無論使用大型機或云計算，數據中心容量規劃依然嚴峻，要確保擁有業務所需的足夠IT資源。

數據中心管理者面臨著相同的挑戰：業務需要更多的計算資源，但同時也希望降低能耗，冷卻和其他設施費用。當走到評估是否需要進行數據中心這步時，一步一步的規劃，是省下一大筆開支的好方法。

數據中心容量規劃是朝著正確方向邁出的重要一步，而且能夠增強IT與其他業務領域之間的關系。雖然IT涉及到大數據與與物聯網——而這些技術將如何影響數據中心容量——是可以評估，也可以用一定的方法緩解。

這里有五個技巧，幫助您解決數據中心容量規劃問題。 無論是安裝數據中心的第一臺服務器，或者做更廣泛的數據中心容量規劃項目，提出正確的問題，能夠在運營的漫長道路上預防潛在問題，專家Stephen Bigelow說。

首先也是最重要的，確定設施是否能夠應對服務器大量涌入——無論是從溫度和連接性角度。同樣考慮數據中心的不間斷電源(UPS)，因為新一批服務器可能透支目前的UPS容量。

經過物理組件檢查，軟件許可證檢查后。每個新服務器需要操作系統、虛擬化管理程序、管理工具和其他軟件。在數據中心容量規劃過程中，確定是否需要為這些組件購買新的許可證授權。

為潛在的大數據，物聯網項目做準備

由于物聯網和大數據互聯網對企業的重要性越來越大，需要更多基礎設施以處理增加的工作負載。在數據中心容量規劃中，IT團隊應該認識到這些應用程序，需要計算、網絡與存儲來支持。

數據處理是大數據和物聯網的根源。服務器集群和向外擴展架構可以支持這些工作負載，通過提升內存、網絡與存儲，專家 Dan Kusnetzky說。資源管理是數據中心針對大數據與物聯網容量規劃的一個重要組成部分。

了解當前的基礎設施限制，提前規劃需要的資源。 例如，添加更多的存儲看起來可能向個快速、簡單修復的方案，但這無法總是滿足大數據與物聯網項目的新需求。即使通過升級存儲和內存數據庫，也可能遇到瓶頸，甚至還可能導致用電量問題。

使用MIPS、MSU來檢測大型機能力

CPU小時、MIPS和MSU是大型機能力所專注的所有指標。 MIPS，或每秒百萬指令，測量大型機的計算性能和它所能處理的工作量。更多的MIPS，意味著更高的能力。在另一方面，MSU通常用來計算軟件許可成本，專家Robert Crawford表示。

當轉換CPU小時到MIPS，能夠更直觀的查看大型機能力，使用公司：CPU 秒 *相對單處理器MIPS(EMU)/已消耗秒。得到的數據能以MIPS量度展示大型機工作負載容量。

考慮云計算、容器如何影響容量

云計算持續驅動數據中心變化。一些IT團隊選擇構建私有云，然后將峰值處理、非關鍵工作負載部署在公有云。

本地增長是可以預期的，單公有云提供了另一個增長出口，如果企業希望節約數據中心的空間，可以考慮將更多業務部署到公有云，專家 Jim O‘Reilly說。

同時，一些IT團隊縮短了服務器、網絡和存儲的刷新周期。在某些情況下，服務器刷新因為虛擬化容器容量擴充而延遲。

再往下的路，在托管環境同樣能夠滿足業務需求的前提下，詢問本地數據中心是否有存在的必要或成本效益。

利用CPM與大型機的不可預測性戰斗

增加大型機容量可不是件小事。增加CPU數量或其他處理器無法解決問題，反而會增加更多挑戰，Crawford說。當談到IBM大型機優化，工具如Capacity Provisioning Manager (CPM)結合Workload Manager (WLM)能夠幫助識別問題。在z/OS1.9和之后版本，CPM允許IT團隊基于應用程序性能，自動化增加或刪除容量。CPM接口結合WLM監控負載，并測量性能指標。