從壹個數據中心的生命周期來看，從設計開始，我們就會發現這是壹個實施持續運營後的數據管理。在設計階段，我們可以看到，作為壹個基礎設施，IT部門並不特定於若幹服務器。這時候我們就需要從容量的角度來考慮計算能力，也就是數據中心能支撐多大的計算能力。所以數據中心必須要有這樣的容量，不能估計在60。整個IT估算過程至少是1-3年。設計完成後，我們實施它。實施實際上是壹個部署的過程。部署完成後，接下來是壹個操作。操作過程要解決壹個很大的問題，實際操作是否和我們當初的設計壹致。如果不壹致，我們會進行調整，包括進行更多的調整和整改。假設實際情況與預期情況壹致，那麽在操作層面就不需要做太多的工作。現在IT形勢越來越復雜。從IT的角度來看，投入成本大於我們原來的預算。最後壹個階段是優化階段。我們在不斷調整，需求也在不斷變化。我們需要優化。優化的結果就是下壹個數據中心模型的設計，這就成了壹個循環。在數據中心基礎設施方面，它有五個物理要求，包括攻擊、制冷、空間、安全和布線。我們購買IT設備的標準也必須統壹。如果這些標準主要體現在我們剛剛提煉的五個物理要求上，那麽在設計階段就要註意這五個方面。但是現在的數據中心，用戶往往更多考慮的是供電和散熱，因為對計算能力是有需求的，所有服務器90%的用電量都會被排出，所以散熱是壹個很重要的因素。在管理層面，有三個非常重要的地方。首先，為了保證IT的可控性，我們壹般分為三個層次:底層基礎設施，頂層IT，頂層業務應用。例如，IT層提供類似業務層的服務。如果業務層面不可用，說明it存在的必要性會受到挑戰。因此，確保可用性是第壹要務，如果滿足了第壹要務，我們可以降低可用性。對於數據中心的運營，我們可以分為幾個階段。第壹個階段是部署，也就是支持IT運營的過程。第二階段是IT業務系統上線，業務已經開始運營。我們可以使用各種OA。第三階段是監控系統。發現問題後，可以采取相應的行動，保證業務系統的正常運行。第四，在保證業務可用性的情況下，可以利用壹些技術或者雲技術，實現綠色優化，降低運營成本。在數據中心，基礎架構目前面臨五大挑戰。第壹點是可用性，這也是我們存在的壹個非常重要的地方。後兩點是我們在雲時代繼續生存的要素，包括生命周期中的適應性和擴展性。最後兩點，可管理性和可維護性/面向服務，是相互依賴的。
回到最初的設計階段，好像關系不大，因為在我們公司的設計階段，基本不存在，只是壹個大概的要求。數據中心運行時，我們可以通過這個圖展示數據運行情況，了解飛機座椅是否過熱，電源是否充足。因為我們的假設與實際情況不同，所以需要對這些數據進行管理。我們盡力縮小現實和設計之間的巨大差距。當然，縮小差距是不可能的。否則，我們的業務不會發展。當沒有辦法縮小差距的時候，就要加壹個模塊來擴大。這也是數據中心模塊化的定義。目前可以從兩個方面縮小差距。壹種是建立硬支撐基礎設施，包括可調整的模塊化基礎設施，例如，模塊化UPS。模塊化電源和模塊化空調可以實現基礎設施的設計。此外，通過配電和容量管理系統可以幫助我們掌握基礎設施的消化趨勢。我們可以了解IT未來的發展趨勢，包括雲計算等新技術，這樣我們就可以在數據中心采用更好的技術，讓這個數據中心有更強的生命力。
第二，通過優化基礎設施的使用，做壹些全面、詳細、準確的了解，通過規劃基礎設施的使用，通過延長數據中心的使用，實時檢測基礎設施，消除異常情況，讓基礎設施能夠很好的使用。
假設我們現在維護著壹個良好的數據中心。其實挖掘很重要。我們經常說我們的網絡無法管理。目前，大部分基礎設施都是可以管理的。當我們面對壹個新的數據中心，或者我們調整數據中心的時候，第壹步就是把原來投入的壹些功能挖出來，比如之前的制冷UPS。在挖掘出可管理的功能後，融入新平臺是非常重要的壹步，這涉及到局限性，主要表現在數據兼容和管理精細化上。可以說，對於壹個管理界面來說，管理的力度決定了可以管理的深度。所以在設計階段，我們決定自己的管理深度和可管理的光度，在這個層面上，我們決定需要購買什麽設備。如果我們投入大量資金去購買壹個功能豐富的設備，卻發現自己管不了。在基礎設施的管理中，我們很少談到管理這個詞，而大多使用監控這個詞。在中國的詞匯裏，監控有兩層意思。檢查就是檢測，收集，收集大量的數據，控制就是做壹些反饋，調整運行狀態，如何根據收集到的運行數據來決定策略。對於大部分用戶來說，大部分都是在檢測，這是壹種自動的或者本能的監控手段。如果這是壹個雲數據中心，我們可能會手動調整，但是要根據收集到的數據來判斷，然後根據業務來決定如何控制。這個控制過程也是自動的，這樣響應速度就可以足夠快，滿足雲計算的要求。同時也意味著在測試的時候，我們決定了設備收集的信息量。在整個過程中，我們需要消耗我們收集的測試數據，加上我們自己對這些數據的知識庫，最終形成壹個控制結果，這也是管理中最核心的地方。