数据中心也就是IDC机房将来的业务发展何去何从？？

大厂掀起“养机”浪潮

在新基建的浪潮中，腾讯、阿里等大厂纷纷投入千亿布局建造超大规模数据中心。大厂为了“养机”也动用了各种新技术。数据中心作为基础设施，之前 一直在底层无人问津，不过随着数字化的快速推进，数据中心的变化将更能体现新基建“基建+科技”的内涵。对于数据中心而言，进行技术创新，能够合理存储和处理数据，满足上层需求，支撑数字经济腾飞，才能实现其真正价值。

下一波技术创新的制高点

随着大厂的建设提速，国内数据中心遍地开花。据中国产业信息网统计，2020年全球IDC处理的数据流量将达到153ZB，占全球产生的流量9935%；从数据可知IDC主导着全球的数据流量处理。

现在数据中心向着空间集约化、单机大型化的方向发展。超大规模的大型数据中心在2019年末增至504个，还有151个处于不同建设阶段的数据中心。集约化的发展使得单体机房的利用率得以提升，有助于发挥规模效应，降低前期建设成本以及后期运营成本，对于大公司来说，头部效应会更加明显。

数据中心发展过程中的痛点

1   超大规模数据中心背后是惊人的耗电量。

服务器年功耗连续上升，机柜功率不足的老旧机房为了不掉电，以至于通过空置机位的办法来解决问题。这样不仅造成了空间的利用率低，也会造成电力利用率的下降，同时还形成不必要的浪费。据预测，2020年中国数据中心耗电量为2962亿千瓦时[3] ，超越三峡发电量，所以说解决能耗问题刻不容缓。

2   数据中心安全运行指标与日俱增

数据中心需要完善的安全出入管理规定和消防系统、以及具备事故应急和人员安全应急流程制定的能力。保证所有基础设施正常运行的同时，还需要及时对所有设备进行维护和修理。

3   令人崩溃的运维

半夜故障工单催人醒，处理不慎易进坑。日常巡检是数据中心运维过程中最重要的一环，通过运维人员日复一日，重复上千次抄表中保持警觉性发现设备存在的隐患。纯粹依靠人力并非行业发展所需，日常运维应借助合适的辅助工具，让有限的人力摆脱机械性的工作。

那么如何让数据中心做到绿色发展，智能规划，轻松运维？Hightopo 和国内其他公司都在积极的回答这个问题。

建立可视化的运维管理平台 痛点迎刃而解

可视化重塑数据中心机房

针对数据中心系统复杂、多场景和动态性的特点。以 HTML5 的 WebGL 标准实现  3D 的图形渲染技术，以及基于浏览器内核嵌入到小程序实现更方便传播。并采用hightopo轻量架构使其支持跨平台展示，实现多端口海量数据的分析。

数据中心环境可视化

利用3D仿真技术，对机房内多种设备进行建模，对设备进行实时监控以及全生命周期维护。同样为了确保数据中心机房正常运转，运维系统也具备烟雾温湿监控、动力监控、门禁等监控功能，实时监测机房内部环境，及时发现存在的问题，可远程控制系统调控运行状态。

资产与能耗管理可视化

为了解决数据中心能耗过大的问题，系统对数据中心整体环境的年度用电量、机柜租用率、楼宇IT用电量、柴油发电机、电气容量等进行实时监控并提供相关历史数据，方便管理者进行节能调整。还支持对资产准确定位，记录设备型号和状态，确保机柜高使用率，避免资源浪费，细化运维能节省约20%的总运营成本。

可视化运维管理

通过可视化管理，改变数据中心的运维模式。管理者可通过线上监控系统了解设备健康状况，可远程查看机柜的检修记录、履历信息和历史故障，为评估设备安全提供了直观的数据基础。运维人员摆脱了机械性的工作，缓解运维压力。同时也对数据中心人员分配提供了人性化的方案。

迎接智能运维时代

由于边缘计算和5G的大带宽所产生的巨额流量使得数据中心建设遍地开花，大规模且密集的IDC更需要精细、自动、可视化的管理。正如 Hightopo 所提供的数据中心机房可视化解决方案，帮助企业在能耗、运维、和人力资源上做到精细化管理，使其走向节能增效的发展道路。在数字经济腾飞的时代下，数据中心可视化改造更应未雨绸缪。

参考资料：

  官网——Web组态  

                  百度百科——图扑软件

发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升

我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。

市场规模：2020年市场规模超6000亿 维持高速增长

中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。

赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长186%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。

市场格局

——细分市场格局：软硬件占据行业主要市场

目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。

根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分仍然来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占336%的比例，剩余由254%的大数据软件所构成。从软件角度来看，2020年中国最大的三个细分子市场依次为终端用户查询汇报分析工具(End-User Query, Reporting, and Analysis Tools)、人工智能软件平台(AI Software Platforms)以及关系型数据仓库(Relational Data Warehouses)，并且IDC预计，三者总和占中国整体大数据软件市场的比例接近50%。

——应用市场格局：互联网、政府、金融为大数据主要应用领域

从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为776%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。

发展趋势与前景

——发展趋势：数据治理成为大数据发展的重要方向

——发展前景预测

据赛迪顾问预测，2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元，2021-2023年增速将达到15%以上。在此基础上，前瞻测算，到2027年我国大数据产业市场规模将接近18000亿元。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

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