在《数据中心设计——规划周期》这篇文章中我们了解到，不管架构师在规划数据中心时所作的决策是什么，在十几年的周期后肯定会以某种方式被证明是错误的。事实上，避免错误的最佳方法是不作出无法变更的决策，而是尽量减少指向一个非常具体和确定路径的决策。所以，数据中心架构师必须进行灵活性规划。在本文中我们TechTarget特约专家AndreasM. Antonopoulos将从数据中心设计的灵活性与适用性，以及一些领域指数级的增长与效率等几个方面进行介绍。

　　灵活性 VS. 适用性

　　灵活性是设计完善数据中心的最典型特性。一个灵活的数据中心应该是能够适应颠覆性技术和变化的业务周期的，而且能够在不过份扩充容量的前提下实现大增长。似乎这是一个很苛刻的要求，但事实就是这样的。一个设计灵活到能够支持将来所有可能的变化的数据中心是过于昂贵的，在当前是无法运营的。

　　设计人员必须根据现在的任务和需求来平衡灵活性和适用性。相反，一个为有限且清晰定义的任务集所设计的数据中心是极为高效但却极其不灵活的，它无法适应变化，并且最终在它完全折旧之前就会被淘汰掉。在灵活性和适用性之间保持平衡在每一个数据中心设计中都非常重要。

　　平衡增长和效率

　　信息技术是摩尔定律的发源地，而我们发现除了处理器之外还有更多的领域出现了指数级增长。电源消耗、冷却密度和存储也都在以极大的速率增加，这都是由支持更快速芯片的新应用和功能所引起的。增长是数据中心的其中一个最大的挑战。在其它领域中没有一个会面临这样年复一年的指数级的增长速率。新应用的业务要求和对更大数据量的需求占据了IT资源增长的核心。应用数量和范围的不断增长以及数据收集、创建和保存需求的持续增长是所有IT资源——包括服务器、存储和带宽——的增长动因。根据Nemertes所做的每年增长率的研究报告显示，服务器是10%，存储是75%，而带宽是99%。为了维持这样的增长率，公司必须构建即可扩展又高效的数据中心。实现可扩展性的最简单方法是对所有方面都进行过度供应（over-provision）。我们通常会看到这样一些情况，一些公司“只是为了安全起见”会给他们预期的最大要求增加20%的盈余。但是大多数情况下，这些公司明显都运营在他们最大要求之下，这会造成50%到80%的过度供应。不管是过度供应的服务器、存储、带宽、冷却还是电源，其最终结果都是增加了数据中心的运营成本。

　　持续增长的另一个主要挑战是资源增长和员工人数增长并存。员工人数和资源之间的关系是效率度量基准。例如，对于服务器来说，如果5个服务器管理员可以管理50台服务器，那么您可以得出“管理效率”为1:10，或者每10台服务器需要1个服务器管理员。如果您估计服务器每年按10%的速度增长，那么您可以得到两个可能的结果。一种您可以在保持原来效率的同时增加10%的员工人数，另一种是增加管理员的效率而保持员工人数不变。如果您的公司和大多数公司一样也无法持续地增加员工人数，那么必须提高总体生产率，使之高于资源的增长速度。实际上，所有典型情况中的摩尔定律都渗透到运营中了。公司必须将资源的指数级增长与生产率的指数级增长相匹配。

　　在设计时，考虑运营效率与考虑资源效率是同等重要的。在数据中心未来的可扩展性方面，远程访问、编外管理和运营中心的位置等的选择与生产者的选择所产生的影响是一样的。在设计网络基础架构时，设计者必须考虑支持操作者管理数据中心的管理流量。

相关阅读：数据中心设计——规划周期