數據中心整合一直是數據中心增長和管理的關鍵因素。能夠100%使用和共享每臺服務器，有助于控制硬件、電源、冷卻和物理數據中心空間的螺旋式上升的成本。
鞏固的鐘擺只能搖擺到現在。有價值，但是在某些情況下，企業(yè)可能需要重新考慮整合，并考慮只有更多硬件才能提供的好處。
將資源和服務放置在主要數據中心之外是對網絡局限性，規(guī)模和冗余性對于組織至關重要的情況的合理響應。重要的是要分別考慮每種情況及其備選方案，并做出最適合業(yè)務的選擇。
整合的吸引力和挑戰(zhàn)
服務器虛擬化與管理程序軟件的結合提供了擴展的處理器命令集，以從底層計算硬件中提取應用程序。
將物理計算資源轉換為邏輯等效項后，工作負載就可以使用比以往更多的可用資源，并以通過在裸機上安裝應用程序所無法實現的方式共享這些資源。
自從引入服務器整合以來，虛擬化已發(fā)展為擴展并支持其他資源的整合，包括I/O和網絡元素，并允許更多共享有限數據中心容量。
隨著虛擬化和整合縮小公司數據中心的規(guī)模，企業(yè)可能會意識到，整合并非總是追求單一目標。
整合已成為某些組織必不可少的好處，但是數據中心整合最終會遇到以下物理限制的嚴峻現實：
服務器內部存在物理限制?？缁A架構共享的內存和CPU周期數量有限。虛擬化可以在一定程度上共享那些有限的資源，但并非沒有VM的性能下降風險。
跨網絡存在物理限制。管理員可以共享可用帶寬，但是總網絡帶寬是有限的。在可接受的時間范圍內跨全球距離交換數據需要足夠的帶寬，并引入了不希望的延遲物理限制。
操作可靠性存在物理限制。服務器、存儲和網絡設備最終會失效。其后果可能會影響重要的數據中心基礎設施和系統(tǒng)上的所有虛擬機。在傳統(tǒng)的物理服務器部署中，服務器故障僅影響托管應用程序。在運行8個或10個虛擬機的整合服務器中，相同的服務器故障將影響所有這些虛擬機。
被數據中心整合阻礙的用例
業(yè)務和IT領導者可以在幾個關鍵使用案例中提出令人信服的反對整合的理由，這些案例取決于基礎設施的恢復能力、距離、規(guī)模和隔離程度。
彈性
冗余工作負載部署是提高工作負載吞吐量的常見做法。這有效地使應用程序使用負載平衡器執(zhí)行跨重要實例的流量集中化的重要工作。盡管重復實例的數量提高了冗余性，但是選擇部署位置（物理服務器）定義了應用程序的彈性。
如果企業(yè)的策略是提高工作負載吞吐量，則重復的實例可能會位于同一臺整合服務器上。但是，這通常被認為是不好的做法，因為潛在的系統(tǒng)故障可能會停止這些額外的工作負載實例。
當目標包含應用程序彈性時，最佳實踐表明組織切勿在同一硬件設置上找到重復的VM實例。相反，每個冗余工作負載實例應位于不同的服務器上。
為實現彈性而設計的關鍵任務應用程序需要至少兩個服務器，這些服務器要輕負載并配置為采用關聯(lián)性/反關聯(lián)性管理程序選項，以確保實時遷移或重新啟動不會無意中將實例定位在同一硬件上。
災難恢復設置也出現了類似的反對整合的推動，其中重復的工作負載實例可能位于第二個/遠程數據中心站點甚至公共云中的第二個服務器上。
邊緣計算和物聯(lián)網
組織正在擁抱越來越多的重要數據，以制定關鍵的業(yè)務決策，進行研究并運營關鍵任務設施。但是，就網絡延遲、帶寬和可靠性而言，數據存儲和處理給單個集中式數據中心帶來了嚴峻的挑戰(zhàn)。
考慮一個制造工廠。企業(yè)不太可能在制造工廠內建立其數據中心。該設施產生的所有傳感器數據，以及用于管理和操作該設施的一定水平的命令和控制信號，都必須通過WAN轉移到整合的數據中心。
較大的地理距離和龐大的網絡設備所導致的網絡延遲可能會使實時控制出現問題。同時，不可預見的WAN可用性中斷（例如Internet擁塞）可能使集中式數據收集和控制變得不穩(wěn)定。
在主數據中心之外并靠近實際設施，位置或任務的地方，一定級別的計算和存儲資源的部署有可能緩解網絡依賴性的挑戰(zhàn)；這通常稱為邊緣計算。
大數據和規(guī)模
繁重的數據處理工作量可能會給數據中心帶來巨大壓力。考慮到大數據項目可能需要數百甚至數千臺服務器的計算能力，才能處理數兆字節(jié)甚至數PB的存儲數據來完成可能只需要幾個小時才能完成的任務。
當然，可以在主數據中心內部署物理服務器機架和部署一組虛擬機來處理此類要求苛刻的任務。除了大型企業(yè)外，支持大量服務器涌入的成本和基礎架構可能是一項艱巨的任務，這尤其令人望而卻步。
組織通常不會為建立大數據項目的主要數據中心進行長期資本投資，而是經常將替代計算和存儲資源（例如公共云）作為短期運營支出。該技術無需大量資金投入即可提供規(guī)模。
私有云和混合云
云計算的出現幾乎不僅限于AWS、Azure和Google。組織正在擁抱私有云，以反映不斷變化的業(yè)務需求。新的服務和自助服務功能使員工和業(yè)務合作伙伴可以將應用程序和服務用作組織業(yè)務模型的一部分，而不必等待IT部門予以實施。
私有云甚至混合云的引入也面臨著在大數據用例中發(fā)現的規(guī)模挑戰(zhàn)。大多數數據中心都是實時部署，依賴于日常操作中的一致性、規(guī)律性和可控性。
企業(yè)不太可能將這些生產資源重新分配給私有云基礎架構，并且企業(yè)擁有多余的計算和存儲資源可用于從頭構建可擴展的私有云的可能性更低。
一種選擇是在其他私有云基礎架構上進行資本投資，但是這種方法還有其他選擇。企業(yè)可以在主要數據中心之外使用各種私有云服務。
公共云提供商可以提供虛擬私有云服務。例如，企業(yè)可能使用Amazon或GoogleVirtualPrivateCloud等服務。除了主要的公共云提供商之外，組織還可以實施VMware、思科和IBM等第三方提供商提供的私有云即服務。
