文章编号：24815 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-05-21 15:22:23 / 浏览：次

数据中心是现代数字世界的支柱，为广泛的应用程序和服务提供动力，从电子商务和社交媒体到云计算和人工智能。

数据中心也对环境产生重大影响。据美国能源部估计，数据中心占全球电力消耗的 2%，而温室气体排放量约为 0.3%。

随着数据需求的不断增长，数据中心的碳足迹也越来越成为人们关注的问题。为了创造一个更可持续的未来，数据中心行业正在探索各种举措，以减少其对环境的影响。

碳足迹数据中心

碳足迹数据中心是指专门设计和运营以最大限度减少碳排放的数据中心。

实现这种减排的策略包括：

• 使用可再生能源，例如风能和太阳能
• 提高能源效率，例如通过使用节能服务器和冷却系统
• 实施水资源管理措施，例如雨水收集和循环用水
• 采购可持续材料和设备

碳足迹数据中心的好处

碳足迹数据中心带来多种好处，包括：

• 减少温室气体排放：通过使用可再生能源和实施能源效率措施，碳足迹数据中心可以大幅减少温室气体排放。
• 降低运营成本：可再生能源和能源效率措施可以降低数据中心的运营成本，从而节省资金。
• 增强可持续性：碳足迹数据中心符合可持续性目标，表明企业致力于减少其对环境的影响。
• 吸引客户和投资者：随着人们对可持续性的日益关注，碳足迹数据中心可以帮助企业吸引重视环境责任的客户和投资者。

碳足迹数据中心的挑战

尽管有许多好处，但碳足迹数据中心也面临着一些挑战：

• 前期投资成本：建立和运营碳足迹数据中心需要大量的前期投资。
• 技术限制：当前的可再生能源技术可能无法为大型数据中心的持续运营提供足够的电力。
• 规模化挑战：随着数据需求的增长，将碳足迹数据中心扩展到满足未来的需求可能具有挑战性。

