十步骤让数据发挥更高效能

DCM10方法是数据工程师们用来确保数据保持较佳效能的一套原则和方法。其实，每个数据管理人员都应该使用10个基本步骤来评估他们当前的数据，并帮助转换其功能。与流行的TB12方法类似，虽然并非所有这些步骤都是制定成功策略所必需的，但应用更多的較佳实践将带来更高的性能。为了实现和维持数据的较佳性能，每个数据工程师都应该遵循以下10个步骤：

1.利用混合环境。通过为企业的IT基础设施混合使用各种解决方案，企业应该获得更好的可视性和控制权，以访问关键的洞察力。无论是内部部署，托管数据还是云计算，达到较高性能意味着创建灵活、可扩展、可持续和可靠的数据，以满足当前和未来的业务需求。

2.优化电力和冷却设施。大多数使用高密度服务器的企业正在产生大量的热量，并且比传统老式设备消耗更多的电力。随着新技术的进步，如大数据和机器学习，设备功率和热量只会增加。由于典型机架的功率密度范围从5kW到40kW不等，数据管理人员需要制定新的程序和软件，以获得预测新发现的冷却要求的实时见解。

3.开始思考绿色节能。除了监测电力和制冷之外，数据管理人员应评估“绿色”替代品以提高能源效率。通过使用风力发电或太阳能电池板等可再生资源，企业可以将其数据战略转变为包含环保的实践，并优化其现有数据基础设施。

4.进行自动健康检查。通过持续的分析、诊断和修复，数据管理人员可以定期进行健康管理检查，以解决代价高昂的停机和中断风险。通过持续监控数据异常情况或潜在威胁，企业可以通过规划和解决系统内可能发生的任何问题来保护其设施，以帮助自动化业务流程。

5.采取积极主动的立场。除定期的健康检查外，实时监控企业的数据还可让工作人员做好较坏的准备，并采取积好主动的态度应对任何不可预见的威胁，例如自然灾害。这意味着要从数据的日常性能到制定灾难恢复计划等任何事情都有可能发生冲突。

6.平衡预算。如果没有较新的数据设施和IT设备，组织可能会落后并直接影响其业务成功。由于IT预算中只有一部分预算专用于数据，数据管理人员必须先保持功能、效率、空间之间成本的平衡，并且只实施与其数据的性能、可靠性和敏捷性直接相关的智能升级 。

7.获得高层管理人员的支持。企业的数据战略中较大的一个脱节就是没有获得高管的支持。为确保成功部署数据管理，整个团队（IT经理，系统架构师和企业高管）必须共同协作，才能充分利用解决方案堆栈。

8.评估管理流程。部署数据管理解决方案的组织可以自动变更管理流程区域，并记录设备中所做的任何更改。这意味着要实时了解如何管理变更，变更的影响以及变更何时完成。对于没有使用DCM解决方案的公司来说，这是 一个人工的、时间密集型的过程，它占用了数据管理人员的宝贵时间。

9.确保灵活性和可扩展性。数据管理人员必须能够根据需要扩展其部署，而不受当前软硬件的限制。这意味着不用担心引入新的解决方案，如现场可编程门阵列（FPGA），可以为特定的工作负载或应用量身定制计算能力，从而提高灵活性和可扩展性。

10.始终位于行业前沿。无论是增加边缘计算来卸载依赖延迟的服务，还是结合人工智能解决方案来检测任何问题，在当今快节奏的商业环境中，保持行业领先地位至关重要。尽管没有人能够预测未来的发展，但实现数据战略的现代化将确保企业保持领先，而不是落后一步。