随着信息化水平的提升，各行各业愈发智能，众多颇具规模的数据中心拔地而起，所需设备及线缆数量也逐步上升。然而对网络基础设施的管理，大多数企业运维部门管理方式却还停留在“远古时代”--人工记录。
我们来粗算一下，小规模数据中心约100台机柜，平均每个机柜上架20台设备，平均每个设备20个端口，那就是4万条线缆，变更灵活、舛错不齐、错综复杂，然而现状却没有一个有效的记录管理工具。纵观各单位对于综合布线的管理，大多数不得不选择用Excel表格、Visio这样的非专业工具，运维需求无法满足，痛点问题接踵而至。
一、数据中心类型客户现状问题
表状：
l 管理地域分散
现实中，有许多因素影响客户企业数据中心选址。常有一家企业坐拥几个数据中心的情况，目前大多数企业选择的方式是运维工程师来回折返维护，造成故障发现不及时并且成本较高。
l 基础设施众多，数据记录不准确
数据中心通常机柜数量众多，设备量大且种类分散，线路错综复杂，依托于人员记录变更信息，有些运维工程师在数据中心现场插拔跳线，上下架设备，在“事后”补充记录。久而久之造成了大量数据不可靠、记录不清晰、标签错误等等。
l 没有详尽设备信息
运维工作大多都是采用Excel表格记录的方式，没有统一的格式，造成新接手工作人员可能会看不懂、捋不清、无从下手。并且在实际工作中积累的、有价值的历史信息及经验仅存在于头脑之中，没有统一的记录管理。
l 设备与业务没有关联
设备资产与业务没有关联关系的记录，就会造成不清该设备具体承载什么样的业务，一方面会造成运维工程师不敢随意变更，造成僵尸线路、僵尸设备，另一方面一旦发生故障或者变更设备、线路，运维工程师无法快速评估会对哪些业务造成影响，从而造成不必要的损失。
l 工作量大人员多，信息无法共享
在较大型的数据中心，运维工作量大，需要的工程师众多，因此设置有网络部、信息部、运维部等等，一个数据中心几个部门管理。然而每个部门记录方式不同、信息不对等、标签规则不一致。所以几乎每个部门上下架设备、跳线都需要到数据中心现场勘察设计：核对U位、端口的占用情况。这样的方式不仅增大工作量、增加故障几率、降低工作效率，还有可能造成僵尸线路，大大浪费数据中心宝贵基础设施资源。
例如管理很规范的金融行业客户，多部门管理一个数据中心，各部门各员工都是用Excel记录，今天运维部有新的业务需求到数据中心现场，经过勘察后规划明日在某机柜5U的位置上架设备，第二天到现场发现这个位置已经被其他部门同事占用，又要从新勘察-规划-变更-发工单-校验...费时费力，苦不堪言。
l 依赖资深运维人员
现有的Excel记录方式，如若记录人员突然离职，新接手的运维工程师就会无从下手。
并且设备历史信息也未能作为书面的知识，规范地记录保存下来，没有历史信息记录就等于没有经验传承。导致了无论是事件性质的识别、优先级的界定，还是疑难问题的分析诊断，信息都无法共享。这样不仅增加了运维人员重复的工作量，也容易产生工作的“瓶颈”，降低运维团队整体的事件及问题处理效率。
深层影响：
l 频繁进出数据中心，造成人为故障
运维工程师因为设备记录不清晰、没有一个直观的管理平台，需要频繁进出数据中心，但在运维作业中，无论是对线路还是对标签，不经意的踢踹、不小心地碰拽，都会造成故障。
如果当时意识到了，可以快速排查。如果当时没有意识到，产生故障就需要在众多线路之中一一排查，不止浪费时间、人力、造成部门投诉，甚至可能会为企业带来不可逆转的重大损失。但这原本是可避免的“人为故障”。
l 排查故障时间长
因为位置分散、记录不准、没有详尽设备信息、资源无法有效共享，势必会造成排查故障时间长的问题，使用部门/客户满意度低。
