数据中心的基本情况(数据中心现状和趋势)

我国大数据发展现状如何？

中国大数据产业开始进入更深层次

中国大数据产业从诞生到体系建立已经快10年了。“十四五”开局之年，大数据产业也进入集成创新和深度应用的新阶段。医疗、工业、交通等领域大数据综合应用技术加速创新突破，大数据综合应用重点从虚拟经济转向实体经济。安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等领域正在加速突破性发展，大数据技术领域正在逐步弥补其短板并进一步强化其优势。

2021年市场规模将接近900亿元。

中国大数据产业近年来取得了快速发展。。据赛迪统计，我国大数据产业实现快速发展，数据市场规模从2019年的619.7亿元增长到2021年的863.1亿元，年均增速18.0%。规模包括大数据相关硬件、软件和服务的市场收入。在全球范围内的COVID-19事件中，我国经济正在引领复苏，保持整体复苏态势，未来，随着国家快速推进数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，大数据产业将支撑数字创新和经济发展。·发挥社会融合的驱动作用，技术日益成熟，使用范围不断扩大，大数据市场将保持持续快速增长趋势。

金融业是韩国大数据产业中最大的下游产业。

大数据分析产业是指处理海量数据的产业。借助大数据技术、分析、挖掘和应用，实现大数据的价值，以产品或服务的形式为数字化运营的大数据细分行业的客户赋能。近年来，随着下游行业对整个业务流程数字化运营需求的不断拓展和深化，大数据分析市场取得了良好进展，呈现快速发展趋势。赛迪数据显示，2021年韩国大数据分析市场子行业中，金融、政府、通信、互联网位列四大应用领域，市场份额分别为19.1%、16.5%、15.2%、15.2%。13.9%。如果把这些百分比加起来，就超过了60%。

大数据软件和服务需求不断增长。

当前，我国大数据产业已进入高质量发展阶段，大数据数据软件和大数据服务大数据硬件的需求开始增加，虽然大数据硬件的比例在下降，但仍然占据主导地位，在2021年韩国大数据市场结构中，市场份额分为大数据硬件、大数据和大数据，其中数据软件和大数据服务占比分别为40.5%、25.7%和33.8%，市场规模分别为349.5亿元、221.8亿元和33.8%。分别为291.7亿元。近年来，大数据硬件的占比逐渐下降，而大数据软件和大数据服务的占比逐渐上升。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。

各类大数据企业之间的竞争程度差异较大。

当前IT行业在发展过程中已经形成了一些层级分布。基础系统包括服务器，包括软件和应用，大数据也必须基于原有的架构来开发。原来搞基础设施的企业，比如联想、华为，也必须转向大数据，提供低成本、低能耗、大容量的存储，这是大数据产业的基础。中间层是类似Hadoop、MapReduce的数据分析软件，这也要求传统软件行业从卖软件转向以数据为中心。此外，百度、腾讯、阿里巴巴等大数据应用服务公司也必须提高数据分析的效率。

——对该行业更详细的研究分析，请参阅前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景及投资战略规划分析报告》。

新建IDC机房需要多长时间？

根据项目建设的实际情况，传统的数据中心建设周期通常将数据中心的基本建设周期细分为决策阶段、实施准备阶段、实施阶段和调试竣工阶段阶段。整个建设周期约为400天。

建议您采用静安模块化数据中心。优点如下：

1．快速部署，缩短建设周期

微型模块化数据中心加快规划设计速度，可根据设计目标合理配置系统结构。微模组量产可实现现货供应，从而提高交货速度；标准化的连接方式可以减少现场配置和连接的工作量。、加快安装速度；微模块数据中心建设周期可大大缩短。传统数据中心的建设周期需要7-8个月，而采用微模块建设周期缩短至2-3个月。

2.方便扩展，分期建设

采用微模块架构，可以逐步增加数据中心，从而可以根据需要从1个微模块逐步扩展到数十个微模块。建造。大型数据中心针对任何规模的IT空间进行了优化配置。微模块数据中心解决方案显着降低了数据中心使用寿命期间的成本。

3.标准模块，稳定可靠

微模块数据中心采用模块化、标准化、高度集成的设计，使得整个系统高度稳定。同时，微模块数据中心可根据客户需求，提供电源备份方案中的N、N+1、2N等多种配置方案，满足TIA-942最高Tier4级别。

4.绿色节能

数据中心在其使用寿命期间的电力成本是TCO（总拥有成本）中最大的一项。与传统机房相比，微模块数据中心制冷效率提升12%以上。微模块数据中心结合了水冷系统和自然冷却系统，PUE可降至1.5以下。

5.智能管理，高效运营

智能管理系统可以帮助客户节能降耗，实现数据机房多层次、精细化的能耗管理，通过多种报表精准定位数据。额外的能源消耗点。基于大数据分析，输出节能优化方案，打造绿色数据机房。最好的资产管理是对全网资产的生命周期进行管理，实现资产信息的闭环管理，保证数据的及时刷新和管理。同时帮助用户制定资产维护计划，帮助客户在维护计划内实现主动预警，并可以根据当前实际情况动态调整维护计划，输出优化方案，构建最佳的资产管理功能。