"नहीं देखना" की दुर्घटनाएँ: 24/7 तकनीकी सहायता ऑपरेटिंग मोड के लिए एक सांख्यिकीय औचित्य

दुनिया भर के डेटा केंद्रों के कई परिचालन मूल्यांकन के परिणामों के आधार पर, अपटाइम इंस्टीट्यूट ने उल्लेख किया कि डेटा केंद्रों में कर्मचारियों का स्तर जगह-जगह भिन्न होता है। यह अवलोकन कुछ हद तक हैरान करने वाला है, लेकिन यह आश्चर्यजनक नहीं है। जबकि स्टाफिंग उन डेटा केंद्रों के लिए एक महत्वपूर्ण गतिविधि है जो परिचालन उत्कृष्टता बनाए रखने की कोशिश कर रहे हैं, कई अन्य कारक कर्मचारियों के आवश्यक स्तर के बारे में संगठनों के निर्णयों को प्रभावित करते हैं।

समग्र स्टाफिंग स्तर को प्रभावित करने वाले कारकों में, डेटा सेंटर की जटिलता, स्टाफ टर्नओवर, तकनीकी सहायता के लिए आवश्यक घंटों की संख्या, ठेकेदारों के साथ अनुबंधों की संख्या और पहुंच के व्यावसायिक लक्ष्यों को एक कर सकता है। लागत भी परेशान कर रही है, क्योंकि प्रत्येक कर्मचारी डेटा सेंटर के लिए एक प्रत्यक्ष लागत है। इन कई कारकों के कारण, उचित मूल्य पर प्रभावी सहायता प्रदान करने के लिए डेटा केंद्रों के कर्मचारियों के स्तर की लगातार समीक्षा करना आवश्यक है।

अपटाइम इंस्टीट्यूट को अक्सर यह सवाल मिलता है: "मेरे डेटा सेंटर के लिए उपयुक्त स्टाफिंग स्तर क्या है?" दुर्भाग्य से, कोई संक्षिप्त जवाब नहीं है जो प्रत्येक डेटा सेंटर के लिए सार्वभौमिक होगा। उचित स्टाफिंग कई प्रकारों पर निर्भर करता है।

रखरखाव कार्यों को पूरा करने के लिए आवश्यक समय और यह सुनिश्चित करना कि तकनीकी सहायता शिफ्ट पूरी हो चुकी हैं, दो मुख्य चर हैं। रखरखाव आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए स्टाफिंग एक अपेक्षाकृत निश्चित कारक है, लेकिन यह निर्भर करता है कि डेटा सेंटर कर्मियों द्वारा क्या कार्य किए जाते हैं और ठेकेदारों को क्या कार्य सौंपे जाते हैं। मैनिंग तकनीकी सहायता शिफ्ट्स को डेटा सेंटर की निगरानी के लिए और किसी भी घटनाओं और घटनाओं के लिए जवाब देने के लिए स्टाफिंग के रूप में परिभाषित किया गया है। तकनीकी सहायता के लिए शिफ्ट का स्टाफिंग विभिन्न तरीकों से निर्धारित किया जा सकता है। स्टाफिंग की प्रत्येक विधि का संचालन पर एक संभावित प्रभाव पड़ता है, जिसके आधार पर प्रक्रियाओं को तकनीकी सहायता से कवर किया जाता है।

रुझान बदलें

जगह में योग्य कर्मियों की स्थायी उपस्थिति का मुख्य लक्ष्य असामान्य घटनाओं के कारण होने वाली विफलताओं के जोखिम को कम करना है, एक घटना को रोकना, अलग करना या अलग करना, साथ ही इसके प्रसार या अन्य प्रणालियों पर प्रभाव को रोकना है। कई डेटा सेंटर योग्य बिजली मिस्त्री, मैकेनिकल इंजीनियर और अन्य तकनीशियनों की एक टीम की निरंतर उपस्थिति प्रदान करते हैं जो 24x7 ऑपरेटिंग मोड प्रदान करते हैं। हालांकि, दूरस्थ निगरानी प्रौद्योगिकियों, एक जटिल के रूप में इमारतों की विशेष व्यवस्था, लागतों को संतुलित करने की इच्छा और अन्य कारण संगठनों को विभिन्न तरीकों से कर्मचारियों की भर्ती करने के लिए प्रेरित कर सकते हैं।

