为什么要引入数据中心(通俗理解数据中心)

如今，得益于光纤宽带和4G的普及，“云数据”已经成为可能。企业数据“云化”将带来以下优势：
1．节约成本;控制力一直是企业最重要的问题之一。迁移到企业云可以降低企业建设数据中心的各种成本，包括建设成本、电费、人工维护成本等；
2、安全；企业数据安全由云服务提供商提供。首先是实物保护。服务提供商创建的云数据中心能够相对抵御、火灾等自然灾害，以及人为。二是信息安全。优秀的服务商在安全防护上花费了大量的金钱；
3．方便快捷；随着“云”技术的发展，“云桌面”等产品可以大大提高企业的工作效率，加快企业信息化的步伐。;
重庆联通西南联通IDC数据中心一期40亿元，力求打造西南地区最专业的托管数据中心。目前已有多家世界500强企业入驻，一期工程大部分厕所已修好，合同已签订，二期工程正在紧锣密鼓的施工中。
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简单来说，数据中心就是一个大型机房，里面有数以万计的计算设备运行，产生源源不断的热量。如果数据中心的温度过高，芯片就无法稳定工作，CPU等设备就无常运行。为了保持数据中心内合适的温度，避免服务器因过热而停机，数据中心必须使用制冷对机房进行，这也会造成巨大的成本。但如果数据中心建在气温较低的地方，寒冷的环境可以给机房降温，有效降低运营成本。

苹果2017年在贵州10亿元建设数据中心。此前，华为、等公司已在贵州建立了数据中心。贵州不是一个发达城市。苹果、华为、为何在贵州建设数据中心？有什么好处？

首先，省钱。

数据中心的机器全年运行。为了保证这些机器的正常工作，需要及时对其进行，否则很可能会被烧毁。贵州气候适宜，常年气温在20℃以下。它不需要大量的电力来为机器散热，甚至不需要空调。利用自然风可以降低机器的温度，可以为公司节省大量的电费。

机器的防尘处理也很重要。贵重环境很好，污染程度不重，公司还可以节省大量的防尘费用。因此，在贵州的建设会给公司带来大量的费用。这些公司虽然每年赚很多钱，但不能用在明显可以节省的地方。

第二，安全。

贵州地理位置非常好。这里不靠近大海，不用担心海啸。该地区几乎没有发生过，洪水更是罕见。可见，相比于其他地区，这里建设数据中心更加方便。它是安全的。之所以要保证它的安全，是因为相关公司的产品数据的运行完全依赖于它。如果损坏了，就意味着公司的产品报废了，公司无法经营，甚至可能要支付大笔的赔偿金，所以必须尽可能的保证。数据中心安全。

三是广泛支持数据中心建设。

大家都知道，贵州经济不算发达。为了改变这一现状，贵州大力支持这些企业落户贵州。由于的支持，这些企业蓬勃发展，受到其他企业的羡慕。其他企业虽然眼红，但也看清了贵州的态度，因此越来越多的企业在贵州建立“根据地”。

苹果、华为、等公司都是商业巨头。无论他们做出什么决定、做什么，都不能威胁到他们的利益。否则的话，对于他们来说，这将是一笔亏本的生意。事实证明，他们确实是合格的商人。贵州的发展不仅没有损害他们的利益，反而为他们节省了很多钱。

很多人可能认为在贵州数据中心的成本太高，但与其他城市相比，贵州在10年内每年都可以节省电费。节省成本。所以只要看看这些公司的成本就知道他们不会让自己亏钱。

智慧城市中大数据的特点和重要性

（一）数据量

大数据概念中的数据量是指收集的大量数据。各种信息源-任何类型的信息源。在现代城市的框架内，多媒体/社交媒体和其他类型的正在经历信息生成的几何增长。

现代工业产品如汽车、火车、电站等随着智能化水平的提高，配备了越来越多的传感器，而这些传感器不断收集越来越多的数据。。不断增加的数据量给数据收集和数据分析带来了新的挑战。

（2）数据速度

大数据概念中的速度是指数据生成和传输的速度。由于智慧城市框架中数据量和数据源的不断增加以及数据类型的不断变化，数据的内容也在不断变化。对于给定的数据存储，数据生成和传输的速度决定了数据内容变化的速度。数据用户更喜欢快速的数据生成和传输速度，这样他们就可以了解他们关心的实时信息。从这个意义上讲，大数据的速度特性对数据处理和计算机算法提出了很高的要求。

（三）数据多样性

大数据概念中的数据多样性是指数据、音频数据、图像数据、文本数据、数据等数据类型的多样性。日志等数据类型的多样性离不开手机、录像机、传感器、社交平台等数据源的多样性。与传统的结构化数据（如财务数据、未来业务记录、人事数据等）相比，智慧城市框架下的数据包含大量复杂的非结构化数据，且没有固定的数据格式。与数据的速度类似，大数据的多样化特征鼓励数据处理和计算机算法的进一步发展和优化。

（四）数据价值

大数据概念中的数据价值是指大数据中包含的有用信息，为相关决策提供有用的参考。实现数据的价值需要大数据分析，即从大数据中提取有用信息的过程。在现代城市的框架中，数据价值评估是所有基于大数据的应用最重要的特征，因为数据价值评估可以生成数据用户所需的信息。

（五）数据完整性

大数据概念中的数据完整性是指大数据中信息的完整性和准确性。数据完整性是对大型数据集的质量和完整性的描述。任何数据管理实践的核心要求都是数据质量、数据治理、元数据管理以及数据机密性和合法性。准确的原始数据有利于准确数据的分析和获取，从而为相关决策提供更准确的参考。