数据中心的未来前景

随着对可持续性的需求不断增长，数据中心行业预计将在未来几年见证碳足迹数据中心的持续增长。

随着技术的发展和成本的降低，碳足迹数据中心将变得更加可行，从而使数据中心行业能够减少其对环境的影响。

政府法规和企业倡议也将推动碳足迹数据中心的发展。例如，欧盟正在考虑立法，要求数据中心运营商披露其碳排放量。

碳足迹数据中心在数据中心行业的未来中发挥着至关重要的作用，为企业提供了一个减少其对环境影响并实现可持续性目标的机会。

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数据中心要如何实现节能减排增加能效

我们的研究表明，通过更加严格的管理，公司可以将数据中心的能效提高一倍，从而降低成本并减少温室气体的排放。 具体而言，公司需要更积极地管理技术资产，提高现有服务器的利用率水平；公司还需要更准确地预测业务需求对应用程序、服务器和数据中心设施容量的推动效应，以便控制不必要的资本和运营支出。 数据中心的效率是一个战略问题。 企业建造和运营数据中心花费的资金在公司IT预算中占的比例不断上升，导致用于急需技术项目的预算越来越少。 数据中心建造计划是董事会一级的决策。 同时，监管部门和外部利益相关方也越来越关注公司管理自身碳足迹的方式。 采用最佳实践不仅有助于公司减少污染，还能够提高它们作为良好企业公民的形象。 IT成本高昂如今，公司进行的分析越来越复杂，客户要求实时访问账户，广大员工也在寻找新的技术密集型协作方法。 因此，即使在经济放缓时，人们对于计算、存储和网络容量的需求也在继续增长。 为了应对这一趋势，IT部门正不断增加计算资源。 在美国，数据中心的服务器数量正在以每年约10%的速度增加。 与此同时，在中国和印度等新兴市场，机构正在变得越来越复杂，更多的运营工作实现了自动化，同时有越来越多的外包数据业务在这里进行，因此数据中心的数量呈现出更快的增长态势。 这种对计算资源无法抑制的需求，导致全球数据中心容量稳步上升。 目前，这种增长并没有显露出即将结束的迹象，通常在经济衰退时期它只会进入温和增长状态。 这一增长已经导致了IT成本激增。 如果将设施、存储设备、服务器和人员成本都计算在内，数据中心支出一般会占到企业IT总预算的25%。 随着服务器数量不断增长，电价也正以高于收入和其他IT成本的速度攀升，上述比例只会日益提高。 每年，运行这些设施的成本都在以高达20%的速度上升，而IT总支出的增长速度仅为6%，二者相差极为悬殊。 数据中心支出的不断增加，改变了许多企业的经济结构，尤其是金融、信息服务、媒体和电信公司等信息密集型企业。 在过去5年中，成立一个大型企业数据中心所需的投资已经从1.5亿美元升至5亿美元。 在IT密集型企业中，最大设施的造价正逼近10亿美元。 这一支出挤占了新产品开发的资本，降低了某些数据密集型产品的经济效益，并降低了利润。 此外，不断上升的能耗产生了更多、范围更广的碳足迹，导致了环境恶化。 对于大多数服务行业，数据中心是企业最主要的温室气体排放来源。 在2000到2006年间，用于存储和处理数据的电力翻倍，每个数据设施的平均耗电量相当于2.5万个家庭的总和。 世界上共有4400万台服务器，消耗了总电力的0.5%。 如今，数据中心的碳排放已经接近阿根廷和荷兰等国家的碳排放水平。 仅仅在美国，到2010年数据中心的预计用电增长量就相当于要新建10座电厂的发电量。 目前的预测显示，如果不对需求加以遏制，2020年全球数据中心的碳排放将是现在的4倍。 监管部门已经注意到这些发展趋势，正在督促公司拿出解决方案。 美国环保署(EPA)建议，作为建立运营效率标准的第一步，大型数据中心应当使用能量计。 同时，欧盟也发布了一套自愿执行的行为准则，其中介绍了以较高的能效运行数据中心的最佳实践。 随着数据中心排放量的持续上升，政府可能会为了减排而施加更大的压力。 第2页：全面应对挑战全面应对挑战在信息密集型机构中，许多部门和级别的人员都可以做出影响数据中心运营效率的决策。 金融交易员可以选择运行复杂的蒙特卡洛(MonteCarlo)分析，而药物研究人员可以决定要将多少临床实验影像数据存储起来。 负责应用程序开发的管理人员可以决定用多少编程工作来满足这些需要。 服务器基础设施的管理人员可以做出设备采购决策。 设施主管则可以决定数据中心的位置、电力供应，以及在预测的需求出现前安装设备的时间表。 上述决策通常是在孤立状态下做出的。 销售经理可能会选择将交易由隔夜结算改为即时结算，金融分析师则可能希望为历史数据存储几份副本，他们完全没有考虑到这样做会对数据中心的成本造成什么影响。 应用程序开发人员很少想到要对自身的工作进行优化，以将服务器用量降到最低，也很少考虑开发能够跨服务器共享的设计应用程序。 购买服务器的管理人员可能会选择价格最低或他们最熟悉的产品。 但是这些服务器也许会浪费数据中心的电力或空间。 很多时候，管理人员会超额购买设备，以保证在最极端的使用情况下拥有足够的容量，而这会造成容量过剩。 管理人员往往会建造有多余空间和高制冷容量的设施，以满足极端情况下的需求或应对紧急扩建。 这些决策在整个机构中累加起来，将对成本和环境造成重大影响。 在许多情况下，公司可以在不降低自身数据管理能力的前提下，停用现有的部分服务器，并搁置购买新服务器的计划。 这可以借助一些众所周知的技术来实现。 比如虚拟化，这种技术实际上是通过寻找服务器的空闲部分来运行应用程序，以达到容量共享的目的。 但是公司不一定会这样做，因为没有哪位高管能够承担“端对端”的责任。 