किसी भी समय में योग्य कर्मियों के बिना तकनीकी सहायता के शासन का प्रबंधन करना असामान्य घटनाओं की देरी से प्रतिक्रिया के कारण जोखिम बढ़ा सकता है। अंततः, कंपनी को स्वीकार्य स्तर के जोखिम के साथ निर्णय लेना चाहिए।

अन्य पूर्ण-कवरेज तकनीक समर्थन मॉडल में शामिल हैं:

• सुरक्षा कर्मियों को प्रशिक्षण देने के लिए अलार्म का जवाब देना और समस्याओं को हल करने के लिए प्रक्रियाएं करना;
• एक स्थानीय या क्षेत्रीय भवन निगरानी प्रणाली (बीएमएस) के माध्यम से डेटा सेंटर की निगरानी करना और कॉल तकनीशियनों को शामिल करना;
• सामान्य व्यावसायिक घंटों के दौरान और रात और सप्ताहांत पर कॉल पर साइट की उपलब्धता;
• इमारतों के एक विशेष परिसर के रूप में कई डेटा केंद्रों का काम, जिनकी टीम किसी भी समय प्रत्येक अलग डेटा सेंटर में जगह की आवश्यकता के बिना कई डेटा केंद्रों के लिए समर्थन प्रदान करती है।

इन और अन्य तरीकों का मूल्यांकन व्यक्तिगत रूप से प्रभावशीलता के संदर्भ में किया जाना चाहिए। तकनीकी सहायता मॉडल का मूल्यांकन करने के लिए, डेटा सेंटर को डेटा सेंटर में घटनाओं के संभावित जोखिम और व्यवसाय पर उनके संभावित प्रभाव का निर्धारण करना होगा।

पिछले 20 वर्षों में, Uptime संस्थान ने Uptime Institute Network के सदस्यों से प्राप्त जानकारी का उपयोग करके असामान्य घटनाओं (असामान्य घटना रिपोर्ट, AIRs) का एक डेटाबेस संकलित किया है। Uptime Institute प्रतिवर्ष डेटा का विश्लेषण करता है और नेटवर्क के सदस्यों को इसके परिणाम प्रस्तुत करता है। AIRs डेटाबेस में कर्मियों की समस्याओं और डेटा केंद्रों के लिए प्रभावी स्टाफिंग मॉडल के बारे में दिलचस्प जानकारी है।

घटनाएं काम के घंटों के बाहर होती हैं

2013 में, व्यापार के घंटों के दौरान घटनाओं का एक छोटा सा हिस्सा (277 मामलों में से) हुआ। हालांकि, आधी रात और 8:00 बजे के बीच 44% घटनाएं हुईं, जो 24x7 तकनीकी समर्थन मोड की संभावित आवश्यकता को रेखांकित करती हैं (चित्र 1 देखें)।


चित्र 1. 2013 में हुई लगभग आधी असामान्य घटनाएं सुबह 8 बजे से दोपहर के बीच हुईं, दूसरी आधी रात आधी रात से सुबह 8 बजे तक।

वर्ष के किसी भी समय घटनाएं हो सकती हैं। दूसरों पर प्राथमिकता में वर्ष के एक निश्चित समय पर कर्मचारियों की गतिविधि पर ध्यान केंद्रित करना उत्पादक नहीं होगा (उदाहरण के लिए, एक छुट्टी प्रतिबंध)। घटनाओं को वर्ष भर में समान रूप से वितरित किया जाता है।

चित्रा 2 सप्ताह के दिन तक घटनाओं के वितरण को दर्शाता है। आरेख से पता चलता है कि सप्ताह के प्रत्येक दिन की लगभग समान हिस्सेदारी है, जो बताती है कि स्टाफिंग सप्ताह के प्रत्येक दिन की पाली के लिए समान होना चाहिए। यह एक महत्वपूर्ण निष्कर्ष है, क्योंकि कुछ डेटा केंद्रों ने सोमवार से शुक्रवार तक की अवधि के लिए अपने तकनीकी समर्थन के श्रम संसाधनों को केंद्रित किया है और दूरस्थ निगरानी के लिए दिनों को छोड़ दिया है (चित्र 2 देखें)।


