データセンターとデジタル変換

今日のデータセンターの電力および冷却インフラストラクチャは、10年前の約3倍のデータとメッセージを生成します。 従来のリモート監視ツールは、このような情報フロー向けに設計されていません。 大量のデータから貴重な情報を抽出し、データセンターの運用効率を向上させる方法を考えてみましょう。これによりどのような機会が開かれますか。







以前の監視ツールは、クラウドコンピューティング、分析、およびモバイルアプリケーションを使用する最新の監視ツールとは大きく異なります。 ナビゲーター、フィットネストラッカーはおなじみのガジェットになりましたが、ほとんどのデータセンターでは、ビッグデータ分析や機械学習などの最新テクノロジーはまだ使用されていませんが、文字通りデータセンターの運用に革命をもたらします。 現在人気のある用語「デジタル変換」との類推により、新世代のデジタル監視の監視と呼びます。

機能	従来のリモート監視	デジタル遠隔監視
オンラインモード	いや	はい
リモート診断	通常はありません	はい
ネットワークオペレーションセンター（NOC）	はい	はい
インシデント追跡	まれに	はい
分析	いや	はい
操作通知付きのモバイルアプリケーション	いや	はい
チャット	いや	はい
リアルタイム監視	いや	はい
安全なネットワーク接続	ネットワークなし	はい
クラウドストレージ	いや	はい
「実行中」ステータス	いや	はい
サポートされているデバイス	通常UPS	すべてのSNMPデバイス

デジタル監視と従来の監視の主な違いは、専用チャネルまたはインターネットを介したコンピューターへの常時接続と、機械学習からモノのインターネットまで、最新テクノロジーの使用です。 従来の監視はオンラインサービスではないため、リアルタイムで機能しません。 通常は電子メールで状態の変化を通知するだけです。



デジタル監視はオンラインで機能します。データセンターへの常時接続（通常はゲートウェイ経由）により、リアルタイムで作業できます。 さらに、クラウドストレージやデータ分析などのITサービスを使用します。



以前の監視ツールはPCに基づいており、限られた量のデータを収集して表示することが可能で、基本的には受信した情報の解釈に応じて状況にのみ対応することができました。 デジタルリモートモニタリングは、これらの制限を取り除きます。

情報の所有者...

次の傾向は、今日のデータセンターの監視に影響を与えます。生産的で費用対効果の高い組み込みシステム、サイバーセキュリティ、クラウドコンピューティング、ビッグデータ分析、モバイルコンピューティング、機械学習。



組み込みシステムは、冷却システム、UPS、リモートコントロール、チラーなど、その動作を制御するほとんどすべてのデータセンター機器で使用されます。 監視用のデータを提供します。 近年、これらのシステムは、コンピューティングおよび通信機能、データストレージに関して大幅に改善されています。 同時に、それらは安くなりました。 その結果、データセンターで使用されるデバイスは、はるかに多くのデータを生成します。少なくとも10年前の3倍です。









データが多いほど、有用な情報が増えます。



同時に、サイバーセキュリティはますます深刻な問題になりつつあります。 そして、これはIT機器の脆弱性だけでなく、データセンターのインフラストラクチャシステムにも当てはまります。 デジタルリモートモニタリングおよびその他のクラウドサービスは、開発段階からセキュリティポリシーで終わるこれらのリスクを最初に考慮する必要があります。 通常、ゲートウェイ（通常はソフトウェアゲートウェイ）がネットワークエントリポイントとして使用され、すべてのデバイスがそれを介して機能します。









推奨されるデジタル監視アーキテクチャ。



クラウドは、データを保存および処理するための非常にスケーラブルな方法です。 クラウドコンピューティングは、リモート監視サービスの基盤です。 予測分析や機械学習などのサービスはクラウドで機能し、データセンターのリモート監視の可能性を明らかにし、より価値のある機能を提供します。









機械学習を使用すると、たとえば、ゴーグルデータセンターのような非常に複雑なデータセンターのPUEをシミュレートできます。



ビッグデータ分析はエキゾチックに見えるかもしれませんが、今日では予防保守や容量計画などのサービスで使用されています。 データボリュームがペタバイトの値に成長し、構造化されていないか、リアルタイムの処理が必要な場合に必要になります。 データ分析では、以前に取得した結果に基づいて予測を構築できるようにする機械学習方法が関連付けられています。









自動化およびモバイルアプリケーションにより、データセンター管理者の作業が容易になり、少ない労力でより多くのことを実現できます。

データの海にdrれるな

データと情報の流れが増大するにつれて、データセンターの管理者は、正しい決定を下すことがますます困難になっています。 問題のほんの一部を次に示します。

• 1つで十分な場合に、同じデバイスからの多くのメッセージ。 過剰な情報はオペレーターの疲労を引き起こし、最終的には無視されます。
  
  
• 通常、各電源または冷却デバイスには独自のコントロールがあります。 統一された監視プラットフォームと標準アーキテクチャの欠如により、データセンターの運用が複雑になり、人員が不足することがよくあります。
  
