鑒于當今經濟運行、行業發展、工作生活等帶來大量數據的挑戰，人們需要比以往更加集中精力運營和維護數據中心。隨著多種計算模型的不斷發展，工作負載通常分布在內部部署、公共云和混合環境中，數據中心管理人員比以往任何時候都需要更高的可視性和運營控制能力。而在IT員工根據可用的計算和存儲容量做出決策時，服務器資產管理至關重要。

　　但是，由于需要跟蹤和監視的IT資產數量如此之多，尤其是在大型數據中心中，服務器資產管理的任務已逐漸成為數據中心運營效率的瓶頸。

　　企業和云計算服務提供商（CSP）通常通過配置管理數據庫（CMDB）人工維護和管理服務器資產。其資產信息包括CPU、內存、硬盤、序列號、容量等其他信息。

　　但是，這種資產管理解決方案通常提供有限的范圍，并且不能輕松地集成到現有系統中。此外，這種方法還存在數據輸入效率低、無法實時更新數據、無法跟蹤浪潮服務器組件維護更新等問題。還有許多大型數據中心仍然受到外包硬件維護模型的限制。

　　通過這種方式，運維中心在確認硬件故障之后，向現場硬件供應商提交工單，現場人員完成批量更換零部件后，通過工單系統向遠程運維中心反饋。

　　這一模式存在明顯的效率問題。反饋信息很慢，需要人工遠程登錄AI服務器以確認零部件是否正確更換。

　　采用精益資產管理方法以提高數據中心效率

　　精益管理實踐是精益生產的一種功能，旨在通過消除汽車工業中的資源和時間浪費來提高產量和工作效率，其歷史可追溯到上世紀40年代，被譽為豐田生產系統之父日本工業工程師大野耐一（Taiichi Ohno）首先提出了精益管理這一概念。精益管理實踐后來在美國和全球范圍內采用。

　　關于精益資產管理，大野耐一主張對某個項目所需的庫存有一個清晰的了解，可以實時了解哪些可用庫存，哪些已經承諾，以及簡化貨品補充過程。他還認為，效率低下的流程將始終導致延遲。

　　聽起來是否很熟悉？

　　通過數據中心精益資產管理方法的實踐，IT人員獲得了對服務器資產進行細粒度管理的能力，如跟蹤人工智能服務器價格主要組件的型號、品牌、容量、序列號等信息。

　　精益資產管理還使IT團隊在實施變更策略時能夠快速有效地做出反應。正如任何IT管理員所證明的那樣，更改移動學習平臺部署和實施可能會帶來巨大的風險。當部署的變更以意想不到的方式影響系統時，可能導致服務中斷，從而對組織的利潤和品牌聲譽產生負面影響。

　　通過發現服務器組件中的更改，運維團隊可以及時方便地跟蹤組件中的更改，并提高了組件更換過程的效率。按需收集與數據中心計算資源有關的信息也更加容易。