数据中心idc发展趋势(idc数据中心是什么)

2020年全球数据中心十大发展趋势

作者|网络大数据

来源|LiliaSeverina演讲

1.停电造成的业务中断迫使政府和企业采取行动

信息化程度数值越高，表明对基础设施的依赖程度越高，停电造成的业务中断影响越大。在对企业数据中心近期或重大停电事件的调查中，约33%的受访者表示，事件的主要原因是供配电故障。

困扰用户的是停电后服务无法快速恢复的问题。世界各地的监管机构已经开始对停电后的快速恢复能力提出要求，并出台停电惩罚措施。

2.互联网应用正在向边缘发展

下一波互联网的建设正在进行，而且建设将更加集中在边缘。带宽、成本和延迟是需要边缘数据中心的原因之一。大面积数据中心可满足多种需求，支持数千个微数据中心（亿级设备）。

3.数据中心能耗持续上升

2020年，数据中心能耗将继续稳步上升，给区域电网带来压力。《近五年数据中心行业能源使用及二氧化碳影响》专题报告显示，2014年欧洲数据中心能耗约为104TWh，2017年增加至130TWh，增长25%;2018年，中国数据中心的能耗为160TWh，到2023年可达266.79TWh。

5G催生的新业务、视频、区块链等也是驱动力之一。

4.现金流推动数据中心市场发展

一波新的投资者正在涌入活跃的数据中心市场。新投资者可能有更长的投资期限和更低的投资回报率阈值。企业运营商可能会发现他们的客户对数据中心有浓厚的兴趣，尤其是在城市或城市边缘的数据中心。

5.数据越多，数据中心的自动化程度就会越高。

DCIM和云驱动的人工智能为数据中心自动化提供了可能。运营商在冷却优化、低利用率服务器和智能电源等领域应用自动化。成熟的数据中心管理模式可分为基础、被动响应、主动响应、优化、自动优化五个层次。该软件将在整个数据中心广泛使用。

6.成本大幅下降为数据中心锂电池储能创造了巨大机遇

据彭博社数据，2010年至2018年，锂离子电池成本（美元/千瓦时）下降了85%%。大多数分析师预计，随着大规模生产的普及，价格在未来五年内将继​​续稳步下降，为数据中心的锂基能源存储创造重大机会。

7.“现收现付”模式延伸至关键基础设施。

越来越多的企业和运营商希望采用“按需付费”的模式，包括基础设施。运营商希望转移过时、未充分利用、不合规或要求变化的风险。提供管理工具、关键电源和微型数据中心服务。

8.微型数据中心需求激增

微型数据中心建设的需求不断增加，2020年后将变得更加强劲。许多制造商已经以针对特定需求优化的创新设计进入市场。电信公司将是更大的需求者，零售和制造业的需求也很强劲。

9.专业人才普遍短缺且愈演愈烈

数据中心人才持续供大于求。人力短缺会产生许多后果，增加成本，在某些情况下还会增加风险。业主、培训师等需要几年时间才能适应增加的人力需求。

10.气候和环境变化促使数据中心法规和立法

国家和城市层面的立法者都希望数据中心更加环保。这些策略包括设置最大允许PUE、禁用化石燃料备用电源以及鼓励热能再利用。气候危机正迫使下一代领导人加强数据中心控制。

大数据时代下传统数据中心发展的思考

大数据时代传统数据中心发展的思考_数据分析师考试

大数据的核心价值是从海量复杂的数据中提取有价值的信息，并通过大技术数据进行更新快速分析，做出更准确的预测，发现新的商业模式，创造新的业务发展机会。因此，在大数据时代，企业迫切需要思考如何应用大数据技术改造和完善现有数据中心平台，增强企业数据处理能力，提高数据分析水平，将大数据融入到企业整体数据中。。流量套餐。

1.实现大数据的分布式处理框架。分布式计算框架是大数据时代数据中心架构的一个关键特征，包括分布式存储和分布式处理。分布式存储采用可扩展的系统架构，使用多个存储服务器来分担存储负载。不仅提高了系统的可靠性、可用性和访问效率，而且易于扩展。分布式计算将大量的分析计算任务分解为若干个小任务，然后将分解后的任务分配给不同的计算节点，最后将计算结果组合起来得到最终结果。分布式计算具有更强的并行计算能力和可扩展性，适合多种数据类型的混合处理。因此，电网公司需要在原有数据中心架构的基础上构建分布式计算框架，提高数据存储和处理能力。

