数据中心服务器

在Facebook 10月27日举行的Open Compute大会中，科技行业的巨头们讨论了那些失败的服务器和数据中心设计，它们的共同点是：大多数是私有的，没有互通性。

像Puppet和Opscode Chef这样的配置管理和自动化工具，就是为大型云计算和Web 2.0组织而生的。Google以前就是Puppet的用户，而Opscode也有Evite网站这样的客户。

目前世界上仅有4000家IBM大型机的用户，但是他们在大型机上都花费了大量的金钱。根据最新的调研结果显示，在可预见的未来他们还会继续这种支出趋势。

国外媒体今天刊文称，Facebook的数据中心正越来越多地采用自主开发的服务器，这给戴尔等服务器厂商带来了新的问题。

根据IBM的线路图透露出来的少量信息，我们可以收集整理出即将来临的Power7+和下一代的Power8处理器设计，甚至预测出Power系列机器的可能发布日期。

远程服务器从来都没有远去。事实上，能源和冷却设备的控制能力已经无法赶上快速增长的服务器密度了。由于这方面的限制，企业无法如愿配置高效配置新的设备。而迁移多种数据中心产品，则为企业带来了增加设备的可能，这是以前产品单独集中的数据中心无法做到的。

毫无疑问，企业欢迎服务整合，因为它能提升效率，节省成本。尽管这对于初期数据中心来说比较艰难，但是要给各个分部和合伙提供基础服务和应用，仍然意味着配置远程服务器。本篇技巧告诉你如何高效管理和运维远程服务器。

有了远程服务器管理工具，IT人士就能管理不在身边的数据中心。但是远程服务器监控像其他技术一样，终归还是有不该忽略的限制。本篇技巧是远程服务器管理技巧系列的第二篇文章，讲了选择远程服务器管理工具时需要考虑的一些标准，并给出发挥管理工具效用的建议。

在上两篇文章《管理员必知：服务器基准测试方法与误区 》与《管理员必知：服务器基准测试六大步骤 》中，我们讨论了进行服务器测试的基本步骤和基准测试方法与误区。下面我们将继续讨论关于服务器基准测试过程中所使用的工具以及技巧。

在上一篇文章《管理员必知：服务器基准测试六大步骤》中，我们介绍了服务器性能衡量的标准以及进行服务器性能测试所必须的六大步骤。所有的准备工作都做好之后，我们接下来就开始进行服务器的基准测试吧!

服务器性能不能凭主观臆断。如果一台服务器要承担工作负载，并运行良好，IT工程师就需要使用清晰、客观的方式去衡量服务器的需求性能和测量性能。几乎在每一种情况下，基准都是用来测量和监测服务器性能的。本文将对服务器指标和基准测试做一个概述，并说明进行服务器性能测试的六大步骤。

当你听到"性能瓶颈"这个术语时，映入脑海的主要热点词汇就是中央处理器，内存，硬盘和网络。这些都是探寻性能瓶颈问题的主要方面

随着时代的发展，数据中心服务器的划分与选型已经变得不象以前那么单纯了。

服务器虚拟化技术已经在切切实实地为你省钱。那么，为什么不多省一些钱呢?弗雷斯特研究公司介绍了它所推荐的三个方法。

虽然很多IT采购者认为x86服务器都是一样的，但实际上x86服务器是存在极大的特征和性能差异的。

色数据中心是个老话题，但实际上以前很多企业对绿色并不在乎。毕竟努力节流不如努力开源，况且对CIO来说，数据中心的费用，每年有固定的预算

IBM发布新一代大型机zEnterprise时，随同附带了智能分析优化器(Smart Analytics Optimizer，SAO)，它是一个分析工作负载加速装置,IBM将之称为列式设备

也许你的服务器从未有足够的内存，也许你从来不会嫌服务器内存过多，至少x86服务器厂商在关注服务器内存需求。

我们正在经历一场生死浩劫，服务器一加再加，有时一次还会增加多台服务器，IT基础设施早已不堪重负

Google数据中心一直是戒备森严的禁地，因为Google的很多技术创新被视为公司的竞争优势。