源、配置以及能量管理系统等进行有效地对接，从而完成对基础设施以及IT设备的可视化管理。

3.数据中心设备与机房智能化运维管理策略

3.1设备资产管理

目前，数据中心的设备管理工作主要是基于资源管理系统建立起来的，在系统中所有设备都会被粘贴一些能够识别身份的标志，如条形码、二维码等，这种管理方式与超市货架商品管理存在相似之处。在管理过程中，通常都是以人工的方式对设备的状态、信息进行登记与更新，若想要进一步构建智能化运维管理系统，可以引入射频识别技术，利用高新技术完成资产管理。该项技术属于一种长距离、非接触识别技术，在与智能巡查机器人相互配合时，一旦靠近设备达到一定距离，就可以对资源上的数据芯片进行有效识别，然后获取相关信息，从而有效节约人力资源，同时也进一步提高设备资产管理的有效性，为数据公司提供更多关于设备资产的实际信息，便于其更好地做出决策。

3.2引入智能机器人

智能机器人可以代替人来完成巡查工作任务。数据中心设备与机房环境较为复杂，涉及技术较为专业，若巡查人员本身工作能力、专业技术不强，就很难发现设备与机房运行问题。智能机器人的出现可较好解决这一情况，尤其是针对一些技术性较高的工作任务，其具有较大的灵敏度，能够较好感知数据中心与机房运行中存在的危险问题。一方面，智能巡查机器人可在传感器的作用下，随时测量机房内部的温度、湿度等相关的环境数据，切实了解各项参数，然后将这些数据传输给管理中心，保证管理中心可动态、实时获取机房的有关信息;另一方面，在获得这些信息以后，技术人员可以通过对数据的分析、处理，评估数据中心设备与机房是否存在故障风险，即使存在风险，也能及时找准方向进行排查，在一定程度上规避不可控风险，减少由于数据公司大数据收集、分析、处理带来的负面影响所导致的经济损失以及经营成本，具有较高的应用价值。

3.3合理利用AR技术

AR技术主要作用就是要将计算机处理后获得的虚拟物体图像、场景图像，与现实中真实存在的客观环境相互混合、叠加，使现场真实场景能够进一步加强。对于数据公司而言，AR技术进一步增强了运维管理人员对现实场景的实际感知能力，其广泛应用也为智能化运维管理系统的优化与完善提供了有利条件，以便较好发挥自身的辅助作用，充分了解数据中心设备与机房运行过程中存在的一系列问题，并提供各项参数，使运维管理人员能及时了解故障并进行排除，减少资料不全面为维修、管理带来的诸多阻碍，在一定程度上提高管理、维护实效性，为数据中心设备与机房的安全稳定运行提供保障。

结束语

综上所述，在科技快速发展的时代背景下，企业经营模式发生了较大变化，同时也诞生了诸多新型企业类型，数据公司便是其中一类，其主要负责数据类的咨询服务。在实际运营中，应用较多的数据中心设备、计算机等，如何较好保证数据中心设备与机房运行稳定性成为数据公司所面临的重要问题。在今后发展中，数据公司必须要通过设备资产管理、引入智能机器人、合理利用AR技术等方式，进一步提高智能化运维管理的有效性，为数据公司设备整体运行提供充足保障。

参考文献

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