COVID-19大流行已严重影响了IT的许多领域，包括数据中心，在该领域中，对基础架构的更改(尤其是对云服务的采用)正在使配备它们的工人需要新的技能。

也许没有哪个技术行业比云计算更能从这种流行病中受益。云服务的位置独立性使其成为大多数业务线和IT员工都不再在办公室的世界的理想选择。

但这是否意味着企业将依赖于基础架构即服务(IaaS)，而不再需要他们自己的本地数据中心和数据中心IT团队?大约十年来，分析家和未来主义者一直在问这个问题，但是现在，在大流行之前已经很强的云已经经历了一个拐点，并为该问题带来了新的直接性。

答案是数据中心不会很快到任何地方，但是它们看起来将有根本的不同。对于目前在数据中心工作的人以及正在那里从事职业的人们来说，这是个好消息，因为采用云技术和其他变革将带来一系列新的机遇。

Uptime Institute预测，全球数据中心员工需求将从2019年的约200万全职员工增长到2025年的近230万。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用大量员工，但是2025年之后云数据中心的员工人数将超过企业数据中心的员工。

在招聘方面，许多组织仍然很难找到合适的人才。根据Uptime Institute的数据，到2020年，全球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年为38%。

对于希望成为新数据中心一部分的IT专业人员，这里是一些最重要的角色和开发所需要的技能。

技术架构师

由于不再将应用程序部署在技术孤岛中，技术架构师的作用变得越来越重要。过去，每个应用程序都有自己的服务器，存储设备和安全性。现代数据中心建立在分散的基础架构上，其中多个应用程序之间共享资源。

这需要新的基础结构设计技能，以确保在广泛的应用程序之间共享基础技术时，仍可保持较高的应用程序性能。而且，它需要有关网络，存储，服务器，虚拟化和其他基础结构的高级领域知识。

数据中心架构师

数据中心架构师具有挑战性的工作要求对物理数据中心有特定的了解-对电源，散热，不动产，成本结构以及设计数据中心必不可少的其他因素的了解。

建筑师帮助确定设施的布局及其物理安全性。涉及机架，地板和布线的内部设计也是该角色的一部分。如果做得不好，这项工作会对技术人员的工作流程产生巨大的负面影响。

云端管理

没有单一的云提供商，并且新兴且不断发展的企业角色正在选择和管理私有，公共和混合云服务。云提供商的属性各不相同，例如，某些提供商在特定区域具有很强的实力，而其他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佳解决方案，就像在要求严格数据隐私的情况下通常如此。

需要不断监控和优化云服务，以确保业务在某些领域不会超支，而在其他领域不会超支。同时，不能允许成本优化导致性能问题。该角色要求具备适当评估云产品并提供持续管理的技能。

AI和ML

现在，数据量非常庞大，并且每天都在增加，并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AI生命周期的整个范围内，该领域都有大量工作，包括培训AI系统，建模，编程和提供人为参与以确保实现AI目标。

资料分析

未来的数据中心将通过分析大量数据来驱动。预计随着物联网端点，视频系统，机器人产生的更多数据将继续这一趋势，这几乎是我们所做的一切。数据中心运营团队将基于对这些数据的分析做出关键决策。

当今的企业缺少具有分析能力的人员，尤其是那些了解如何使用AI / ML加速分析的人员。

软件技巧

许多IT工程师，特别是那些使用网络基础结构的工程师，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进行狩猎和啄食，但这并不是真正的软件技能。大多数网络工程师从未执行过基本的软件功能，例如进行API调用。与尝试编写脚本来解析CLI相比，使用API​​可使许多任务容易得多。

并非所有的网络工程师都需要成为程序员-尽管那些想专注于Python和Ruby之类的语言的工程师-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执行管理任务。

所有现代网络基础结构均设计为通过API进行管理，其中许多基于云。成为CLI骑师的时代已经过去，不愿承认它是当今数据中心工程师面临的最大威胁。

数据中心安全

鉴于该学科既涉及物理安全又涉及网络安全，因此在数据中心安全中有多种工作途径。数据中心存储着敏感的专有数据，数据泄露会对组织造成灾难性的后果。

曾经使用徽章读取器和键盘来实现物理安全，但是已经进行了很多创新，包括支持AI的相机，指纹扫描仪，虹膜读取器和面部识别系统。这有望成为下一个十年令人兴奋的领域。

随着安全信息和事件管理工具向基于ML的系统过渡，网络安全也得到了发展，这使安全专业人员能够看到他们以前从未见过的事物。同样，许多高级组织正在采用零信任模型以将应用程序流量与其他系统隔离。通过使用微分段，可以创建安全区域，从而最小化漏洞的“爆炸半径”。

数据中心网络

在过去的十年中，网络在数据中心中的作用发生了巨大变化。针对南北交通流进行了优化的传统多层体系结构已转变为为大量东西向交通量设计的叶脊网络。

同样，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高的自动化，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，例如基于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。

而且，现在大多数数据中心平台都是按设计开放的，这使供应商的互操作性变得更加容易，并打破了过去经验丰富的锁定客户。

数据中心网络的另一个方面发生了变化，即云连接。从历史上看，网络工程师一直在关注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表明，网络已扩展到客户场所的物理范围之外，遍及云提供商。至关重要的是，网络必须像跨所有云位置的单个连续结构一样运行。有多种方法可以做到这一点，包括SD-WAN，SASE和直接云连接。

数据中心外的作业

如果数据中心专业人员想从该环境中迁移出来但要利用他们当前的技能，他们将从事哪些工作?不幸的是，这些技能翻译得不好。您不会再看到很多大型机工程师或PBX管理员。

但是，尽管未来的工作取决于此处概述的工作，但是旧数据中心的过渡将需要很长时间。毕竟，对于关键任务系统，企业通常会采取“如果没有破裂就不要修复”的思路。

因此，对于那些无法或不愿再技能的人，可能有必要在垂直于技术采用速度较慢的垂直领域寻找雇主，例如州和地方政府，地区银行和专业零售。

数据中心的未来在于分布式云，这将改变运行它们所需的技能。数据中心肯定不会消失，但是将来它们看起来会大不相同，这对所有人来说都应该令人兴奋。