  
• 問題のエスカレーションと適切な専門家への転送は複雑です。
  
  

統合監視プラットフォームにより、トラブルシューティングが簡素化されます。



デジタルリモートモニタリングは、これらの課題を克服し、次の利点を提供するのに役立ちます。

• ダウンタイム/リカバリを削減します。
• 操作の最適化。
• 機器のサポートとメンテナンスのコストを削減します。
• エネルギー効率の改善。
• スケーラビリティの改善。

監視センター

監視センターのタスクは、ある状況が別の状況に関係する前にそれを特定して排除することにより、ダウンタイムのリスクを減らすことです。 このコンテキストでは、デジタルリモート監視サービスは次の要件を満たしている必要があります。









ネットワークオペレーションセンター（NOC）。 データセンターのサポート専門家を雇用しています。

• データセンターのインシデントを診断するNOCの専門家には、情報セキュリティトレーニングと豊富な経験が必要です。 インシデントの分析と文書化により、将来のエラーの可能性が減少します。
  
  
• デジタルリモートモニタリングシステムには、すべてのインシデントのドキュメントを含める必要があります。
  
  
• このサービスは、アラームメッセージ（アラーム）、リモートトラブルシューティング、およびデバイスのライフサイクルの透過性を利用して、問題を解決する時間を短縮する必要があります。 トラブルシューティングは、データセンターを7 x 24モードで監視する専門家が実行する必要があります。
  
  
• 重要なイベントの場合には、同じ専門家が連絡先リストを持つ必要があります。 このリストがモバイルアプリケーションで常に更新されていると便利です。
  
  
• すべてのデバイスのステータスを知ることにより、問題を迅速に修正するか、少なくともその原因を理解する可能性が高まります。
  
  
• 保守要員が機器を掘り下げる必要が少なくなるようにするには、予測分析とリモート診断を使用すると便利です。
  
  

サービスエンジニアは、サイトに再度アクセスしないように、交換または修正する必要があるものを正確に知っている必要があります。

リモートデジタル監視のサービスはどうあるべきですか？

次の要件は、リモートデジタル監視サービスが作業効率を向上させ、従業員が最も重要なタスクに集中するのに役立ちます。

• モバイルアプリケーションは、トラブルチケットを自動的に生成できます。 これにより、時間を節約し、サポートサービスを呼び出さなくても済み、状況をさまざまな専門家に何度も説明できます。
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  モバイルアプリケーションにより、データセンターの管理者と管理者は、いつでもどこからでもデータセンターのステータスに関するデータにすぐにアクセスできます。

チャットやインスタントメッセンジャーなども役立ちますチャットやインスタントメッセンジャーは、チームで働くのに役立つだけでなく、NOCの専門家にすばやく連絡することもできます。



クイックスタートアップとは、約30分以内にゲートウェイのインストール、自動デバイス検出の設定、ソフトウェアの登録、アプリケーションの構成、データセンターの監視を開始できることを意味します。



すべてのデバイスを手動で監視するように設定すると、多くの時間が失われます。 また、エラーの可能性も増加します。 デジタル監視システムは、SNMPプロトコルを使用して、重要なインフラストラクチャデバイスを自動的に検出します。 ただし、Modbus TCPデバイスは通常自動的に認識されません。デバイス定義ファイル（DDF）が必要です。 通常、ゲートウェイはIPアドレスの特定の範囲をスキャンし、対応するデバイスを認識して、このデータをユーザーに提示します。



イベントは優先度によって処理されます-最も重要なものが最初です。 この方法により、NOCの専門家が警告を受け、複数のイベントが一度に発生した場合に状況を理解できることを知っているデータセンターオペレーターの負荷が軽減されます。



イベントの相関と原因の分析により、複数のアラームを評価し、考えられる原因を最小限に抑え、解決策を提案することができます。 この相関プロセスは、NOCの専門家が実行するか、機械学習と専門家の判断の組み合わせとして実装できます。



アラームメッセージの統合により、1つのデバイスからの複数のメッセージが1つのインシデントに変わります。 これにより、複数の同一メッセージの時間を節約できます。 さらに、インシデントについては、トラブルシューティングのリクエストを自動的に生成し、現在この問題を処理しているユーザーと現在実行されていない期間を通知して、最終的な解決まで作業の進行状況を監視できます。



アラームメッセージコンテキストには、情報のソース（ラック番号など）、関連するシステム、チェック対象などの有用な情報が含まれる場合があります。 これらすべての情報は、モバイルアプリケーションで取得できます。



