為了降低運營數(shù)據(jù)中心的費用和服務(wù)器成本，企業(yè)經(jīng)常會花錢進行節(jié)能減支，例如不需要通過花錢就能降低成本。但是通過預(yù)測分析，獲得更有效的設(shè)備或簡化管理，這些都需要進行前期的投資，而這些投資可以帶來長期降低成本的回效。

網(wǎng)絡(luò)、儲存和服務(wù)器的成本

效率永遠是節(jié)省成本的重要一環(huán)。提高效率的目標是以穩(wěn)定的工作負載吞吐量同時最大限度提高系統(tǒng)利用率為基礎(chǔ)。提高系統(tǒng)效率可以從跨計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)化優(yōu)化，從而提高系統(tǒng)效率。

更高的利用率降低了服務(wù)器的總成本。數(shù)據(jù)中心團隊可以通過購買較少的服務(wù)器和相關(guān)的外圍設(shè)備，均衡利用率而降低能耗;同樣的也可以降低冷卻成本。同時服務(wù)器的軟件成本也有所下降，因為軟件許可通常由CPU數(shù)量來決定。虛擬化的普及也大大提高了硬件的利用率。

處理器的選擇

降低服務(wù)器成本的另一種方法是在系統(tǒng)上運行最適合執(zhí)行的工作負載。這幾年來一直遵循系統(tǒng)設(shè)計的管理人員也清楚知道，CPU的物理設(shè)計限制在大約5GHz范圍。供應(yīng)商正在采取其他措施，以提高服務(wù)器性能。一些服務(wù)器使用重新設(shè)計的I/O總線或CPU和主板芯片的直連總線，如IBM的CAPI接口。另一方面，通過分類不同類型的運算數(shù)據(jù)選擇不同的運算單元，如傳統(tǒng)的CPU并行處理并不是強項，通過GPU的特點進行并行運算和分布式計算處理數(shù)據(jù)能提高效率。多處理器加速系統(tǒng)能夠處理工作負載遠快于傳統(tǒng)的系統(tǒng)設(shè)計。數(shù)據(jù)的工作負載處理更有效地意味著能使用更少的硬件設(shè)備完成數(shù)據(jù)運算。

數(shù)據(jù)中心的運營成本

在世界各地，多達50%的數(shù)據(jù)中心成本來自管理系統(tǒng)、外圍設(shè)備、應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫。節(jié)省運營成本的方法是簡化。通過改變不良的或過時的方法來改進，并通過購買新的管理軟件，以加快診斷、故障隔離和維修。

在許多數(shù)據(jù)中心，大型機用于處理海量交易數(shù)據(jù)，有用的數(shù)據(jù)常駐留在主機。然而，許多企業(yè)總是只考慮并行處理的大型機而沒有兼顧到一個高性能分析服務(wù)器的重要性，用于分離主機數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)的服務(wù)器處理。要處理數(shù)據(jù)，必須先從大型數(shù)據(jù)庫中提取出來，轉(zhuǎn)化為普通數(shù)據(jù)服務(wù)器可用的格式和加載到單獨的存儲，再經(jīng)過提取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)的過程。通常，兩個或以上的數(shù)據(jù)備份會通過ETL的處理并恢復(fù)至目標。

數(shù)據(jù)中心可以通過優(yōu)化大型機主機級的數(shù)據(jù)，降低服務(wù)器和運營管理成本。當前一代主機服務(wù)器處理分析工作負載都是實時處理。而通過優(yōu)化的ETL過程可以每年節(jié)省數(shù)以百萬計的美元。

與流行的看法相反，遷移數(shù)據(jù)并不是免費的。把數(shù)據(jù)從大型機遷移到其他服務(wù)器，要花費相當于遷移至MIPS架構(gòu)服務(wù)器的成本;這其中有儲存系統(tǒng)的加載和管理數(shù)據(jù)的成本，包括數(shù)據(jù)系統(tǒng)的采購和相關(guān)的存儲、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備;網(wǎng)絡(luò)傳輸成本和管理服務(wù)器、存儲的成本。

人力資源成本

人力資源成本是數(shù)據(jù)中心的最大運營成本之一。根據(jù)技能和技術(shù)定位，系統(tǒng)、存儲、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫和應(yīng)用程序管理員的年薪為75000美元左右，有的甚至超過125000美元。如果企業(yè)并不需要那么多的技術(shù)人員來管理、調(diào)整和故障診斷系統(tǒng)，這方面可以節(jié)省許多成本。

預(yù)測分析技術(shù)屬于系統(tǒng)管理，是一個主要的新發(fā)展。系統(tǒng)可自行學習分析，并自動采取糾正措施。在故障發(fā)生或者即將發(fā)生的時候(未知故障的預(yù)測被稱為預(yù)測分析)自動通知技術(shù)人員。如IBM的認知環(huán)境結(jié)合分析產(chǎn)品(Watsoncognitiveenvironment)在數(shù)據(jù)中心里已經(jīng)是行業(yè)的領(lǐng)先技術(shù)，包括日志分析提供預(yù)測分析。利用IBM的業(yè)務(wù)分析，通過對異常大數(shù)據(jù)日志文件的搜索，然后系統(tǒng)采取自動化腳本或簡化的通知進行處理。其他數(shù)據(jù)中心的供應(yīng)商也應(yīng)該將這種自動分析和管理工具集推廣開來。系統(tǒng)越自動化認知分析并處理問題，數(shù)據(jù)中心的人為管理也越相應(yīng)減少。

IBM的zAware可以監(jiān)控主機環(huán)境，記錄主機在什么時候運行最佳。如果出現(xiàn)了故障，zAware會將出故障的主機隔離。并清晰的指明主機的故障定位，相信在不久的將來，分布式服務(wù)器世界中也會有同樣的類型的軟件。企業(yè)應(yīng)考慮采用新一代采用認知分析為導(dǎo)向的管理軟件，以降低運營成本。