数据中心智能巡检机器人 云计算淘汰运维，SDN淘汰网工，IT行业只剩下码农和码农了吗？
云计算淘汰运维，SDN淘汰网工，IT行业只剩下码农和码农了吗？
只是半瓶迟早要淘汰
不仅运维，不仅网络工作者，码农迟早要淘汰90%。
海浪冲走了沙子，泥土造就了金子
！无论是云计算、SDN、Devops，还是大数据、AI。平台维护离不开有经验的运维、网络工程师、硬件工程师。如果我们摆脱了那些无知和没有技能的人，我们留下的东西会更受欢迎，有更高的收入，我们不需要整天加班。
因为重复的脏活可以通过自动任务和脚本来完成，有经验的工程师可以通过积累知识和经验来解决问题，而不是简单的重复性体力劳动。
对于数据中心运维而言，这场疫情会带来哪些促动和改变呢？
最深的感动是宝贵的生命，我们一定要珍惜！改变自己，不要伤害任何人
新基建下，需求急剧增长的数据中心如何实现高效运维？
从广义上讲，大数据中心是为5g、物联网、人工智能以及各种垂直产业提供强大的基础设施保障。可以称之为“新基础设施”的基础设施。之所以称之为“大”，是因为它意味着大的体积和数量。实现形式多样，主要是大型云数据中心和大量分布式边缘数据中心。
云计算、大数据引领数据中心集约化趋势。数据中心总数减少，单个数据中心的规模增加。这种大规模的部署需要改变数据中心的总体拥有成本和部署时间。在这样的应用场景下，数据中心的设计需要标准化、预制化，具有更高的功率密度、更低的运行能耗，与土建脱钩，从一线城市到一线城市周边的二三线城市，而运维管理也需要更加智能化的运维，这些特点要求数据中心的技术与之相适应，催生了数据中心的更新换代。
因此，与传统的数据中心相比，新的基础设施对大数据中心提出了更高的要求。
首先，ICT高密度进一步推动了机电设备的高密度演进，包括电源、电池、空调设备的高密度演进，节约用地，完善ICT配套；其次，pue的严格要求促进了解决方案和产品的节能，超低pue要求是空调、配电和管理控制技术的集成；第三，快速施工的要求促进了更彻底的预制和模块化新的基础设施数据中心对施工时间和施工现场环境保护的要求加快了预制和模块化的进程；最后，机房智能化管理已进入实践阶段，新基础设施的“人工智能”与“大数据中心”相辅相成。人工智能可以通过自动化和机器学习（ML）来管理、改造和改进数据中心的基础设施。
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