從被動到主動

    很多數據中心在被動模式下運行，卻忽略了監測和警告，而用戶服務需求的突然上漲會導致其不堪重負。如有必要，對數據中心的負載預測和報告應每周更新一次。這使得數據中心管理人員能夠對實時的愿景做出積極的反應，從而使其能力始終處于領先地位。

    通過一個或兩個指標預測數據中心未來需求的努力總是失敗的。管理人員需要更多了解的是數據中心當前和歷史的服務器配置和消耗的資源（如內存，CPU和存儲空間，以及用戶創建的業務）的深度。

    評估這些數據可以為數據中心管理人員提供需要添加或撤銷CPU以提高性能的預測性警告。而只有很少或沒有歷史數據的服務器可能會導致結果偏差。數據中心的工作負載的增長速度需要與資源消耗相互分離，這可能會影響預測。其目標是確定數據中心的業務如何消耗資源，以及波動的市場如何驅動影響它們的變化。這就是當前采用強大的分析工具所起的作用，讓管理人員能夠對周期性趨勢、基線變化、刪除異常情況，硬件升級（或降級）、成本費用，以及分組報告進行關聯分析。采用這個級別的工具可以用在降低季節性需求高峰和其他不可預測的領域。它可以提供急需的資金花費在購買可根據實際業務需求控制方面。

摒棄傳統的容量規劃

    如果沒有正確的規劃工具，提交數據中心的資源是有風險的。如今的模塊化、分布式的基礎設施使傳統的容量規劃工作陷入緩慢的軌道。為確保資源與需求同步，數據中心必須實現預測的自動化，并實現每周甚至每日提交報告，必須對數據點和指標進行監測和分析，以便在任何給定的時間內預測容量和系統可用性。

    管理人員必須能夠運行各種假設情景，以使他們了解數據中心中心需要降低成本和風險的確切要求。管理人員能夠理解通過硬件遷移的數據孤島是至關重要的。需要幫助劃分和顯示這些信息的工具，以便容量規劃人員利用組織可以戰略性使用的度量標準來對其進行監視。

更加精益高效的資產

    毫不奇怪，許多數據中心正變成精益高效的資產，特別是在云計算、托管和新興技術方面。為了充分利用這些技術，首席信息官將不得不越來越依賴強大的DCIM工具，這些都需要監視和優化圍繞較少人為干預建立的新的數據中心工作環境。

    可以理解的是，業務功能有不同可衡量的服務單元。數據中心通常會根據用戶的需求啟用特定的容量單元。管理人員借助正確的DCIM工具可以不斷提高數據中心的成本效率。其目標不是為了減少支出，而是為了獲得更多的性能。對于給定數量的服務單元，支出可能會下降，但是其目標是改進每個工作負載的服務。