嵌入式系统的性能和成本改进
在几乎所有的数据中心设备中都能够发现嵌入式系统，这包括制冷机组、PDU、UPS、冷水机组等，而且其基本上控制了这些设备的操作。没有这些嵌入式系统的输出，就没有什么可监控的了。在过去的几年里，嵌入式系统已经显著的改善了计算能力、数据存储、通信和定价。这意味着较之在10年前，今天的数据中心设备可以提供更多的数据。我们估计，在过去的十年中，电源和冷却设备的报警和通知的总数增加超过了300%.这种增加来自于更多的传感器、更多的功能、更多的算法和更高的采样率的组合。所获得的可用数据越多，数字化远程监控从数据中心设备所推断出的有用的信息也就越多。
网络安全
网络安全是在全世界范围内的所有数据中心管理人员们所关注的大的问题之一。他们不仅关注IT设备的脆弱性，同时也担心物理基础设施设备被利用，成为黑客侵入IT网络的“后门”。数字化的远程监控，以及其他基于云的服务，必须很好的领会网络风险问题，甚至是在产品或服务被创建之前。数字化服务提供商需要证明其安全开发生命周期（SDL）实践方案和政策的安全性。企业客户需要询问他们SDL的政策，并验证其生命周期包括了集中的培训、安全需求、设计、开发（如编码标准）、验证、发布、部署和响应阶段。在术语或架构方面，应该有一个单一的入口点使用网关（通常是软件）进入到您企业的网络，而所有的设备都是通过网关进行通信。下图1显示了一款推荐的数字化远程监控体系架构。
当评估一家供应商及其数字化远程监控服务时，数据中心管理人员和安全利益相关者还必须考虑其他几个因素，其已经在《解决数据中心远程监控平台的网络安全问题》一文中进行了详细的讨论。
图1 一款推荐的数字化监控架构
云计算是数据存储和处理的一种高度可扩展的方法。云计算使得数字化的远程监控服务成为了可能。诸如预测分析和机器学习等IT服务可以在云计算平台上运行，以进一步提高数据中心的监测的价值。
大数据分析
大数据分析看上去似乎与主流相去甚远，但它适用于今天所进行的活动，如面板引擎的基于状态的维护（也被称为预测性维护）；和预测制造商要为假期的到来生产多少产品。一个电子表格或数据库只能识别数据中的模式。而大数据分析则在以下情况下被需要：
数据量的增加（例如PB级的数据）
数据变为非结构化（即电子邮件、自由格式的文本字段、或故障单的数据变种）
以实时处理的数据（以其速度著称）
移动计算
在过去的几年里，全球范围内使用手机上网的数量一直在不断增长，而通过使用台式机上网的数量则在急剧下降。这一趋势也适用于越来越多的数据中心管理人员，他们越来越多地被要求使用更少的资源来做更多的事情。移动计算有助于减轻这种负担，通过允许数据中心管理人员能够在不同地理进行正常的日常操作运营，而不会被断开。
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