2016年數(shù)據(jù)中心發(fā)展五大趨勢

    在移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的推動下，我國IDC產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展。近幾年，我國數(shù)據(jù)中心的數(shù)量不斷增多，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐漸優(yōu)化，生態(tài)系統(tǒng)逐步建立�？梢灶A(yù)見，未來我國IDC產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)將進(jìn)一步優(yōu)化，跨界融合不斷深入，創(chuàng)新和開放將成為行業(yè)發(fā)展的主旋律。

    “云”趨于復(fù)雜

    現(xiàn)在大多數(shù)企業(yè)或組織都在采用云計算。在真正的混合環(huán)境中，云服務(wù)為傳統(tǒng)設(shè)施帶來了更大的靈活性，而隨著更多的企業(yè)或組織向雙模架構(gòu)遷移，從SaaS到真正混合環(huán)境的演進(jìn)將持續(xù)。但是，“云”不會固化，反而將變得更加復(fù)雜。最近由斯坦福大學(xué)JonathanKoomey與Anthesis團(tuán)隊(duì)的JonTaylor做的一項(xiàng)服務(wù)器使用研究發(fā)現(xiàn)，在一年當(dāng)中，平均企業(yè)級數(shù)據(jù)中心服務(wù)器仍僅僅提供其最大計算輸出的5%到15%。此外，30%的物理服務(wù)器效率極低，處于“半睡半醒”狀態(tài)——在6個月甚至更長的時間里不提供計算服務(wù)。識別并撤除此類服務(wù)器仍將是管理能耗的一大動力，也是一個核心環(huán)節(jié)。但是，要想使空閑的數(shù)據(jù)中心容量成為共享服務(wù)的一部分，還需要探索分布式云計算模型，這樣才能使企業(yè)級數(shù)據(jù)中心能夠在公開市場銷售其多余的容量。

    依托技術(shù)的架構(gòu)突破

    雖然數(shù)據(jù)中心技術(shù)在確保效率與可用性方面扮演重要角色，但是數(shù)據(jù)中心運(yùn)營者關(guān)注的重點(diǎn)正從技術(shù)轉(zhuǎn)向技術(shù)所部署架構(gòu)�！拔覀儼l(fā)現(xiàn)，更多的過去本應(yīng)該采用傳統(tǒng)的Tier3或Tier4傳統(tǒng)電源架構(gòu)的客戶向我們求助，要我們幫他們針對其環(huán)境確定適當(dāng)?shù)碾娫醇軜?gòu)�！卑�默生網(wǎng)絡(luò)能源全球電源副總裁PeterPanfil說。

    數(shù)據(jù)中心獲得了“共同的語言”

    物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使需要處理的數(shù)據(jù)迅猛增加，從而影響未來的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)；物聯(lián)網(wǎng)還將改變數(shù)據(jù)中心的管理，而這一改變的速度要快于前者。當(dāng)今的數(shù)據(jù)中心包括了成千上萬的采用多種“語言”(如IPMI、SNMP、ModBus)的設(shè)備。這就導(dǎo)致了系統(tǒng)之間的鴻溝，限制了對數(shù)據(jù)中心的統(tǒng)一管理。隨著艾默生網(wǎng)絡(luò)能源、英特爾、戴爾和惠普聯(lián)合建立的Redfish(紅魚標(biāo)準(zhǔn))----數(shù)據(jù)中心和系統(tǒng)管理規(guī)范的出現(xiàn)，這一問題將得到解決。Redfish將創(chuàng)建數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)之間的連接，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)更高水平的可見性、控制和自動化。Redfish的采用還有助于為更高效地在其他應(yīng)用中使用物聯(lián)網(wǎng)提供最佳實(shí)踐。

    行業(yè)的社會責(zé)任凸顯

    數(shù)據(jù)中心行業(yè)自從2007年以來一直在解決效率問題，但是關(guān)注的焦點(diǎn)主要在經(jīng)濟(jì)方面。現(xiàn)在，隨著自然資源保護(hù)協(xié)會(NaturalResourcesDefenseCouncil)這樣的組織呼吁行業(yè)注重數(shù)據(jù)中心能源的使用，一些企業(yè)的關(guān)注點(diǎn)開始從效率轉(zhuǎn)向可持續(xù)性，并以社會責(zé)任透視數(shù)據(jù)中心。數(shù)據(jù)中心運(yùn)營，包括碳足跡、替代能源使用和廢棄設(shè)備處理，正被納入企業(yè)社會責(zé)任論述，這也為在該領(lǐng)域取得進(jìn)展帶來了壓力。這一趨勢的影響，不僅會體現(xiàn)在企業(yè)戰(zhàn)略預(yù)置方面的技術(shù)決策，而且也會涉及產(chǎn)業(yè)鏈上下游的相關(guān)行業(yè)�！　�

    臨近數(shù)據(jù)中心介入

    數(shù)字化內(nèi)容消費(fèi)和數(shù)據(jù)收集的增長，為集中化的數(shù)據(jù)中心模型帶來了挑戰(zhàn)。雖然大型數(shù)據(jù)中心將繼續(xù)提供大部分的計算能力，但是這些數(shù)據(jù)中心將越來越多地由邊緣設(shè)施或臨近數(shù)據(jù)中心支持，它們能夠向用戶提供低遲延的內(nèi)容或者為物聯(lián)網(wǎng)提供數(shù)據(jù)處理和邏輯。隨著這些作為中心設(shè)施的衛(wèi)星型微數(shù)據(jù)中心在企業(yè)園區(qū)和高密度住宅區(qū)的擴(kuò)散，其成功運(yùn)營將依賴能夠遠(yuǎn)程管理的標(biāo)準(zhǔn)化智能系統(tǒng)。<