Cisco Cisco UCS C3260 Rack Server 白書

Page  

©2010 Enterprise Management Associates, Inc. All Rights Reserved. | www.enterprisemanagement.com

interrupting  running  business  processes  and  security  protocols  and  policies.  This  process  of   con-

tinuous resource optimization yields the highest levels of  data center performance while maximizing 

resource utilization and security. 

Historically, lack of  management and virtualization maturity forced IT organizations to over-provision 

resources to ensure that adequate spare capacity existed to satisfy cyclical and unforeseen demand 

spikes, provide disaster recovery and meet failover requirements. Common practices included allocat-

ing an extra backup server for every critical production server in the data center, some even going so 

far as to reserve two extra servers in order to ensure triple redundancy. Bare-metal server provisioning 

was impractical, requiring too much time and manual intervention to make it viable, which required 

fully provisioned backup servers to be running at all times. These practices are an incredible waste 

of   human  and  system  resources  in  addition  to  being  very  inefficient  from  a  footprint  and  power 

perspective. Even though backup servers consume a fraction of  the power, hundreds or thousands of  

idle servers collectively require a large amount of  power and significant amounts of  non-production 

oriented data center space. 
In an environment with a highly effective hardware manager as described above, a highly automated 

data center (independent of  virtualization) pools spare servers in a bare metal state, making them 

holistically available for provisioning to virtually any task within minutes. A large majority of  spares 

are powered down, since they can be activated and provisioned from bare-metal state in minutes when 

needed. This reduces the total number of  backup servers required since servers are now consumed on-

demand, quickly allocated and de-allocated as needed, shared by multiple business services. This saves 

a large amount of  the power formerly consumed by active backup servers. Bare-metal provisioners 

must work equally well for VMs as well as “classic” (monolithic or non-virtualized) server data center 

architectures.
The advent of  blade computing several years ago is now reaching widespread acceptance, particularly 

due to significant advantages from power, efficiency and management perspectives. Blades pack a lot 

of  compute power inside of  a small, modular physical space, providing a generic compute resource 

that can be quickly and easily “hot swapped” if  it fails. Couple these hardware advantages with the new 

breed of  automated management technology that allows rapid bare-metal provisioning, policy-based 

virtualization and an orchestrator that dynamically and automatically moves workloads when a blade 

fails, or if  business demand changes, and blade computing can provide a very strong business case.

As mentioned previously, power capacity is a key data center and cost efficiency driver. In addition 

to the core power requirements for data center elements, every dollar spent powering the data center 

also incurs a dollar cost to power, heat and cool the hardware. As data center densities continue to 

increase,  power  constraints  often  limit  scalability  long  before  physical  space  runs  out.  Maximizing 

power utilization efficiencies not only increases data center capabilities, but it also decreases power/

performance cost and environmental impact. As discussed above, the real business benefit is increased 

compute carrying capacity of  existing data centers, deferring or completely avoiding additional data 

center build-outs.