我们构建的IT系统的复杂性以及我们期望它完成的任务的复杂性，这种调整计算系统的方法不只是一个选择，而是一个必要。
并不是所有的企业计算任务都是相同的，计算系统也同样如此。只有执行特定工作的系统或者具有足够灵活性来适应各种工作的系统才能最好的满足企业的需求，也就是“工作负载优化系统”。
考虑一些现实世界的情景：在某工厂，管理资源规划的应用程序需要不同的计算能力来分析移动手机用户间的人力资源流动率，并向他们实时发送新的offer。但实际上，基于web的社交网络工具与会计程序完全不同，而监控电网使用模式的系统也与记录网上银行交易没什么共同点。
单一计算设置能够处理所有任务吗?也许吧。但每项任务都能做好吗?不可能。
调整和完善
也许我们可以对技术堆栈的每一层进行调整，来改善其处理特定任务的能力。这包括对整个硬件方面进行调整，从半导体到服务器计算机，还有软件方面，则包括操作系统到数据库。
鉴于我们构建的系统的复杂性以及我们期望它完成的任务的复杂性，这种改善计算系统的方法并不是一种选择，而是一种必要。基于物理定律，我们以传统的方式改善计算机芯片性能已经变得更加困难，即使对计算的需求已经暴涨。
为了更有效地管理需求与性能之间的这种不平衡，数据处理工作将会四分五裂，被解析出到不同的处理器核。同时，系统中所有技术层面(如上所述)将需要完全整合以最大限度提高性能。
工作负载优化主要有两种形式。第一，通过预加载软件程序和添加额外内存或处理能力，我们可以为特定任务从下往上建立专门的系统，例如业务分析或信息存档。这些专门系统只需要用户最小化的安装和管理，从而使这些系统更像是信息设备而不是需要用户监督和管理的工具。郑州妇科医院
第二种形式是，对灵活计算系统增加的需求做出响应。现在计算系统需要负责处理和运行大量各种各样的任务，很多计算机系统需要能够动态地适应新需求。
综合服务管理
现在的数据中心操作员使用复杂的软件来管理个别服务器、服务器集群以及存储设备网络。他们现在还管理跨越不同类型机器的功能，例如安全功能。
这种对不同功能的管理看似简单，其实是相当复杂的，目前只有相对少数系统可以全面管理数据中心的所有设备、网络和软件，以及设备的冷却和空气流通系统。这种结合了可视性、控制和自动化的管理，被称为“综合服务管理”，是未来的发展趋势。
如果我们展望未来五年，我们将看到未来企业数据中心的操作员通过利用整个处理能力、计算内存、数据存储和网络功能的强大综合力量来快速处理应用程序，到那时，我们可以将任何系统与另一个系统连接起来，整合所有设备和进程。
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