数据中心发展前景(数据中心可以发展什么产业)

企业现代化、公共云的爆炸式增长和深度技术创新是2021年的基石，其中生物技术、供应链分析、量子计算和区块链的进步尤为突出。2022年涉及虚拟宇宙、加密货币、基因医学以及互联网和云技术的进步，以帮助兑现之前的承诺。

虽然互联网、新技术和云服务的发展给各行业带来了新的机遇和更好的用户体验，但也将突破传统IT架构的极限。支持下一代应用程序的技术堆栈需要类似云的敏捷性、可扩展性、安全性和性能来支持工作负载。

展望未来，以下三个关键技术趋势将塑造互联网的发展并改变现代数据中心。

基于软件的DPU的兴起

计算正在离数据所在的地方越来越近。5G连接与边缘计算创新相结合正在改变医疗保健（患者监护）、汽车（自动驾驶汽车）和能源（智能电网）等行业。

2022年，更多企业将采用边缘计算策略。更多的分布式工作负载将导致数据中心东西向流量大幅增加，并强调对类似云的数据存储和处理能力的需求。这导致使用DPU将CPU返回给应用程序。

DPU旨在大规模跟踪有状态连接和流量，而不会影响性能。对于服务提供商而言，这些发展将释放客户数据中心的CPU，用于关键任务和创收处理。DPU的进步不仅改变了我们设计网络的方式，也改变了我们在网络上运行的应用程序，为更重的工作负载创造了更多空间。

加速人工智能模型的开发

边缘计算的引入带来了计算能力的巨大进步，并提高了人工智能驱动的图像处理的可用性。然而，我们才刚刚开始了解这项新技术可以给各个行业带来的好处。未来一年，不断发展的IT基础设施以及DPU、GPU和其他SmartNIC的进步将使公司能够更好地利用人工智能模型并从数据中提取更多价值。

通过现代化IT架构来释放高级数据分析的新机遇，我们预计医疗保健诊断、制造、航空航天研究和零售等领域将出现新的用例。

零信任任务

在2021年发生创纪录数量的复杂勒索软件攻击后，美国发布了一项改善国家网络安全的行政命令，要求联邦机构与私营部门合作越来越多地致力于提高其对网络攻击的抵御能力。行政命令中的一项要求是制定实施零信任架构的计划。

“零信任”对于公司来说并不是一个新概念。然而，应对网络攻击的增加需要更大程度地致力于实施零信任框架，并将这种方法嵌入所有硬件和软件设计原则的核心。

到2022年，企业和政府机构在向零信任安全架构迈进时，将寻求采用分段和微分段策略，以提高网络对数据泄露的恢复能力。然而，这将带来适应遗留基础设施和相应安全策略的挑战。

结论——数字化转型的延续

疫情带来的一个意想不到的好处是数字化转型的加速，并将持续到2022年及以后。数字化转型为业务创新提供了更多机会，但首先必须得到现代敏捷架构的支持。这些引入去中心化互联网的先进技术趋势将带来传统数据中心的范式转变，使企业和行业能够为未来做好准备。

节能降耗将是IDC行业的主旋律。

IDC数据机房的能耗相当大。随着气候日益严峻和人们深入节能减排，节能降耗、降低PUE值已成为主管部门和数据中心行业的共同工作。该领域将日益扩大，风能、能源、太阳能等新能源装机份额将不断增加。

大型数据中心建设向规模化、集约化方向演进，超大型IDC与小型IDC共同演进。

全球IDC发展正在走向集约化、规模化发展。如此大规模的IDC具有成本低、运营成本低的优势。规模化和集约化可以充分发挥数据中心在资源、能源和管理方面的规模经济，降低部署和运维成本。

IDC发展更加智能化

作为数字基础设施的供应商，数据中心保证整个系统的安全、不间断运行。提供算力支持是重中之重，这也说明IDC有一定的准入门槛和技术要求。因此，更加智能的运维在故障检测、故障诊断、故障排除等方面可以更加灵活、准确。未来，IDC将大量运用人工智能技术，进一步优化整个IDC的运维能力。

数据中心3D可视化解决方案适用于各类IDC运维管理模式。它在虚拟仿真环境中采集各种复杂的控制系统信息，并以人类最直观的形式展现出来。提高信息交互和操控的效率，减少信息的时间损失和浪费，保证信息的及时性和准确性。