चित्रा 2. डेटा सेंटर कर्मियों को सप्ताह के हर दिन तैयार रहना चाहिए।

उद्योग द्वारा घटनाएं

चित्र 3 आगे उद्योग की घटनाओं को दिखाता है और उद्योगों के बीच रुझानों में महत्वपूर्ण अंतर नहीं दिखाता है। चार्ट से पता चलता है कि वित्तीय सेवा उद्योग ने अन्य उद्योगों की तुलना में कहीं अधिक घटनाओं की सूचना दी है, लेकिन यह अधिक संभावना नमूना की संरचना को दर्शाता है।


चित्रा 3. डेटा केंद्रों में घटनाएं पूरे वर्ष होती हैं।

कारणों की विफलता और जांच के तरीके

यह जानते हुए कि घटनाएँ कब घटती हैं, इस बारे में कुछ नहीं कहा जा सकता है कि कर्मियों को किस जगह पर होना चाहिए यह समझना कि कौन सी घटनाएं सबसे अधिक बार होती हैं, शिफ्ट संरचना को आकार देने में मदद करती हैं, साथ ही यह भी पता लगाती हैं कि कैसे घटनाओं का पता लगाया जाता है। चित्रा 4 से पता चलता है कि ज्यादातर घटनाएं इलेक्ट्रिकल सिस्टम को प्रभावित करती हैं, इसके बाद मैकेनिकल सिस्टम। इसके विपरीत, महत्वपूर्ण आईटी कार्यभार घटनाओं की अपेक्षाकृत कम संख्या का कारण बनते हैं।


चित्रा 4. 2013 में रिपोर्ट की गई असामान्य घटनाओं में से आधे से अधिक विद्युत प्रणाली से संबंधित हैं।

नतीजतन, यह सभी पाली की टीमों के लिए समझ में आता है कि विद्युत प्रणालियों में सबसे आम घटनाओं का जवाब देने के लिए पर्याप्त अनुभव हो। समर्थन टीम को अन्य प्रकार की घटनाओं का भी जवाब देना चाहिए। मैकेनिकल और बिल्डिंग सिस्टम पर इलेक्ट्रिकल इंजीनियरों का क्रॉस-ट्रेनिंग पर्याप्त कवरेज प्रदान कर सकता है, और कॉल अटेंडेंट अपेक्षाकृत दुर्लभ आईटी घटनाओं को कवर कर सकते हैं।

AIRs डेटाबेस इस बात पर भी प्रकाश डालता है कि कैसे घटनाओं का पता लगाया जाता है। चित्रा 5 से पता चलता है कि 2013 में पाई गई सभी घटनाओं के बारे में प्रारंभिक जानकारी के आधे से अधिक अलार्म सिस्टम से प्राप्त किए गए थे, 40% से अधिक घटनाओं का पता ऑन-साइट तकनीकी विशेषज्ञों द्वारा लगाया गया है, जो कुल मामलों में लगभग 95% है। आरेख में दिखाए गए वर्षों में सबसे बड़ा परिवर्तन अलार्म द्वारा पता चला घटनाओं की धीमी वृद्धि है।


चित्रा 5. अलार्म अब ज्यादातर घटनाओं का पता लगाने का एक तरीका है; हालाँकि, तकनीकी विशेषज्ञों द्वारा अभिगम्यता के मुद्दे अधिक बार पाए जाते हैं।

हालाँकि, अलार्म घटनाओं पर प्रतिक्रिया नहीं दे सकता या परिणामों को कम नहीं कर सकता। अपटाइम इंस्टीट्यूट ने कई तरीकों को देखा है जो डेटा केंद्रों को खराबी से बचने और उनके प्रभाव को कम करने की अनुमति देता है। इन तरीकों से कर्मियों को घटना का जवाब देने, महत्वपूर्ण प्रणालियों में अतिरेक पैदा करने, और संभावित असफलताओं की भविष्यवाणी करने से पहले प्रभावी पूर्वानुमान रखरखाव कार्यक्रम बनाने की आवश्यकता होती है। चित्र 6 दिखाता है कि इनमें से प्रत्येक विधि कितनी बार डेटा केंद्रों को "बचाती है"।


चित्रा 6. 2013 में उपकरण अतिरेक पिछले वर्षों की तुलना में अधिक "बचाव" में योगदान दिया।

