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　　非易失性内存(NVMe)

　　在当前这样一个越来越数字化的世界中，一切的发展变化都变得更快，这意味着数据需要更快的传输。诸如小型计算机系统接口(SCSI)和高级技术附件(ATA)等传统存储协议已经存在了数十年，并已达到了其极限。NVMe是一种存储协议，旨在加速系统和固态驱动器之间的数据信息传输，大大提高了数据传输速率。

　　GPU(图形处理单元)计算

　　中央处理单元(CPU)为数据中心基础架构提供支持已经有数十年的历史了，而摩尔定律已经达到了物理局限。此外，新的工作负载(如分析，机器学习和IoT)正在推动一种新型计算模型的需求，超出了CPU可以做到的范畴。而曾经只用于游戏产业的GPU则带来了根本性的不同，因为它们能够并行处理多个线程，使其成为了不太遥远的未来的数据中心的理想选择。

　　对于几乎所有规模的企业组织的成功而言，数据中心一直都是至关重要的，这一点并不会有任何的改变。然而，部署数据中心的方式及数据中心所采用的新兴技术的数量正在发生根本性的转变。为了帮助构建和规划未来数据中心的路线蓝图，我们需要注意当前世界正在变得越来越动态化和分布的现状。那些有助于加速数据中心转变的技术无疑是将来所需要的技术。而那些未能有效推动数据中心转型的技术虽然有可能还会被采用一段时间，但肯定会变得越来越不重要。

　　数据中心与其他以技术为基础的行业一样，只有不断创新才能取得成功，而那些传统架构的数据中心很快就会过时，就像CRT显示器和拨号电话一样，根本无法满足外部（客户）和内部（成本和投资回报率）日益复杂的需求。而性技术是变革的引擎，各行业也迫切需要变革。

　　网络、服务器、存储，以及虚拟化设备通常由不同管理团队使用各种工具进行管理，这就是为什么大部分管理成本往往用在部署，监控，更新和故障排除方面的原因。而企业的IT预算有限，还要考虑应用程序的增加，而实现自动化能够让机器人帮助人工完成重复性任务。

　　自动化允许IT管理人员将人工完成的流程迁移到机器运行。这就意味着，人们可以在限度的人力监督下执行关键的数据中心任务和工作流：

　　?维护：自动处理更新，修补程序和其他正在进行的功能。

　　?监控：不间断地扫描和跟踪数据中心组件，以识别问题并立即做出反应。

　　?计划：计划和执行备份，下载/上传，复制，应用程序事件和其他常规实际流程，无需人工干预。

　　?应用程序服务交付：快速自动完成用户请求。

　　?配置和供应：开发，测试和部署新的应用程序，包括物理，虚拟和云服务器。

　　?优化的工作负载交付：自动加速网络流量，更有效地平衡负载，并提供更多应用的按需交付。

　　?安全性：提供完全自动化的事件响应，快速检测并处理威胁，限制损害。

　　解决密集型任务的问题已经促使许多数据中心寻求自动化解决方案。这有助于识别传统系统并节省DCIM的投资成本（实现投资回报率目标）。根据DCIM解决方案的部署调查，一半的受访者表示DCIM可以节省25％或更多的预算，大型企业可以节省近65％的预算。可以理解的是，大型企业对减少能源消耗更感兴趣，这促使许多大型数据中心将DCIM视为实施自动化解决方案的关键因素。