人們很容易認為，在數據中心及其他領域，自動化是沒有界限的。在人工智能似乎為改進數據中心運營和網絡提供了無限機會的世界中，IT行業作為一個整體已經接受了工作流可以變得如此完全自動化的概念，我們達到了NoOps的狀態，數據中心內似乎沒有什么是我們不能自動化的。

　　然而，現實更加發人深省。盡管現代技術在許多領域為數據中心自動化提供了巨大潛力，但在可預見的未來，數據中心運營的關鍵方面可能無法實現自動化。

　　事實上，數據中心的物理性質意味著在某些方面，數據中心設施和設備的自動化，比其他類型的IT基礎設施或環境更具挑戰性，在公共云平臺中，用戶交互的所有內容都定義在軟件，因此可以使用基于軟件的解決方案輕松實現自動化。

　　為了證明這一點，我們來看看數據中心或數據中心運營的五個方面，任何人都不應指望很快就能實現完全自動化。

　　1.服務器部署

　　在公共云中，自動部署服務器就像應用一些基礎設施即代碼模板來配置云資源一樣簡單。

　　然而，在數據中心中，這種類型的自動化是不可能的，因為部署的服務器是物理硬件。必須有人安裝服務器，將它們連接到電源和網絡電纜，確保它們適當冷卻。

　　理論上，機器人可以自動化數據中心內服務器部署的大部分工作。然而，要想用機器人經濟有效地完成這項工作，需要大規模地操作。您還需要足夠一致和可預測的服務器部署，以便在沒有人工幫助的情況下實現自動化。目前，大多數服務器部署都不符合這一標準。

　　盡管人們已經談論機器人數據中心自動化的潛力至少十年了，但我們在數據中心內仍然看到很少的機器人，這是有原因的：在大多數情況下這是不切實際的。預計在可預見的未來，服務器部署仍將保持手動方式。

　　2.硬件維護

　　類似地，在大多數情況下，在數據中心內部署后維護服務器硬件，并不是一項可以實現自動化的任務。更換故障磁盤、更換磨損的電纜和電源以及更新網卡是大多數數據中心的例行程序，處理這些問題的唯一方法是部署技術人員。

　　3.暖通空調安裝與維護

　　防止IT設備過熱的暖通空調系統是每個數據中心的重要組成部分。和服務器一樣，暖通空調系統也包含物理組件，需要人工維護。

　　遠程暖通空調傳感器和監控系統可以幫助自動化與暖通空調管理相關的一些過程，但最終，暖通空調維護不是一項可以在數據中心輕松自動化的工作。

　　4.物理安全

　　數據中心物理安全是另一個領域，監控系統可以幫助自動化某些任務，但需要人工干預來應對重大問題。可以使用傳感器來跟蹤數據中心內人員的移動，并且可以部署生物識別設備來自動控制對數據中心的物理訪問。但是，如果檢測到入侵者，或者自動訪問控制系統無法正常運行，將需要安全人員做出響應。

　　5.災難恢復

　　在某些情況下，災難恢復例程可以自動化。事實上，災難恢復自動化對于在發生故障后恢復數據或應用時節省時間至關重要。

　　但是，只有當需要恢復的資產是基于軟件的，并且有足夠的基礎設施來托管恢復的資產時，才能自動執行災難恢復。

　　如果恢復需要部署新硬件或更換故障組件，將需要依靠人工手動執行工作。

　　數據中心自動化的局限性

　　盡可能廣泛地自動化數據中心運營有很多充分的理由。但數據中心管理的許多方面并不適合自動化。即使在生成式人工智能和機器人技術的時代，也很難想象很快就會將人類從數據中心完全移除。