【IT168 资讯】延伸价值寻求机会
提到北京锐智天地网络技术有限公司，在华北地区已经小有名气，从北京、天津到山东、内蒙古，锐智天地凭借自己在专业技术、管理、销售及服务渠道上的优势，已经与铁路、交通、邮电、科学、教育、石油、冶金、国防等行业建立了良好的合作关系。如今，该公司总经理史文平又提出了新的“增值”点，那就是攻克企业级数据中心市场。
说到就要做到。谁也没有想到，最初以数控网络(交换机、路由器)产品解决方案切入中国科学院的锐智天地，今天已经承接了该院网络工程、软件开发、系统升级、硬件维护、安防监护等一系列数据中心工程建设项目。
在锐智天地总经理史文平看来，这并不是一个偶然，而是用户需求所致。“近年来，随着不断增加的数据流量，以及不断创新的业务模式，越来越多的企业级客户开始搭建数据中心，企业级数据中心建设已经成为当前行业信息化的新热点。”史文平说。
在同客户沟通了解中，史文平发现，随着应用的展开，客户除了对网络建设表现出需求之外，对于服务器、存储、安全系统、视频监控等设备的需求也越发旺盛。但是，由于受传统采购方式的影响，很多企业级客户在项目计划中多采取分开采购方式。选型采购形式多数以产品而不是解决方案的方式进行。因此，导致最大隐患就是服务器、存储、网络在数据中心内的不断增长、集中，引起信息孤岛问题不断衍生。
“客户的真正需要事实上就是实现企业级数据中心作用的诠释。所谓企业级数据中心，即实现数据中心性能、安全、永续的基本需求上，进一步简化网络架构，从而帮助他们降低运维复杂度，提高运用灵活性。”史文平说。
基于此，史文平带领公司的工程师以及项目经理共同研究企业客户的需求，并从实际出发开始针对企业级客户数据中心的制定全面解决方案。
一揽子方案赢客户
不同于大型行业客户。“在项目实施时，企业客户的一贯思路是网络产品找数据网络集成商，监控、视频产品找安全管理服务商，而对于存储产品，往往寻找服务器产品代理商。”
可见，企业级客户IT数据中心规划设计部门往往为单个或少数几个应用建设独立的基础网络，这样就使得数据中心网络系统十分复杂。
史文平表示，要想改变用户传统数据中心构建误区。首先，系统集成商要为客户建立一套完善的解决方案。当然，这里面要涉及数据中心基础网络整合、数据中心安全防护、数据中心应用智能、数据中心数据保护和远程容灾和数据中心自动化管理等。
其次，为企业级客户提供方案时，涉及的产品一定要选择具有品牌影响力的产品。在史文平看来：如今，系统集成商面临竞争多种多样，要体现自身优势，就一定要同有信誉有品牌的厂商合作，才能在保证产品质量的前提下，实现自身服务优势。
“以监控产品为例，目前，市场上产品价格参差不齐，产品质量也大不相同，系统集成商一定要选择有良好口碑的产品，才能在构建系统过程中，避免因为硬件问题，带来负面的影响。” 他说。
据了解，锐智天地已成为CISCO公司和H3C公司中国地区代理商多年，并集成HP、IBM、JUNIPER、NetGear等国际著名公司产品。可以说，同这些知名上游厂商的合作，很大程度上，提高了锐智天地方案的优势。
据史文平介绍，不久前，锐智天地刚刚中标一家智能楼宇数据中心建设的项目，“这一楼宇未来将主要服务于一些门户网站或者电子政务客户，而这些客户业务应用要求数据中心网络平台能支撑百亿海量网页收录、及时网页更新和网页评级体系，满足高密度服务器集群的高性能并行抓取，同时网络系统要能满足后期灵活的扩展能力。”
针对客户的需求，根据上述两点注意事项，锐智天地在为该用户设计的方案中，最终选择了H3C的产品。
“一方面，因为H3C的品牌较具影响力，另一方面，客户以前也应用过该公司的交换机等网络产品，现在，H3C的存储、监控以及统一交换架构的新一代数据中心解决方案也在很多企业的数据中心有所应用，因此，在报备、选型过程中我们选择了该品牌。”
跨过企业级数据中心门槛
对客户需求分析的准确把握，是锐智天地得以成功进入企业级数据中心市场的基石。事实上，锐智天地为更好的切入这一市场，史文平早以建立了一支精湛的技术团队，该团队项目经理可以结合客户实际需求进行系统分析，而技术工程师则可根据客户需求为其设计优化的方案。
针对今年重点方向--企业级数据中心用户，史文平的团队更是联手上游厂商资源，为用户提供上至服务器、存储、交换机等硬件产品，下至软件系统一整套解决平台。
在史文平看来，深入数据中心领域，了解用户实际需求是第一步，集成商要立足这里领域，还要在专业能力上下功夫。
首先，集成商要关注企业级数据中心关注的业务永续和系统安全性的问题。集成商要提供给客户由基础网络架构、安全保护、应用优化、远程容灾和数据保护等一揽子解决方案。其次，在整体构建设思路上，企业级数据中心客户在数据中心建设方面更多的会通过整合数据、计算、存储三张异构网络，实现数据中心内网络一体化。于是在方案中，要选择能够通过计算、存储和网络的虚拟化，实现数据中心虚拟化;此外，关注互联网数据中心关注的大流量问题。最后，在高性能计算领域关注的低延迟的问题。
