如今的数据中心正逐渐从硬件结合的系统向软件定义的网络、存储甚至电池转型。这种转变的一个后果就是数据中心技术人员技能组合变化。

数据中心团队在手动配置环境上花费的时间越来越少，转而在应用程序编程接口（API）上投入更多的时间，这一自动化工作的趋势越来越常见，并且还在不断增长，软件组件的范围也不断扩大。

传统IT人员捣鼓数据中心硬件，需要从一堆意面一样的线缆中手动连接到系统背板。技术人员需要依靠晦涩的脚本和命令行界面来分配服务器、存储和网络资源。这种方法相当耗时，也容易出错。

连接到数据中心网络的各类设备不断增加，是驱使API发展的原因之一。例如，查塔努加美国田纳西州大学在2011年的网络支持设备有3,145台。2014年上升到14,906台，而在2015年跃升至48,000台。

"使用各种类型终端的用户越来越多，"大学副校长兼CIO Thomas Hoober指出。

应用程序软件变得越来越大也越复杂。以微软Office 365为例，在Mac上需要4GB空间才能运行。

从历史来看，软件是一个封闭，独立的应用程序。一个账号可支付平台从现有的用户接口调用当月账单，并完成所有一切操作。集成软件如果没有API系统，要实现这些需求是十分困难的。

IT预算有限意味着数据中心不具备充裕的时间进行手动优化与集成项目。2016年IT预算将略增约2.2%，根据Gartner公司2010年来的研究统计，CIO们没有说服管理层进行技术投资：2.2%的上涨代表了过去五年中的最高峰值，还包括了2011年1.1%的跌幅。

自动化而不是增加员工

自动化工具让IT部门能够在不需要大规模扩充人员的情况下管理大量设备。API提供软件集成和自动化任务的抽象层。没有API，程序代码会与特定的功能紧密关联，例如操作系统或用户接口。如果一个变更调整了系统管理功能，例如可用存储容量，IT团队需要花上不少时间调整正在运行的Windows以及Linux系统。设计良好的API可以让数据中心管理员无须担心影响正在运行的Windows或Linux服务器，就完成变更。

因为API的可靠，如今的系统比过去的要灵巧的多。许多设备已经被预配置并完成诸如自动建立所需链接的任务。

因此，不必物理接触每个设备，数据中心技术人员就可以实现虚拟链接。他们与API系统、软件库等协作，实现如软件对象、程序和数据结构的交互。实际上，API执行任务就如人们做家务时将衣物丢进洗衣机里自动完成一样。

接下来请看第二部分《API应用场景与技能培训》