インターネットで問題の解決策を見つけようとした人は誰でも、正しい答えを見つけるためにさまざまなユーザーからの投稿をいくつ調査する必要があるか知っているでしょう。 このようなクラウドソーシングには時間がかかります。 リモートデジタル監視サービスは、独自のオンラインコミュニティによって補完される必要があります。













ダウンタイムは通常、単一のイベントではなく、それらのシーケンスになります。

エネルギー効率

監視の対象となるデバイスの数が増えると、データセンターのエネルギー効率を改善する機会が増えます。 ただし、データセンターの効率について有用な結論を引き出すには、少なくともUPSの出力で負荷を測定する必要があります。 IT機器が消費する電力の基本的な値を知らなければ、冷却の必要性を判断することはできません。 たとえば、チラーがより多くのエネルギーを消費し始めた場合、これがチラーの問題なのか、IT負荷の増加の結果なのかは明確ではありません。 より完全なデータを使用すると、すべてのデバイスで消費される合計電力と冷却パラメーターを比較して、異常を特定できます。









PUEのエネルギー効率比により、特定のIT負荷での過剰容量を定量化できます。



さらに効果的な方法は、 リアルタイムのPUE測定です。 アプローチの適切な実装により、エネルギー効率の傾向に関するレポートを受信し、条件が変化したときにメッセージを生成できます。 さらに、効果的なシステムにより、問題の原因を特定し、状況を修正できます。 この場合の監視は、NOCスタッフが実施できます。







リアルタイムPUEモニタリング。

拡張性

スケーラビリティとは、増加するデバイス（ノード）を制御するリモートデジタル監視システムの機能です。 システムのアーキテクチャに応じて、これらは数千のデバイスになる場合があります。 IT負荷が最大500 kWの小規模なデータセンターでは、デバイスの数が数十万に達し、数秒ごとに読み取りが行われる大規模なデータセンターとは異なり、通常、スケーラビリティは問題になりません。



この場合、監視システムは水平方向にスケーラブルなクラウドアーキテクチャを使用する必要があります。 クラウドサービスを使用すると、追加のデータを処理する計算ノードを自動的に追加できます。 有望な分野は、モノのインターネット（IoT）テクノロジーです。

新しいアプローチ

将来的には、データセンターは「ヒューマンファクター」に依存する可能性がはるかに低くなります-エラーの可能性。 自動化と機械学習が役立ちます。 ダウンタイムの原因に関して収集されるデータが多いほど、監視システムはダウンタイムの可能性を予測し、それを防ぐための手順を推奨できます。









データセンターの運用効率は、より正確なモデルと、さまざまなデータセンターの実際の運用に関するデータの蓄積によって改善できます。



機械学習を使用するデータセンターモデルには、冷却システムを微調整して消費電力を最小限に抑えるのに十分な情報が含まれています。 シミュレーションにより、電力消費量を予測することもできます。



データセンター管理者はモバイルアプリケーションを介して通知を受け取ります。何か問題が発生した場合は、状況を修正するために必要な手順を確認してください。 より複雑な手順では、仮想現実技術を使用できます。



さまざまなデータを収集すると、スケジュールされたサービスから状況に応じたサービスにデータセンターに移動できます。 多数のセンサーとアルゴリズムは、コンポーネントの障害を予測し、生成されたメッセージをより理解しやすくし、最終的にはメンテナンスコストを削減するのに役立ちます。 また、ビッグデータの分析により、製造業者は製造されたコンポーネントの信頼性を高めることができます。









デジタルリモートモニタリングサービスは、メンテナンスエンジニアの作業指示書を自動的に生成します。



データセンターの生命維持システムは高度な機器で構成されており、特別な注意が必要です。 これらは、冷凍および空調システム、消火システム、電源システム、電気通信および構造化されたケーブルネットワークです。 Tier IIIの要件に従って構築されたデータセンターでは、インフラストラクチャ要素のメンテナンスまたは修理は、データセンターを停止することなく、稼働容量を減らすことなく実行できます：すべての機器はN + 1システムに従って予約されているため、99.982％のレベルで施設の可用性について話すことができます。









最終的に、これらすべてにより、データセンターのダウンタイムが減少し、信頼性のレベルが向上します。



データセンター監視システムは、ITサービスの情報サポートを提供することにより、運用効率の向上に役立ちます。 最新の監視システムのタスクは、緊急事態を修正してそれを迅速に通知するだけでなく、予防的な監視と分析を提供してインシデントを防止することです。 たとえば、機器のコンポーネントに障害が発生した場合、そのようなシステムは、必要に応じて新しいコンポーネントを購入するためのアプリケーションまで、交換プロセスをすぐに自動的に開始します。 デジタルリモートモニタリングサービスを使用すると、分析および状況サービスの貴重な機能をさらに高いレベルで使用できます。 この未来はすぐに来るでしょう。