随着全球员工需求的增长，企业正在寻找具备云管理、数据分析、网络编程和安全等技能的IT专业人士。

COVID-19大流行已经深刻地影响了IT的许多领域，包括数据中心，在那里，基础设施的改变——特别是云服务的采用——正在给员工带来对新技能的需求。

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或许没有哪个技术行业比云计算更能从这场大流行中获益；云服务的位置独立性使它们成为大多数业务部门和IT工作者不再在办公室工作的世界的理想选择。

但这是否意味着企业将依赖基础设施即服务（IaaS），不再需要自己的内部数据中心和数据中心IT团队？分析人士和未来学家提出这个问题已经有十年了，但现在，在流感大流行之前已经很强大的云已经经历了一个拐点，并给这个问题带来了新的直接性。

答案是，数据中心短期内不会走向任何地方，但它们看起来会有根本的不同。这对目前在数据中心工作的人和正在考虑在那里工作的人来说是个好消息，因为采用云技术和其他变革将创造一波新的机会。

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正常运行时间研究所（Uptime Institute）预测，全球对数据中心员工的需求将从2019年的约200万名全职员工增长到2025年的近230万名。预期需求的增长将主要来自云和托管数据中心。Uptime表示，企业数据中心将继续雇佣大量员工，但2025年后，云数据中心员工人数将超过企业数据中心员工。

在招聘方面，许多公司仍然很难找到合适的人才。根据正常运行时间研究所（Uptime Institute）的数据，2020年，全球有50%的数据中心所有者或运营商表示难以找到合格的空缺职位候选人，而2018年这一比例为38%（见图表）。

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技术架构师

技术架构师的角色变得越来越重要，因为应用程序不再部署在技术竖井中。在过去，每个应用程序都有自己的服务器、存储和安全性。现代数据中心是建立在分类的基础设施之上的，在这些基础设施中，资源在多个应用程序之间共享。

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这需要新的基础结构设计技能，以确保应用程序性能保持较高，因为底层技术正在广泛的应用程序中共享。而且它需要网络、存储、服务器、虚拟化和其他基础设施的高级领域知识。

数据中心架构师

数据中心架构师的挑战性工作需要对物理数据中心有具体的了解——了解电力、冷却、房地产、成本结构以及设计数据中心所必需的其他因素。建筑师帮助确定设施的布局及其物理安全性。包括机架、地板和布线在内的内部设计也是这个角色的一部分。如果做得不好，这项工作可能会对技术人员的工作流程产生巨大的负面影响。

云管理

没有单一的云服务提供商，一个新兴且不断发展的企业角色是选择和管理云服务——私有、公共和混合。云服务提供商的属性各不相同，例如，一些提供商在特定地区表现强劲，而另一些提供商可能比竞争对手更适合提供特定服务。在某些情况下，第三方云服务是不合适的，这使得私有云成为最好的解决方案，在要求严格数据隐私的情况下也是如此。

云服务需要不断地被监控和优化，以确保企业在某些领域不会超支，而在其他领域则不会超支。同时，成本优化不能导致性能问题。这个角色需要适当评估云产品和提供持续管理的技能。

AI和ML

数据量现在越来越大，而且随着边缘计算的兴起，更多的数据将驻留在更多的地方。需要人工智能和机器学习来促进有效的数据管理。在人工智能的生命周期中，这一领域有着广泛的工作，包括训练人工智能系统、建模、编程和提供人在环的参与，以确保人工智能目标的实现。

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数据分析

未来的数据中心将通过分析大量数据来驱动。随着物联网终端、视频系统、机器人——几乎我们所做的一切——产生更多的数据，预计这一趋势将持续下去。数据中心运营团队将根据对这些数据的分析做出关键决策。如今的企业缺少具备分析技能的人员，尤其是那些懂得如何使用AI/ML加速分析的人员。

软件技能

许多IT工程师，尤其是那些从事网络基础设施工作的工程师，都是以硬件为中心的。当然，他们可能知道如何在命令行界面上搜寻和啄食，但这并不是真正的软件技能。大多数网络工程师甚至从未执行过基本的软件功能，比如进行API调用。使用api可以使许多任务比编写脚本来解析CLI容易得多。

并不是所有的网络工程师都需要成为程序员——尽管那些想成为程序员的人应该专注于Python和Ruby之类的语言——但所有人都应该成为软件的高级用户，并了解如何使用API和SDK来执行管理任务。所有现代网络基础设施都被设计成通过API进行管理，其中许多是基于云的。当CLI骑师的日子已经过去了，不愿意承认这一点是当今数据中心工程师面临的最大威胁。

数据中心安全

数据中心安全方面的工作有多种途径，因为这一原则涉及物理和网络安全。数据中心存放着敏感和专有数据，违规行为可能会给组织带来灾难性的后果。物理安全曾经是通过徽章阅读器和键盘来实现的，但也有很多创新，包括支持人工智能的摄像头、指纹扫描仪、虹膜阅读器和面部识别系统。未来十年，这将是一个令人兴奋的领域

网络安全也随着安全信息和事件管理工具向基于ML的系统的过渡而发展，这些系统使安全专业人员能够看到他们以前从未见过的东西。此外，许多高级组织正在采用零信任模型来将应用程序流量与其他系统隔离开来。通过使用微段，可以创建安全区域，最大限度地减少缺口的“爆炸半径”。

数据中心网络

在过去十年中，网络在数据中心中的作用发生了重大变化。为南北交通流优化的传统多层结构已转向为更大的东西交通量而设计的叶脊网络。此外，软件定义网络（SDN）系统也被用于提供物理底层的虚拟结构覆盖。这为数据中心网络带来了更大的自动化、流量可见性和成本效益。

在数据中心工作的网络工程师需要熟悉与网络结构相关的新概念，如基于Linux的操作系统、开源网络平台、VxLAN隧道和以太网vpn。这些都增加了网络的可伸缩性、弹性和弹性，同时简化了网络操作。此外，大多数数据中心平台现在都是按设计开放的，这使得供应商的互操作性更加容易，并打破了过去客户所经历的锁定。

数据中心网络的另一个变化是云连接。历史上，网络工程师关心的是数据中心内部的网络，这是一个高度受控的环境。

云计算和边缘计算的兴起要求网络超出客户场所的物理限制，跨广域扩展到云提供商。至关重要的是，网络的功能就像它是一个跨所有云位置的单一、连续的结构一样。有很多方法可以做到这一点，包括SD-WAN、SASE和直接云连接。

数据中心旁边的作业

如果数据中心专业人员想摆脱这种环境，但利用他们现有的技能，他们的工作是什么（如果有的话）？不幸的是，这些技巧并不能很好地翻译。你再也看不到很多大型机工程师或PBX管理员了。

然而，尽管未来取决于这里概述的工作，但传统数据中心的转型将需要很长时间。毕竟，对于任务关键型系统，企业通常会采取“如果没有坏掉，就不要修复”的心态。因此，对于那些无法或不愿意再就业的人来说，可能有必要在技术采用速度较慢的垂直行业寻找雇主——比如州和地方政府、地区银行和专业零售业。

数据中心的未来在于分布式云，这改变了运行它们所需的skill集。数据中心肯定不会消失，但它们在未来看起来会有很大的不同，这对所有人来说都应该是令人兴奋的。