当很多组织列出未来一年影响技术发展的趋势和问题时，通常都会有些长远的考虑，例如可能设想几年之后甚至几十年之后的未来发展。而分析机构更是如此。例如，对于2019年，调研机构Gartner公司关注人工智能、区块链以及将持续变化转变为资产。
这些想法都很好，但是组织正在考虑如何大限度地提高数据中心性能?需要做些什么?也许这些想法并不是那么有用。那么数据中心管理者在未来一年中可以做些什么呢?
组织可以采取以下五个步骤：
(1)采用有效的DCIM
数据中心采用有效的数据中心基础设施管理(DCIM)是一项关键要求，那么为什么大多数传统的DCIM套件解决方案似乎都难以实现呢?企业需要更加关注更易于使用的、更易获取的方法，并满足制定正确的冷却、电力和空间战略的要求。
因此，如果对过于复杂的DCIM或咨询机构主导的计算流体动力学(CFD)方法感到并不适应，那么当同样有效的SaaS驱动解决方案可以提供监视、管理和大化数据中心所需的所有控制时，组织可以不必采用DCIM。
(2)更加关注边缘集成
组织只有成功地集成所有的操作——包括所有不同的边缘计算微型数据中心和模块化数据中心，才能真正实现数据中心性能的大化。而机械及电气容量规划和仿真能力仍然是管理数据中心设施的主要措施。
在2019年，不能再继续保持这种情况，特别是在SaaS访问、无线传感和移动网络访问等功能允许组织为数据中心运营而采用相同的*实践优化标准时。
(3)*感知的数据中心将成为现实
只有使用适当的数据映射数据中心设施时，数据中心运营团队才能真正开始实时理解自己的数据中心性能。为了正确地做到这一点，在典型的数据中心中需要安装1000多个传感器，从而能够测量一系列先前未知的因素，其中包括能耗、热量输出、地板上方和下方气流等。
这种情况直到传感器的成本日趋下降才有所好转。由于采用支持物联网的无线设备改变了成本动态，才能实现新的感测水平。
(4)超越数据中心性能的主观优化判断
虽然数据中心行业专家能够随着时间的推移建立起冷却系统动态行为的图像，但当今数据中心运营的关键性质意味着冷却对于主观判断而言是一个非常重要的问题。
然而现在可以访问越来越精细的机架级数据，能够为数据中心运营商提供真正的软件实时决策和方案规划所需的数据平台。
(5)向其他部门学习以获得对基础设施管理的新见解
如果组织可以明智地采用其他行业的技术创新，可以在数据中心和其他构建环境中面临一些挑战时得到更好的解决。例如，3D数据中心可视化就采用了新的游戏技术。
此外，还可以向地理空间数据领域学习，可以通过使用*的支持LiDAR的空间映射设备帮助客户填充其数据中心模型。
