数据中心发展的困难(数据中心发展经历了几个阶段)

数据中心也就是IDC机房将来的业务发展何去何从？？各大厂商投入一波“机器维护”浪潮在新基建浪潮中，腾讯、阿里巴巴等各大厂商投入千亿建设超大型数据中心。大厂商也纷纷运用各种新技术来“放机器”。数据中心作为基础设施，在最底层一直被忽视，但随着数字化的快速发展，数据中心的完善更能体现新基建中“基础设施+技术”的品牌。对于数据中心来说，只有实施技术创新，能够合理存储和处理数据，满足更高层次的需求，支撑数字经济，才能实现其真正的价值。

第二波科技创新的制高点

随着大工厂建设加速，家居中心遍地开花。据中国产业信息网统计，2020年IDC处理的全球业务数据15.3ZB，占全球业务产生量的99.35%，从数据中可以看出IDC在全球业务流程中占据主导地位。

如今，中心正朝着空间密集和大型机器的方向发展。截至2019年底，超大规模大型数据中心数量增至504个，其中151个数据中心处于不同建设阶段。集约化开发，每个机房使用率较好，有助于实现规模化运营，降低前期建设成本和后期运营成本：在大公司，资本效应会更加明显。

数据中心发展过程中的痛点

1.超大型数据中心的背后是惊人的能耗。

服务器的功耗每年持续增长。为了避免供电不足的旧机房停电，通过将计算机插槽空出来解决问题。这不仅导致空间利用率低，而且导致功耗下降，同时也造成不必要的浪费。他预计，2020年中国中心用电量将达到2962亿千瓦时[III]，超过三峡发电的电量。

2.数据中心安全绩效指标日益提高

数据中心拥有全面的安全管理系统和消防系统，以及培训应急人员的能力。紧急卫生系统在维持所有基础设施正常运行的同时，所有设备也必须及时维护和修理。工作与维护之恶

工作之恶使人半夜惊醒，一不小心就容易陷入困境。例行检查是媒体运营维护过程中的重要组成部分。运维人员保持警惕，发现设备隐患，每日重复数千米任务。纯粹依靠人力，不需要能源开发，日常运行和维护使用适当的辅助设备来释放机械功有限的动力。

么数据中心如何实现绿色开发、智能设计、易运维呢？Hightopo等国内企业正在积极应对这一问题。

建立可视化运维管理平台，解决痛点

可视化重新居中机房

比拼复杂、多扫、动态的社交媒体功能。。3D图形效果的渲染技术采用了HTML5WebGL标准，并且它以基于浏览器为核心的小程序进行了更方便的开沟。它还采用轻量级架构，支持跨平台展示，实现海量数据的多端口分析。数据中心环境可视化

利用3D仿真技术对机房模型内的各种设备进行管理，对设备进行实时监控和全生命周期维护。为了监控本地计算机设备的正常运行，运维系统还具有监控功能，如烟雾温湿度监控、电源监控和访问控制等。

对象可视化及能耗管理

针对数据中心能耗过高的问题，系统监控数据中心每年的用电量数据中心整体环境、租用办公桌费率、建筑用电IT消耗、柴油发电机、电力容量等。提供实时监控及相关历史数据，方便人员维护调整。同时，准确记录资产位置、设备型号和状态，保证仓储设施的高利用率，避免资源浪费，运维可节省总人工成本约20%。

可视化运维管理

通过可视化管理模式改变运维中心。管理人员可以通过大型在线账户了解设备的健康状况，并远程查看维护记录、历史数据、历史文件故障，为评估设备健康状况提供直观的知识库。将运维人员从机械工作中解放出来，减轻运维压力。同时，也为社交媒体的定向提供了更加人性化的解决方案。

拥抱智能运维时代

由于边缘计算和5G宽带产生的海量流量，数据中心设备遍地开花。和目视管理。Hightopo基于计算机摄像头的数据中心可视化解决方案，支持能源消耗、运维、人力资源等方面的落实，引导其走上节能增效的发展道路。在快节奏的数字经济时代，数据中心的可视化改造必须未雨绸缪。

参考资料：官网-网页配置

-图普软件

我国大数据发展的现状是怎样的？

我国大数据产业开始进入更深层次

我国大数据产业从起步到已经建立体系已经经历了近10年。“十四五·雅尼斯”开局之年，大数据产业进入全面更新、深度应用的新阶段。大数据技术在医疗、工业、交通等领域的融合应用加速创新突破。大数据综合应用重点从虚拟经济转向实体经济，根据大数据底层技术、信息安全、模式识别、机器语言、计算机辅助设计、高性能计算等加速突破领域、大科技领域逐步补短板、补强大科技。

2021年市场规模接近900亿元

我国大数据产业近年来取得快速发展。据赛迪统计，我国大数据挖掘产业发展最快。数据市场规模从2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，年复合增长率为18.0%。大数据市场规模包括大数据相关的硬件、软件和收入市场。在全球COVID-19疫情下，我国经济保持复苏领先并总体保持趋势，国家正在快速推进未来数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设。大数据产业将发挥数字化创新和经济社会融合的作用，应用范围进一步扩大，大数据市场将保持强劲快速增长趋势。

金融行业是我国最大的下游行业，大数据行业

大数据行业分析借助海量数据进行处理通过大数据技术的分析、挖掘、应用等，实现大数据的价值，并以产品或服务的形式丰富划分为数字化运营的大数据产业。近年来，随着下游行业对全业务流程数字化运营需求的不断拓展和深化，大分析市场取得了良好的发展，并呈现快速发展态势。赛迪数据显示，2021年我国大市场分析下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四位，市场份额分别为19.1%、16.5%、15.2分别为%和13.9%，合计超过60%

大数据软件和服务需求持续增长

当前，我国大产业已进入高质量发展阶段；而大数据编程和大数据服务对大数据硬件的需求开始增加，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位。大数据硬件、大数据软件、大数据服务分别占比40.5%、25.7%、33.8%，市场规模分别为349.5亿元、221.8亿元、291.7亿元。近年来，大数据硬件占比逐渐下降，而大软件工具和大数据服务占比逐渐上升。未来，我国大数据软件及服务市场将呈现出比硬件市场更好的发展态势。

不同类型大数据公司之间的竞争程度差异较大

目前，IT行业在发展过程中已经形成了一些层级分布，包括服务器和系统底层软件以及包括应用程序和大数据也必须从架构原型开发。以基础设施为主的企业，如联想、华为，也必须向大数据转型，提供低成本、低能耗的大存储，这是大数据产业的基础。中间层是类似于Hadoop和MapReduce的分析系统，原来的软件行业也必须从软件销售转向以实体为中心。此外，还有百度、腾讯、阿里巴巴等大数据应用服务公司，应该会增加分析的有效性。