京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据中心行业同样需要互联网思维
如今互联网已经渗透到社会的各行各业中,人们的工作和生活无时无刻不在受着互联网的影响,任何一个传统行业都将生意做到了互联网上,数据中心行业也不例外。其实数据中心是与互联网关联最为紧密的行业,也是互联网发展的基石,没有数据中心的发展也就没有互联网如今的繁荣。数据中心作为互联网发展的基础设施,也在影响着互联网。网上流传着一个段子很有趣,因受互联网思维的影响,很多行业和职业都披上了互联网的外衣:以前化缘的改叫众筹了,算命的改叫分析师了,八卦小报改叫自媒体了,统计改叫大数据分析了,忽悠改叫互联网思维了,做耳机的改为可穿戴设备了,数据中心的都自称“云计算”了,办公室出租改叫孵化器了,圈地盖楼改叫科技园区了,借钱给朋友改叫天使投资了,放高利贷都改叫资本运作了。短短几年互联网冲击了几乎所有的行业,改变了整个社会的工作与生活方式,让本来很普通的业务都变成了高大上,穿上了互联网思维的外衣。
我们已经清楚了什么是互联网,也感受到了互联网给我们带来的变化,但是似乎还不是十分清楚到底什么是互联网思维。互联网思维可以用四个词语来高度概括,就是免费、速度、用户、质变。很多的互联网公司都是建立在“主营业务免费”的基础上,比如360的免费杀毒,百度的免费搜索,腾讯的免费聊天工具,通过这些业务留住用户,然后通过广告、游戏等其它方式受益;互联网技术门槛低,因此扩张速度就是生命,业绩每年翻番在这个行业里再正常不过了,在几年前团购的企业还有数千家,现在却仅剩下数十家,可见这个行业更替变化的速度了;互联网是最注重用户体验的行业,虽然互联网企业不是从用户身上直接赚钱,而用户对企业的关注和评论却能决定生死,所以互联网企业整天都在挖空心思在拉拢用户,监控网站的访问流量,流量就是互联网企业的生命线;互联网思维最强大之处在于可能由量变产生质变,这就是用免费或者成本价格销售产品带来用户规模之后的一种新的可能性,阿里巴巴成立前十年一直在寻找扭亏的商业模式,因为搭建的商业平台是开放给大家,并赚不到钱,后来随着用户量的积累,可以做一些广告,推出了支付宝,天猫等等,这些业务都是在阿里通过淘宝积累出大量用户和中小商家的基础上才开始赚钱的,正是淘宝用户数量达到了一定的规模后,才开始发生了质变,此后开始大赚特赚。
受互联网思维的影响,数据中心都开始叫“云数据中心”了,实际上很多数据中心在新增了几台服务器之后,做了一些虚拟化应用可能就开始说自己的是“云数据中心”,多半是赶时髦,觉得如今不和“云”沾上关系都不好意思说出口,冒充“云数据中心”的不在少数。其实现有的数据中心不做彻底的改变根本无法承载“云计算”,真正的“云数据中心”完全需要数据中心新建才能满足。当然也并不是所有的数据中心都需要“云计算”,具体要看是什么应用。不管数据中心是否真的需要“云”,但是却一定需要互联网思维。为什么这么说呢?我们来看看互联网思维对数据中心的影响。首先是免费,数据中心也可以免费?答案是肯定的,我们现在经常使用的云盘就是免费的,互联网企业将自己的数据中心免费给用户存信息,积累使用的用户。数据中心可以通过二次增值的服务来获益,比如向使用的用户推送广告,给用户系统做优化,给用户提供各种便利的收费业务等等。其次是速度,数据中心追求速度,这点正是互联网思维的重要特点,数据中心的访问速度越快往往能提升改善用户的体验,速度也体现在业务部署方面,若有新业务需要部署时,数据中心可以在短短几分钟内完成,这将大大减少维护费用的支出。再次是用户,数据中心需要的是海量用户的访问,只有达到规模效应,“云计算”才能发挥出技术优势来,数据中心也非常注重用户的体验,尽量满足每一个用户的需求,注重用户体验,提供可靠、安全的访问。最后是质变,任何事物都存在从量变到质变的过程,当数据中心发展到一定规模后,反而会产生巨大的回报。如今的“云计算”,“大数据”,“虚拟化”等各种新技术,都是基于海量数据和用户来实现的,也只有产生质变之后,这些技术才能发挥效能。比如如果一个数据机房只是一个办公大楼的办公网络,那也用不上这些,满足办公楼里人员上网的功能就可以了,一般都不需要多么复杂的数据中心技术,大量的部署“云计算”,“大数据”技术反而是画蛇添足了,所以数据中心需要质变,只有用户和业务积累到一定程度后,各种新的技术才有用武之地。
互联网思维强调开放、协作、分享,组织内部也同样如此,它讲究小而美,大而全,这些特征都是数据中心所需要的。数据中心应该更开放,而不是走向封闭,数据中心应该注重用户体验,而不是简单的关注大小,数据中心应该根据自己业务部署,而不应该盲目地建设得规模过大或多小,只有穿适合自己的鞋才是最舒服的。数据中心和互联网本来就是密不可分的,如今互联网思维影响着整个社会,也对数据中心产生了深远的影响。所有的数据中心新技术都包含有互联网思维在里面,具有了互联网思维的数据中心将是未来数据中心的主要特征。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09在日常办公数据分析中,Excel数据透视表是最常用的高效工具之一——它能快速对海量数据进行分类汇总、分组统计,将杂乱无章的数 ...
2026-02-09表结构数据作为结构化数据的核心载体,其“获取-加工-使用”全流程,是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展专业工作的 ...
2026-02-09在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中,特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据(如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常实操中,表格结构数据是贯穿全流程的核心载体,而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05