आरेख यह भी दर्शाता है कि हाल के वर्षों में उपकरण अतिरेक और निवारक रखरखाव अधिक कुशल हो गए हैं और डेटा केंद्रों को अधिक से अधिक धन बचा रहे हैं। इसके लिए कई संभावित स्पष्टीकरण हैं, जिसमें प्रणालियों की विश्वसनीयता बढ़ाना, प्रोएक्टिव सेवाओं का व्यापक उपयोग और बजट में कटौती शामिल है, जिससे कर्मियों की संख्या में कमी या डेटा सेंटर के बाहर उनके स्थानांतरण की संभावना होती है।

मूल कारण के संदर्भ में विफलताएं

आंकड़ों से पता चलता है कि 2013 में सभी एक्सेसिबिलिटी मुद्दे इलेक्ट्रिकल सिस्टम के साथ घटनाओं के कारण थे। अधिकांश विफलताएँ हुईं क्योंकि रखरखाव प्रक्रियाएँ ठीक से निष्पादित नहीं की गईं। यह खोज पर्याप्त प्रक्रियाओं और अच्छी तरह से प्रशिक्षित कर्मचारियों के महत्व को रेखांकित करती है।


चित्रा 7. 2013 में रिपोर्ट की गई विफलताओं में से लगभग आधी रखरखाव के मुद्दों के कारण थीं।

अंजीर में। 7 आगे 2013 में घटनाओं के कारणों पर चर्चा करता है। लगभग आधी घटनाओं को "सेवा में" के रूप में वर्णित किया गया था, जिसे अपर्याप्त रखरखाव, अनुचित उपकरण सेटअप, काम करने में विफलता या एक विशिष्ट मूल कारण की कमी के रूप में परिभाषित किया गया है। "निवारक रखरखाव" के मामले वास्तव में निवारक रखरखाव को संदर्भित करते हैं जो अनुचित तरीके से किया गया है। डेटा सेंटर के कर्मियों ने केवल 2% घटनाओं का कारण बना, यह दिखाते हुए कि कर्मियों और उपकरण इंटरैक्शन घटनाओं और विफलताओं का मुख्य कारण नहीं थे।

निष्कर्ष

डेटा सेंटर इन्फ्रास्ट्रक्चर (DCIM), बिल्डिंग मैनेजमेंट सिस्टम (BMS) और बिल्डिंग ऑटोमेशन सिस्टम (BAS) के प्रबंधन की बढ़ती जटिलता से डेटा सेंटर में कर्मियों की संख्या को कम करना संभव है या नहीं, इस सवाल का जवाब ढूंढना मुश्किल हो जाता है। इन प्रणालियों को बेहतर बनाने में प्रगति महत्वपूर्ण है। वे आपके डेटा सेंटर के प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं; हालांकि, डेटा बताते हैं कि घटना की रोकथाम के लिए अक्सर साइट पर कर्मियों की आवश्यकता होती है। यही कारण है कि पूर्णकालिक समकक्ष स्टाफ (FTE) जारी रखना टीयर III और टीयर IV प्रमाणित डेटा केंद्रों के लिए एक निर्देश है।

किसी भी घटना और घटनाओं के परिणामों को कम करने के लिए एक तेज़ प्रतिक्रिया समय प्रदान करना मुख्य लक्ष्य है। डेटा बताते हैं कि जब घटनाएं होती हैं, तो कोई अस्थायी पैटर्न नहीं देखा जाता है। उनकी उपस्थिति सभी 24 घंटे और सप्ताह के सभी 7 दिनों में बहुत अच्छी तरह से वितरित की जाती है।

मुख्य उद्देश्य जोखिम की रोकथाम है। रिमोट एक्सेस और बढ़ते हार्डवेयर अतिरेक के माध्यम से प्रबंधन को सक्षम करने के लिए डेटा सेंटर विकसित होते रहते हैं। प्रत्येक डेटा सेंटर अद्वितीय है और इसमें निहित जोखिमों का अपना सेट है। टेक सपोर्ट मोड सिर्फ एक कारक है, लेकिन काफी महत्वपूर्ण है। प्रत्येक पारी में कितने कर्मचारियों को शामिल किया जाए और किन योग्यताओं के साथ जोखिम निवारण और डेटा केंद्रों की उपलब्धता पर बड़ा प्रभाव पड़ सकता है, इस पर निर्णय। स्मार्ट विकल्प बनाओ।

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