公有云发展大潮中的数据中心下一个风口在哪里

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:

作为海量数据的载体,互联网数据中心行业(IDC)也步入了飞速发展的新阶段。通过2016-2017年中国IDC产业发展研究报告了解,2016年中国IDC市场继续保持高速增长,市场总规模为714.5亿元人民币,同比增长37.8%.电信运营商近年来加大了对带宽的投资力度,电信网、广电网和互联网的融合进一步加速,"互联网+"推动传统行业信息化发展,由此带动IDC机房需求和网络需求持续增长。移动互联网和视频行业呈现爆发增长,游戏等行业增速稳定,这些领域客户需求的增长拉动了IDC市场整体规模。

未来三年,中国IDC市场规模持续上升,预计2019年,市场规模将接近1900亿元。移动互联网、视频、网络游戏等垂直行业客户需求稳定增长,是拉动IDC市场规模的核心驱动力。
中国数据中心整体市场规模,2016年,中国数据中心整体市场规模约为1402.3亿元,包括土建费用、机房基础设施费用、IT设备费用、运维费用,预计到2018年,中国数据中心整体市场规模将超过1700亿元。
作为中国IDC(InternetDataCenter)行业里的代表之一,上海斐讯已经拥有了分布在北京、上海、深圳、香港、成都、广州六大核心市场的T3+等级数据中心布局,,其中,重点布局北京、上海、广州、深圳一线城市,同时加速在10大网络骨干节点城市的投入。目前在全球规划的布局点有德国慕尼黑、北美、香港、新加坡、俄罗斯、印度、东南亚等地。
在公有云、大数据、物联网等的大潮流下,我们看到国内涉足数据中心业务的IDC们,在迎接云计算发展大势的同时,都在大兴土木,不断开展数据中心新扩展与新布局。大家是否想过这样一个问题:是云计算拉动IDC,还是IDC推动云计算?

大家都知道:国内IDC市场规模近年发展迅猛,分析原因不仅与云计算带来的风口效应有关,也与国家政策的因势利导不无关系。

1、政策加速推进大数据产业发展

中国高度重视大数据产业未来发展,2013年以来国家和地方政府已制定多项策略法规,战略性引领各地加速落实推荐大数据产业发展。
2012年国务院《十二五国家战略性新兴产业发展规划》明确提出支持数据存储、处理技术的研发和产业化;2013年国务院《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》推动形成行业联盟,指定行业标准,构建大数据产业链,2014年国务院《制定“互联网+”行动计划》推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合;2015年工信部:编制实施软件和大数据产业“十三五”规划,工信部:加速推进云计算与大数据标准体系建设,国务院《促进大数据发展行动纲要》,系统部署大数据发展工作。2016年发改委《关于组织实施促进大数据发展重大工程的通知》重点支持大数据示范应用,重点支持大数据共享开放,通过一批重大工程项目实施,加速实现经济发展方式转变。2017年国务院关于加快推进“互联网+政务服务”工作的指导意见,2017年底前,各省(区、市)人民政府、国务院有关部门建成一体化网上政务服务平台,全面公开政务服务事项,政务服务标准化、网络化水平显著提升。

2、智慧城市建设规划带动信息化进一步发展

2012年开始,累计400多个城市发布了智慧城市建设规划,期间国家积极推进政策建设,截止2014年关于智慧城市的政策部署全面到位,为智慧城市发展指明方向。

3、大数据、工业4.0、物联网等领域带动数据中心快速发展

以“互联网+”行动计划启动为契机,信息通信业加速各行业、领域渗透,呈现融合式发展新格局,大数据、工业4.0、物联网和智慧城市等相关领域迅速发展,带动数据中的快速发展。

4、数据流量几何级增长

到2020年,中国数据数据中心IP流量将达到8.6ZB,为现在的4倍,数据规模的急剧膨胀,将推动高等级、成规模、互联互通的数据中心需求剧增。

5、中国数据中心未来发展潜力

中国人口与美国的比例是4:1,但人均服务器是1:9,数据中心面积是1:5,所以按照美国的市场规模,中国将有大量提升空间。

此外,以BAT、京东、苏宁、国美、美团等为代表的互联网、电商企业,也在大力发展云战略的同时,不断构建以自身业务为特点的数据中心,从而也加大了IDC行业规模的发展。
当然,在诸多利好因素的影响下,身在国内IDC建设大潮中的上海斐讯自然也颇为受益。上海斐讯北京数据中心2017年8月18日正式对外宣布上线运营,提供约2000个机柜,T3+标准,PUE设计值≤1.5,提供基于定制化的DC服务、提供含互联网带宽的IDC服务,还提供高可靠的弹性云计算服务,同时提供多运营商接入的BGP带宽服务。
业内人士分析指出,因为国内公有云复合增长率高达40%左右,而相比北美情况来说整个国内公有云市场规模的基数小,业务增长自然会更快。预估未来5年也会保持同步的增长,必然也将继续带动数据中心的业务持续增长。
虽然国内IDC建设如火如荼在进行,但全球IDC数量却在递减。根据全球权威分析咨询机构IDC在2014年的预测,全球数据中心数量将在2017年达到顶峰,随后将开始下降。预计2017年或下降至840万个,到2021年或降至720万个,较2015年下降约15%.根据分析师的预测,虽然数据中心数量在精减,但全球数据中心面积总量却将继续增长,这是由于数据中心未来将主要集中于大型基础服务设施的建设。





