如今，数据中心大量短缺合格的技术专业人员迅速成为现实。而由于越来越多的可用数据，以及用于收集、处理、解密和存储数据的创新工具，机器学习算法现在可以用来为各种规模和行业的企业提供快速、成本低廉的结果。
自动化和机器学习已经成为许多组织的力量倍增器和游戏规则改变者，因为这意味着他们不再受到数据中心工作人员或预算限制的限制。有一些基本但不可避免的因素推动了对这些新技术的需求，但幸运的是，如今的技术领导者有一些选项来解决目前面临最紧迫的挑战。
明显的需求
如今的数据中心专业人员正面临越来越大的压力，需要采用越来越少的可用资源完成更多的工作。越来越多的可用信息使人工数据管理成为一项全职工作。对于那些工作人员有限或预算较少的公司来说，寻求额外的支持可能不现实。此外，客户需求和竞争日益激烈的环境给IT领导者带来了巨大的负担。
自动化的作用
IT自动化技术有助于从人力（人工）流程转向机器，实现数据中心关键任务和工作流的无代理执行，其中包括：
监控-在出现问题时自动通知和升级，持续扫描和跟踪数据中心组件的状态
维护-自动执行正在进行的功能，如更新和补丁
计划-组织自动执行常规数据中心流程，包括备份，下载/上传，复制，应用程序事件等，而不需要人力
配置-开发，测试和部署新的应用程序，包括物理，虚拟和云计算服务器
应用服务交付-在短短几分钟内自动完成用户请求
优化的工作负载交付-自动移动网络流量，以实现更好的负载平衡和/或按需交付额外的应用程序
安全性-从头到尾的自动化事件响应过程，创建一个闭环以快速检测和解决威胁，减轻损害
合规性-对现场配置进行审核和报告，比较当前和过去的配置，以确定差异，并实施符合法规标准的政策，所有这些都不需要人为干预
通过采用自动化技术，数据中心专业人员不再受到履行其许多职责的挑战，而不会中断最终用户。以前，像系统刷新和更新这样的事情在几个小时之后就要执行，以避免潜在的服务中断。现在，可以自动安排和执行这些工作流程，从而减轻对IT员工工作时间的需要。
自动化+智能
除了数据中心自动化的基础之外，一些平台正在将智能技术（如机器学习）融入到组合中。因此，IT团队不仅可以通过手动流程实现自动化来简化操作，而且现在可以依靠人工智能的功能来实现持续的流程改进。
由复杂的机器学习算法驱动的自动化平台，利用现有的数据动态创建基于规则的建议、见解和相关性。这使得更好地进行数据驱动决策，并促进工作流和流程更加优化。因此，数据中心本身不仅运行效率更高，而且由此产生的增强型服务也将带来更高的客户和员工满意度。换句话说，各方面都会受益。
IT领导者的考虑事项
鉴于自动化可以为数据中心带来的优势，所有这些都可以让自动化变得诱人。然而，IT领导者可以更好地采用更全面的数据中心自动化方法。在规划自动化时，一定要考虑以下事项：
智能自动化。也就是说，不仅仅是为了自动化进程。相反，流程和工作流应该根据每个企业的业务价值以及可以通过自动化实现的可量化结果进行评估和权衡。
采用新的实践。组织应尽可能将重点放在自动化新的流程和工作流，而不是试图将旧流程适应自动化，除非通过更改现有工作流来实现重要的投资回报率。
从那里开始小工作。建议采用渐进的自动化方法，因为自动化基本功能总是比直接处理大型项目更容易。可以从较小的举措开始。
先测试，然后部署。在使用测试或质量检查环境之前，建议组织尝试进行自动化更改。在没有测试环境的情况下，寻求方法来逐步部署自动化，而不是将整个数据中心直接实施完全的自动化。
有许多情况下，由于快速发展的技术环境，组织应该考虑采用自动化。例如，物联网部署正在稳步上升，并增加了数据中心的复杂性，使得数据管理在企业中的作用更加关键。越来越多的IT团队需要能够利用数据的力量来实现企业的目标，但是可能缺乏生产所需的合格人员和资源。在适当和战略性地应用自动化技术时，自动化技术有可能使数据中心（即使是资源有限）能够在最层次上发挥作用，并且产生比以前想象的更大的结果。
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