- 许多企业发现构建、运营和维护支持现代数据中心所需的多项技术要素充满挑战。
- 这可能需要雇佣能够支持复杂数据中心的 IT 专业团队，而由于 IT 人才的短缺，这变得越来越困难。
- 许多 IT 和组织领导者正在考虑数据中心即服务（DCaaS）选项，以获取这些资源。
- 决定使用 DCaaS 的 IT 领导者出于多种原因做出这一选择，而这些决策取决于企业的风险承受能力、IT 团队的规模和技能、其偏好的会计和融资模式、架构模型以及其房地产策略。
数据中心行业的现状
各行各业的企业都在运营数据中心以支持其业务运营。但这些公司大多数并非数据中心企业。 另见: Submer 借 Rubix 之力扩展 AI 数据中心园区布局.
它们可能是制造商或零售商、律师事务所或其他企业，但其核心使命并非运营数据中心。 另见: Salute 表示 AI 数据中心增长需要更多工程师.
此外，随着技术的发展，许多企业发现构建、运营和维护能够支持现代业务应用所需的多项技术要素充满挑战。它们需要雇佣并留住能够支持复杂数据中心的 IT 专业团队，而由于 IT 行业面临技能人才短缺，这变得越来越困难。 另见: 供 ISP 探索的顶级 IPv4 市场.
为了简化这一情况，许多 IT 和企业领导者正在考虑数据中心即服务（DCaaS）选项，由第三方提供商为客户运行数据中心（包括服务器、网络、存储和其他计算资源），从而提供对这些资源的访问。 另见: AI 数据中心资本开支突破 1 万亿美元但回报仍弱.
什么是 DCaaS 计划？
“这对企业来说真的是支持模式的一次范式转变，”CDW 现场 CIO 德里克·海伊说道。“你把钥匙交给了别人。” 另见: 数据中心设计成为市政基础设施.
在 DCaaS 计划中，提供商提供企业运营业务所需的技术资源。提供商可以在客户现场或自己的托管设施中运行数据中心，但资源作为服务使用，提供了更大的灵活性和可扩展性，以及更灵活的成本结构。提供商管理基础设施，确保正常运行时间达到约定水平，并维持运营，以便客户能按需使用资源。 另见: AI 需求超过数据中心交付.
“存储和计算是按用量扩展和可用的。监控、正常运行时间、计费以及报废硬件的处置均由提供商管理，”CDW 现场 CIO 乌尔班·哈斯说道。“他们可以处理数据中心的整个生命周期。” 另见: 微软用 MicroLED 瞄准 AI 数据中心光互联瓶颈.
企业选择 DCaaS 的几大优势
决定使用 DCaaS 的 IT 领导者出于多种原因。这些决策取决于企业的风险承受能力、IT 团队的规模和技能、其偏好的会计和融资模式、架构模型以及其房地产策略。 另见: 富士康与英特尔押注机架级 AI 基础设施.
通常，当企业当前的数据中心设备达到推荐使用寿命，或 IT 领导者想要扩展数据中心运营时，DCaaS 合作便会启动。
一个常见的动机是将数据中心运营从 IT 团队的职责中剥离，使其能够专注于其他优先事项，如为企业创收的任务。“他们追求灵活性，不想再去维护技术——他们想摆脱这些，”哈斯说。“他们不想进行容量规划、维护和数据中心的日常管理。”
海伊表示，这对于希望降低人员风险的小型企业来说，通常是一个特别有吸引力的选择。如果一家小公司只有一名负责维护存储环境的存储管理员，那么该员工退休或跳槽可能会造成严重中断。DCaaS 提供商拥有多名管理员来承担这一职责。
DCaaS 合作让企业对其 IT 基础设施有了全新的认识。也许最重要的是，数据中心运营由具有专业知识和人员的服务提供商处理。提供商执行那些通常耗时但对业务价值不大的日常维护任务。
“生命周期管理是服务提供商的责任，”海伊说。“客户无需修补平台，也无需升级平台。”
许多 IT 领导者还看重服务提供商能够提供的报告。这些定期报告提供有关资源消耗和使用情况的详细信息，让企业更深入地了解其 IT 运营。
由于这些好处，DCaaS 已成为企业必需品。找到能够满足您企业独特需求的 DCaaS 提供商对于成功合作至关重要。哈斯说，第一步是仔细评估业务需求和目标，以更深入地了解数据中心在性能和容量方面的能力。
“我们从倾听入手，试图从业务角度理解为什么这些很重要，”他说。“然后，我们根据经验和合作关系提出替代方案和考虑因素。”我们可以共同设计一个全面的解决方案来满足他们的业务需求，并以符合他们时间和运营风险偏好的方式协调解决方案的实施。
未来即数据中心即服务
归根结底，每个 DCaaS 项目都是独一无二的，但每个项目都为客户企业提供了一个满足其基础设施需求的数据中心，使用户能够将资源集中在业务上，而不是 IT 上。
事实是，无论我们是否意识到，我们已经习惯于将数据中心视为一种流动的事物，尤其是在使用像 Kubernetes 这样的集群范式时。我们将 Pods 视为运行单个应用程序的微型计算机，可以随时启动和拆除。我们使用多云和混合云架构创建应用程序，以充分利用每个工作负载的优势。
边缘计算进一步扩展了这种类比，因为我们实际上按需启动额外节点，网络会适应新的拓扑结构。
当然，随着创新步伐的加快，我们需要能够拆除受损的数据中心，要么构建一个新数据中心来取代它，要么随时进行增强。
在某种程度上，这就是我们一直对公有云提供商所做的：在需要时实例化“硬件”，在不需要时拆除它。我们一直在按照云提供商的条件这样做，而每个公有云都在竞相锁定尽可能多的公司和工作负载，并在成本上竞争，从而控制对话。
正如我们已经习惯启动云工作负载而无需担心其运行在特定服务器上一样，我们需要的是能够启动新数据中心或现有数据中心资源的能力。我们需要能够做到这一点，而无需纠结这些资源到底放在哪里，因为我们知道，无论我们有何种要求，无论是基于成本、监管还是地理位置，它们都将得到满足。
唯有如此，我们才能真正实现基础设施即服务。
