具有自动化知识和技能的员工将有更多的时间专注于更令人兴奋和更高价值的任务，这些任务有利于企业业务发展。

　　对数据中心某些方面的自动化需求是无可争辩的，但企业团队是否具备推动和支持自动化工作所需的技能?如果答案是“否”，那么当企业试图将数据中心转变为一个适合加速应用程序开发和部署的敏捷环境时，可能会遇到麻烦。

　　仅仅采购一套自动化工具是不够的。企业需要具有适当技能的劳动力来管理这些工具，并有效地实施自动化流程。掌握这些技能后，企业将能够更好地快速提升，并获得自动化带来的好处。

　　数据中心自动化的好处

　　这些好处是非常重要的，可能直接影响数据中心的效率和安全性。自动化可以提供一致性和舒适性，并对所有服务器进行正确的配置。自动化还可以通过编程方式将更改应用于所有云平台，使团队更容易管理其混合云计算环境。通过自动检查、更新和修补，可以简化问题的修复。

　　其次，自动化还可以帮助企业有效地实施数据中心各个方面的跨平台管理。完整的自动化系统可用于管理所有服务器和应用程序、不同的操作系统等。一旦企业自动配置和配置这些工具，其团队就可以轻松管理所有内容，而不用承担人工进行开/关更改的繁重任务。

　　最后，自动化可帮助团队开发可重复的流程，从而节省大量时间，因为无需重复工作。而调研机构Forrester公司预测，到2019年，40%的企业将拥有自动化中心。

　　自动化工具还不够

　　如果企业是众多考虑自动化的公司之一，那么可能从设计自动化系统的解决方案开始。虽然自动化工具很重要，但操作工具的人员也很重要。

　　想象一下拥有大量挖土机、风镐和其他重型设备的建筑工地，如果没有熟练操作的人员，那么工程建筑则无从谈起。同样的原则适用于数据中心。企业可以根据需要拥有尽可能多的Ansible、Puppet、Chef的变体，但如果没有驱动这些工具所需的技能，它们最终会占用存储空间。

　　人们需要操作这些工具，也许需要一个Linux系统管理员，能够设置工具来自动管理多台机器。也许企业需要能够自动管理传统网络设备，包括历史上难以配置的防火墙、路由器等，或者自动管理Linux或Windows等操作系统。如今，几乎任何事情都可以实现自动化，当然如果知道如何做的话。

　　知道如何操作变得越来越重要，尤其是当许多数据中心转向DevOps时。自动化是DevOps的核心方面，因为它支持经常部署、快速修复错误以及将应用程序推送到开发阶段的能力。如果组织不投资招聘和培训自动化技能娴熟的员工，他们可能无法充分支持自己的DevOps计划。

　　IT自动化思维的转变

　　就像DevOps一样，自动化实际上更多的是一种思维转变，而不是技术转变。对于个人和团队来说，要摆脱那些提供令人欣慰的控制感的、经过实践的、真正的人工实施和管理是很困难的。

　　对于那些可能不完全了解如何在其组织内成功实施自动化的管理人员而言，此举尤其具有挑战性。对于他们来说，其诱惑可能是谷歌“自动化最佳实践”或寻找志同道合的技术人员在线论坛。对于在时间和预算限制下工作人员来说，这通常是最简单的解决方案。

　　虽然这样的非正式学习有其优点，但它也有其危险性。它可能不是规定的、连贯的或准确的，并且来源可能不可靠。人们知道在自己能够做到最好的时候学得最好，而非正式学习往往缺乏通过实际动手实践的强化。

　　正式学习为这些缺点提供了可行的答案。自我学习工具提供即时和按需学习，为寻求性能支持和微学习的专业人士提供最新版本的软件。讲师指导的培训为参与者提供了提问、讨论问题以及与经过培训的专业人员和同事互动的能力。将两者结合起来可以是强大的：参与者可以学习关键概念的课程和自学习工具，以促进持续教育。

　　在课堂上，参与者将能够从经历过这一过程的专家那里学习如何适应自动化思维。对IT现代化的恐惧是常见的，但是了解正在发生的事情(以及随之而来的好处)可以帮助消除这种恐惧。这些专家可以说明自动化与以前的不同之处，并使他们适应这种转变，因此他们在心理上做好了准备，并准备好快速跟上速度。

　　自动化专业知识的价值

　　投资于培养基本自动化技能或为现有员工扩展现有技能集的培训是很有价值的。在招聘网站LinkedIn上快速搜索“IT自动化工作”会产生数万个结果，这意味着企业正在积极招聘具备必要背景和知识的潜在员工。但其中许多人可能已经在其公司中工作，担任Linux或Windows系统管理员，或以其他某种能力操作。投资于适当的培训可以帮助他们应用当前的知识，并将自动化融入他们的日常生活。

　　事实上，企业对员工的投入越多，则为其组织添加的价值就越大。拥有自动化知识的员工将有更多时间专注于有益于企业的更激动人心和更高价值的任务。因此，企业的数据中心将处在更好的竞争位置，以实现更高的效率、敏捷性、有效性。