本文出处:畅享网
本文来自云栖社区合作伙伴畅享网,了解相关信息可以关注vsharing.com网站。
相关实践学习
钉钉群中如何接收IoT温控器数据告警通知
本实验主要介绍如何将温控器设备以MQTT协议接入IoT物联网平台,通过云产品流转到函数计算FC,调用钉钉群机器人API,实时推送温湿度消息到钉钉群。
阿里云AIoT物联网开发实战
本课程将由物联网专家带你熟悉阿里云AIoT物联网领域全套云产品,7天轻松搭建基于Arduino的端到端物联网场景应用。 开始学习前,请先开通下方两个云产品,让学习更流畅: IoT物联网平台:https://iot.console.aliyun.com/ LinkWAN物联网络管理平台:https://linkwan.console.aliyun.com/service-open
目录
相关文章
|
人工智能 算法 安全
银行数据中心正让位于公有云
该公司最近发布了一项由《经济学人(EIU)》智库委托进行的银行业趋势调查报告。此项统计覆盖2020年2月至3月,就银行业务数字化方面的主题对全球305位银行业高管进行了调查。
|
新零售 物联网 大数据
|
7月前
|
存储 传感器 监控
探索现代数据中心的冷却技术革新
【4月更文挑战第23天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为计算和存储的核心枢纽,其稳定性和效率至关重要。然而,随着处理能力的增强,设备发热量急剧上升,有效的冷却方案成为确保数据中心持续运行的关键因素。本文将深入分析当前数据中心面临的热管理挑战,并探讨几种前沿的冷却技术,包括液冷系统、热管技术和环境自适应控制策略。通过比较不同技术的优缺点,我们旨在为数据中心管理者提供实用的冷却解决方案参考。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 监控
利用机器学习技术优化数据中心能效
【7月更文挑战第36天】在数据中心管理和运营中,能源效率已成为关键性能指标之一。随着能源成本的不断上升以及环境保护意识的增强,开发智能化、自动化的解决方案以降低能耗和提高能源利用率变得尤为重要。本文探讨了如何应用机器学习技术对数据中心的能源消耗进行建模、预测和优化,提出了一个基于机器学习的框架来动态调整资源分配和工作负载管理,以达到节能的目的。通过实验验证,该框架能够有效减少数据中心的能耗,同时保持服务质量。
|
7月前
|
存储 大数据 数据处理
探索现代数据中心的冷却技术
【5月更文挑战第25天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为其核心基础设施之一,承载了巨大的数据处理需求。随着服务器密度的增加和计算能力的提升,数据中心的能耗问题尤其是冷却系统的能效问题日益凸显。本文将深入探讨现代数据中心所采用的高效冷却技术,包括液冷解决方案、热管技术和环境自适应控制等,旨在为数据中心的绿色节能提供参考和启示。
|
7月前
|
人工智能 监控 物联网
探索现代数据中心的冷却技术
【5月更文挑战第27天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为信息处理的核心设施,其稳定性和效率至关重要。而随着计算能力的提升,数据中心面临的一个重大挑战便是散热问题。本文将深入探讨现代数据中心冷却技术的进展,包括传统的空气冷却系统、水冷系统,以及新兴的相变材料和热管技术。通过对不同冷却方式的效率、成本及实施难度的分析,旨在为读者提供一份关于数据中心散热优化的参考指南。
|
7月前
|
机器学习/深度学习 资源调度 监控
利用机器学习技术优化数据中心能效
【5月更文挑战第30天】在数据中心管理和运营中,能源效率的优化是降低运营成本和减少环境影响的关键。本文旨在探讨如何应用机器学习技术来提升数据中心的能源效率。通过对现有数据中心运行数据的深入分析,开发预测性维护模型,以及实施智能资源调度策略,我们可以显著提高数据中心的能效。本研究提出了一种集成机器学习算法的框架,该框架能够实时监控并调整数据中心的能源消耗,确保以最佳性能运行。
|
7月前
|
存储 大数据 数据中心
提升数据中心能效的先进冷却技术
【5月更文挑战第27天】 在信息技术不断进步的今天,数据中心作为计算和存储的核心枢纽,其能源效率已成为评价其可持续性的关键指标。本文将探讨当前数据中心面临的热管理挑战,并展示一系列创新的冷却技术解决方案,旨在提高数据中心的能效,同时确保系统的稳定性和可靠性。通过对比传统冷却方法和新兴技术,我们将分析各种方案的优势、局限性以及实施难度,为数据中心运营者提供科学的决策参考。