l 资产闲置，产生僵尸线路，造成成本上升，诱发安全隐患
记录不清，业务与设备没有关联，产生大量的空转设备以及闲置线路，无效占用机柜U位，能耗上升，与国家倡导节能减排背道而驰，有新的业务也不敢随意下架这些闲置设备，只能采购新的，导致采购成本上升。
并且空转设备、闲置线缆还会诱发电气火灾，造成线路安全隐患。
二、nVisual是怎么解决以上问题的
通过统一的数据模型，将网络基础设施物理层资源与关联关系建立可视化记录数据库。核心功能围绕“查询分析、检测校验、规划变更、工单派发、业务关联” 五方面来解决客户现有问题及需求。
l 查询分析
基于智能路由算法的自动规划功能结合数据查询分析，使传统的人工表格式规划转为机器智能引导规划，提高规划效率和准确性，有效解决“变更规划完全靠人，耗时耗力、准确度低”问题。
并且有了可视化记录从此无需经常折返在几个数据中心，在可视化系统上可快速找到想要的信息，告别基础数据不清晰、找不到，更摆脱了因为记录不准确等原因而频繁进出数据中心，大大减少人为故障。
l 检测校验
通过自动发现、实时数据采集、AI图像识别等方式校验可视化记录的准确性，并告警提醒差异，有效解决“故障无法准确定位到相关设备”“不知道故障链路关系”“规划与实施不一致，数据无法自动校验”等问题，从而提升故障排查效率。
l 规划变更
有基础数据后，可实现批量智能推荐最优最短路径，大大节省设备上架勘察、规划的时间，从而提升运维工作效率。
l 工单派发
自动生成工单任务、材料清单并可通过AR引导实施，提高实施变更效率和准确性，有效解决“实施缺乏引导，容易操作错误”问题。
l 业务关联
可以轻松建立业务与网络物理层的映射关系，并自动生成业务网络拓扑和多维度业务分析报告（成本、健康度等），有效解决“业务对网络基础设施依赖关系不清晰，业务价值提升无从做起”问题。
有了以上基础数据及辅助运维功能，每台设备每根线路都可以保障在高效工作，避免了资产闲置、链路不清，一定程度上避免了电气安全隐患，并且结合流程工单形成闭环管理，也规避了像外网不慎接入内网这样的信息安全事故，总体来说，数据中心安全得到了大幅度提升。
三、集成商为什么要选择nVisual
最后我们来分析一下，市面上如此之多的软件产品解决方案，集成商为什么选择耐威迪的nVisual产品？
l 大环境--技术发展，政策引导
近年来，随着新基建、5G、云计算等技术的大力发展，国家大力支持建设数据中心，东数西算、碳中和、信息化建设、固有资源市场化等概念相继提出，《等保2.0》《网络安全法》《网络安全审查办法》《“十四五”国家信息化规划》等政策络绎不绝，无不跟网络基础设施息息相关。
现在数据中心的建设、运维、产品都有了体系化、模块化、系统化的解决方案，相对这方面的市场也已经饱和，无论是政策趋势还是市场走向，我们不得不承认，未来数据中心的发展肯定是更加高效低碳、精细智能。像如今这样手工管理记录网络基础设施的现状势必要改革。
雷军说得好“只要站在风口上，猪都能飞起来”，现在环境利好政策利好，产品又新又解决问题，客户又有需求，就看我们的集成商如何推动了
l 个体环境--集成商转型
其实无论是客户需求变更，还是数据中心现状市场饱和，最终导致的就是集成商伙伴们整体利润下滑，项目推进困难层层关卡。从集成商自身角度来考虑，只有做出差异化整体解决方案才能满足客户的胃口，只有提供出创新型的产品才能提高自身竞争力，这无处不催动着集成商快速转型，现在能遇见如此”适口“的产品，何不乘风而上呢。
市场期待各位集成商转型，耐威迪期待与各位合作共赢。