2.研究并构建大数据分析处理架构。梳理电网企业数据中心现有技术架构，研究大数据关键技术，结合业界当前主流大数据处理架构，重点开展大数据平台化研究。数据中心信息基础设施在保护企业现有信息投资的基础上，探索适合的大数据解决方案，将大数据融入企业整体数据划。利用大数据技术改造和完善数据中心分析处理架构，研究融合结构化数据、实时数据、位置数据和非结构化数据的大数据信息基础设施，构建企业级大数据分析和挖掘平台，实现分析不同类型的数据。融合集成和关联分析支持大数据分析应用，提升数据分析和挖掘能力。

3.利用大数据分析创造价值。数据的核心是发现价值，数据控制的核心是分析。如何驾驭大数据，如何从海量数据中提取有价值的见解是当务之急。因此，企业应该关注数据中隐藏的价值。通过应用大数据技术分析，可以充分挖掘数据的根本价值，不断优化业务流程，降低运营成本，协助企业科学决策，为业务持续创新发展积蓄力量。

信息的影响取决于数据关联的能力。通过聚合多组大数据获得的新见解远远超过从单组大数据获得的新见解。例如，种子公司与作物保护产品供应商和气象部门合作，综合利用更大的数据集，包括天气数据、土壤湿度数据、土壤类型数据、种子数据和其他数据。这些数据的互相关分析可以帮助种植者从更高的产量中受益。在电力公司中，通过对配电、用电量、客户、天气等不同数据源的数据进行转换和整合，将产生新的业务价值。整合分析能源交易数据、气候数据、客户家庭年龄结构、生活习惯等因素，了解客户用电行为，满足客户差异化需求，通过挖掘深度需求，开辟增值业务新空间。

4.如何做数据驱动业务如何做数据驱动业务，是大数据时代数据中心需要考虑的关键问题。传统数据中心难以满足企业部门的需求。在大数据时代，数据复杂性意味着数据中心必须更快地响应不断变化的业务需求和不确定性。因此，数据中心必须是数据的托管者和服务者。数据管理者和决策者从被动响应业务部门需求转变为主动为业务部门提供数据服务。数据驱动业务是指数据作为一种生产力，实时、主动地将数据分析提取的信息提供给业务决策者，影响和助推企业业务的过程。

大数据时代，可以对企业业务进行全流程分析、全方位监控、模拟预测和实时反馈，并及时改变决策，改善业务方向发展，从而从数据中可以立即感知到该公司。，企业可以利用数据评估并做出数据决策。

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华为发布下一代数据中心引领数字化时代的数据存储与处理新趋势

华为推出新一代数据中心：引领数字时代数据存储与处理新趋势

随着数字时代的到来，数据已成为业务发展的核心资源。然而，传统的数据存储和处理方式已经无法满足日益增长的数据需求和复杂的业务场景。为了应对这一挑战，华为推出了新一代数据中心解决方案，引领数字时代数据存储和处理的新趋势。

1.背景介绍

随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展，数据中心的规模和复杂性不断增加。传统的数据中心架构已经不能满足高密度、高性能、高可靠性的要求。为此，华为推出了新一代数据中心解决方案，旨在提供更高效、灵活、可靠的数据存储和处理能力。

2.华为下一代数据中心解决方案特点

1.高性能：华为新一代数据中心解决方案采用先进的软硬件技术，实现更高的计算、存储和网络性能。通过优化硬件架构和算法提升计算能力，满足企业高性能计算、大规模计算的需求。

2.高可靠性：华为下一代数据中心解决方案采用分布式存储和计算技术，实现数据冗余备份和故障自动恢复。即使在出现硬件故障或网络中断的情况下，数据中心仍能保持高可用性，保证业务持续运行。

3.高扩展性：华为新一代数据中心解决方案支持水平和垂直扩展。通过添加更多服务器和存储设备，可以横向扩展数据中心以满足不断增长的数据需求。同时，通过升级硬件和软件，可以垂直扩展数据中心，提高数据处理和存储性能。

3.华为下一代数据中心解决方案操作步骤

1.规划设计：根据企业需求和业务场景对数据中心进行规划设计。确定数据中心的规模、性能、可靠性等指标，选择合适的软硬件配置。

2.实施及故障处理：根据设计规划，将软硬件设备部署到数据中心。进行网络连接、设备配置、系统故障处理等，保证数据中心的正常运行。

3.数据迁移和备份：将现有数据迁移到新的数据中心。根据数据的重要性和敏感性，制定合理的备份策略，保证数据的安全性和可靠性。

4.监控管理：建立数据中心监控系统，实时监控数据中心运行状态和性能指标。根据监控结果，及时进行故障排除和性能优化，确保数据中心稳定运行。