京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
四个方向,云计算时代数据中心这样布局
在2014年11月,国务院常务会议上确定促进云计算创新发展措施,培育壮大新业态和新产业,确定要积极支持云计算与物联网、移动互联网等融合发展,催生基于云计算的在线研发设计、教育医疗、智能制造等新业态。大力促进云计算也是基于解决投资分散、重复建设、产能过剩、资源整合不均和建设缺乏协同等诸多问题的方案。从应用模式来看,混合云将是未来云计算发展的趋势,这决定了云计算的底层基础设施数据中心在全国范围内将按照“几 N”形式布局,并且要求其“灵活可扩展”。
“混合云”是未来云计算产业的主要应用模式
在2013年的斯诺登事件曝光加剧了用户对于云安全的担忧,虽然公有云服务提供商依然会通过各种措施完善公有云的安全,并会继续加强用户隔离、数据备份方面的投入,但用户出于对数据隐私性和可用性的考虑,必然会将核心数据及应用掌握在企业自己手中,通过企业私有云来支撑。“混合云”将是未来云计算发展主要应用模式,从中国市场需求来看,尤其是对国内的大型企业来说,混合云是最务实的方案,既充分利用原有设备的投资,又可以解决现有系统无法支撑突发业务流量和数据隐私方面的问题。从厂商动作来看,各个IT巨头迈向云计算的方向无一例外的是“混合云”模式,IBM、HP、华为、微软、EMC等纷纷推出混合云策略及解决方案。
数据中心将按照“几 N”形式布局
与云计算应用的模式相对应,云应用中的“公有云”部分将主要由几个大型甚至超大型数据中心承担,由云服务商提供运营服务,而体现企业核心竞争力的数据及业务将在企业“私有云”之上运行,由企业自己运营。数据中心布局最终将呈现“几 N”的形式。目前,中国云计算数据中心的布局还存在着市场的非理性特征。主要原因是目前尚处于国家引导发展的初期,尤其是处于政府政策性扶持阶段,受优惠政策的支撑,云计算数据中心密集地集中在需求大、应用多的环渤海、长三角、珠三角三大经济区。市场主体并未过多地顾及能源支撑的可持续性,政策性支持弱化了市场要素的作用。“几个”大型云计算数据中心未来布局将会在土地、能源、成本等的约束下,向资源富集,空气、水、环境等较好,低温冷能丰富的高纬度地区集聚转移。“N个”企业私有数据中心将在企业附近就近布局。
高密度模块化数据中心是重要趋势
“混合云”中的公有云部分的业务是需要大型化数据中心承担,数据中心的大型化已成必然趋势,同时在运营和管理方面对运营商提出了更高的要求,在这种背景下,数据中心进入了一个模块化、智能化的时代。从数据中心具体建设步骤来看,在数据中心规划初期是无法有效预计未来的服务量级的,如果不顾业务量大小,盲目建设大规模数据中心会为数据中心建设企业带来较大的前期成本压力和资源浪费,而后期的扩建扩容存在着周期长、管理复杂等诸多限制。现在模块化数据中心能够较好解决这一问题,其特点是数据中心建设工程产品化,能够通过工厂制造实现现场短周期、快速部署,满足数据中心“灵活可扩展”需求。另一方面数据中心发展到现在节能、环保已经是其技术革命的重点环节,而高功率密度设备的大量应用使得数据中心的制冷问题越来越突出,数据中心建设需全生命周期地综合考虑如何去提高可靠性和降低能耗。
数据中心产品不断向融合方向发展
与数据中心模块化的趋势相适应,数据中心的产品也在不断向融合化的方向发展,包括数据中心设备中的服务器、机房空调和UPS等环境设备、机房布线等。越来越多的厂商提供数据中心建设的综合解决方案,甚至于有的厂商尝试推出集成UPS的服务器设备。因此单一的产品提供商已经无法在这一轮市场竞争中立足,市场将更加青睐集成能力更强的厂商。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25