然后，实现数据中心端到端的IT可视化，强化IT控制方法和管理水平，包括缩短响应时间和加速故障排除、提高资源利用率和运营效率流程、完成有效的数据中心运营绿色智能。Tupu软件可以为IDC部署提供数字孪生、可视化等顶级功能。它具有高性能引擎组件和功能，例如部分更新、批量聚合、图像缓存和最小DOM元素。海量数据的可视化系统提供了强大的技术支撑。

达到数据中心众多子系统集中分布管理的目的，降低数据机房管理难度，减轻数据机房运维压力。它还为各种业务需求的增长提供灵活的解决方案。

3D可视化数据中心机房集中监控管理系统实现数据机房远程集中监控管理，实时动态呈现设备报警信息和设备参数，快速定位故障设备，并建立维护管理手册。由被动式的守卫模式转变为计算机集中控制管理的模式。

还可以结合视频融合技术，通过机房内的实际摄像头将视频监控图像与3D场景融合在一起，让运维人员对现场的监控更加清晰直观。

作为数字经济最重要的基础资源，蓬勃发展的数据中心产业正在迎来一场革命。这种变化是产品和技术的变化，更是思想和观念的变化。基于手工操作的传统管理模式已不再适合未来快速发展的信息社会。数据中心的设计和建设必须以标准化为基础，打造故障预测等更加智能的应用，这样才能更便捷地部署数字孪生、可视化等优越功能。

大数据产业链全景：从基础支撑到综合应用，产业范围广阔

大数据产业的上游是基础支撑层，主要包括硬件供应等如网络设备、计算设备和存储设备。此外，云数据服务管理相关平台和大数据平台的建设也属于产业链上游；

大数据产业的中游以海量数据资源为基础，提供围绕各种应用和市场需求提供辅助服务。包括数据交易、数据管理、数据采集、数据处理分析、数据安全以及基于数据的IT运维等；

大数据产业的下游是大数据应用市场。随着我国大数据的发展，随着研究技术水平的不断提高，我国大数据已广泛应用于公共事务、工业、金融、交通、电信、空间地理等行业。

大数据产业上游基础设施包括特定IT设备、电力设备、基础运营商等设备。相关代表企业有华为、中兴、艾默生以及三大运营商。

中游大数据服务领域可分为数据中心、大数据分析、大数据交易、大数据等子行业。数据安全。相关代表企业有宝信软件、数据港、久奇软件、拓奇软件等。

在下游应用市场，我国大数据应用范围正在快速向各行各业拓展。除了之前开发的政府大数据、交通大数据外，还广泛应用于工业、金融、医疗等多个领域。计算机应用已取得初步成果。

大数据产业链区域热图：我国大数据企业多分布在东部沿海地区

据七查猫数据显示，截至2021年9月3月22日，全国大数据产业“存量”和“在役”企业61799家，其中大部分集中在东部沿海地区。其中，广东省大数据企业数量最多，达9246家；其次是江苏省，拥有5106家大数据企业；中部地区陕西的大数据企业数量也较多，达4419家。

从代表企业区域分布来看，目前我国大数据产业代表企业主要分布在京津冀等经济发达地区珠三角及东部沿海地区的龙头企业亿华录和美亚笔克分别位于北京和福建省。

国家大数据产业综合试验区分布

2016年，我国批准建设8个国家大数据综合试验区，包括贵州国家综合实验区大数据综合实验区；京津冀、珠三角两个跨区域大数据综合试验区；上海、河南、重庆、沉阳4个区域性示范综合实验区；内蒙古大数据基础设施综合发展试验区。国家大数据产业综合实验区地理分布如下：

注：统计企业为已公布相关产能/产量的上市公司数据，未公布具体产能/产量数据的上市公司不纳入统计。

大数据行业企业代表性投资事件

2017年以来，大数据行业企业的投资趋势主要包括收购企业扩大业务和投资大数据增资子公司生产基地项目。大数据行业企业代表性投资事件汇总如下：

——更多行业相关数据，请参阅《发展前景及投资策略分析》《中国大数据产业规划》前瞻产业研究院报告》