在机构内部，管理人员会以最符合自身利益的方式行事，这就造成大多数数据中心效率低下，每台服务器上常常只运行了一个软件应用程序。 我们分析了一家媒体公司的近500台服务器，其中利用率低于3%的占三分之一，而低于10%的则占三分之二。 虽然有诸多用于跟踪使用情况的现成管理工具，但这家公司没有使用其中任何一种。 从全球来看，我们估计服务器的日常利用率一般最高只有5%到10%而已，这造成了能源和资金的浪费。 对此，数据中心管理人员一般会回答，配备这些服务器是为了在极端情况下提供容量，例如应付圣诞节前一天的购物潮。 但一般来说，这一论断并不成立，因为数据显示：如果平均利用率极低，那么高峰时段的利用率也会很低。 此外，数据设施的数量不断攀升，但所存放的服务器和相关设备有时仅占数据设施容量的一半，这说明有上亿美元的资本支出被浪费了。 即使公司报告认为数据中心已经满载，但沿着数据中心的过道行走，经常会发现服务器机架上有很多空位，原先放在这些空位中的设备都已经淘汰。 之所以出现这种不一致的现象，部分原因在于预测数据中心需求的难度很高。 运营的时间框架是一个问题。 数据中心的设计和建造一般需要2年或更长时间，而预计的使用寿命至少为12年，因此容量是在业务部门产生实际需求之前就已经设定的。 与此同时，对于业务决策如何互相影响，如何转化为对新应用程序的需求，以及需要多少服务器容量才能满足需求，还存在着认识不够全面的现象。 例如，如果客户需求增长50%，许多公司很难预测出服务器和数据中心的容量是需要增加25%，还是增加100%。 在极端情况下，我们发现一些设施在投入运营后常年处于半空状态；而另一些公司在建成一个数据中心之后，很快就发觉需要再建一个新的。 如今数据中心已经成为一项昂贵的资产，由此可以推断，财务绩效责任落实得十分糟糕。 设施的财务和管理责任往往会落在不动产管理人员身上，而这些人基本不具备相关的专业技术知识，对于IT与核心业务问题的联系也缺乏深入的认识。 同时，管理服务器运营的人员很少去了解关键运营支出的数据，例如耗电量或IT设备所占不动产的实际成本。 相反，当IT管理人员决定购置更多的应用程序或新的服务器时，有时只会使用硬件初始成本和软件许可证费用等基本指标。 计算实际成本时，需要考虑设施运营和租赁、电力使用、支持以及折旧等因素。 这些费用可能是服务器初始购置成本的4到5倍。 加上前面说到的孤立决策和责任问题，数据中心通常会添加额外的服务器作为保险措施，而很少讨论成本权衡或业务需求。 在缺乏实际成本分析的情况下，过度建造、过度设计和效率低下就成了普遍现象。 第3页：改革运营方式改革运营方式在研究之初，我们以为通过建造新的节能型数据中心，可为降低数据中心的成本和碳排放指出一条光明大道。 新的设施可以发挥当前各种技术的优势，利用自然冷却方法和碳排放较低的电源。 但我们还了解到，在降低成本和碳排放方面成效最显著的方法是改善公司现有数据中心效率低下的状况。 通过改善资产管理，增强管理层的责任意识，并且为降低能源成本和碳排放设立清晰的目标，大多数公司都能够在2012年之前将IT能效提高一倍，并遏制其数据中心温室气体排放的增长。 实际上，您无需另行建造就能获得最环保的数据中心。 积极管理资产一家大型公司采用的做法表明，规范现有服务器和设施的使用就可能产生巨大的收益。 这家公司原本的计划是，增加服务器的数量，并建造一个新的数据中心来容纳这些服务器和其他IT设备，以便满足自身在2010年的信息需求。 该公司的董事会已经批准了这项计划，但这意味着企业在这一年会有大量的资本支出。 于是，这家公司彻底修改了计划。 它将关闭5000多台很少使用的服务器。 通过对占公司应用程序总量15%的3700个应用程序进行虚拟化，可以将现役服务器的数量由2.5万台减少至2万台。 公司还更换了一些较为陈旧的服务器，代之以能够将用电效率提高20%的产品。 这些调整使公司得以搁置原先的数据中心扩建计划，并因此节省了3.05亿美元的资本投资成本。 由于服务器数量和耗电量的下降，运营支出预计将减少4500万美元，降低到7500万美元。 考虑到停用和虚拟化因素，服务器运行时的平均容量利用率将由目前的5.6%升至9.1%。 该公司仍然能够满足自身日益增长的数据需求，但是电力需求的减少，意味着未来4年内的二氧化碳排放将由59.1万吨削减至34.1万吨。 公司还可以通过对不断上升的数据需求加强管理来实现节约。 对于应当保留多少数据，是否要缩减某些数据密集型分析的规模，业务部门应当审查相关的政策。 一些交易的计算可以推迟，以降低服务器在高峰时段的利用率，也并不是所有企业信息都需要基于广泛备份的灾难恢复功能。 更好的预测和规划是提高数据中心效率的基础。 公司应当跟踪自己对数据需求的预测与实际需求之间的差异，然后向能够最大限度减少预测偏差的业务部门提供奖励。 数据中心的管理人员应尽可能全面了解未来的趋势，例如机构增长和业务周期等，然后将这一趋势与自身采用的模型结合起来。 由数据中心、应用架构师和设施操作人员提供的建议可以用于改善这些模型。 一家全球通信公司制定了一套规划流程，将每个业务部门数据增长量的各种发展情况包括在内。 虽然公司最终得出的结论是，它需要扩大容量，但是未来需求中有很大一部分可通过现有资产来满足，这比原计划节约了35%的资本支出。 许多机构并没有将数据中心看作一种稀缺的昂贵资源，而是将其当成了等待注水的水桶。 为了避免这种趋势，公司在估算新服务器或附加应用程序和数据的成本时，可以采用实际拥有成本(TCO)核算法。 业务部门、软件开发人员或IT管理人员在进行支出决策时，很少会将应用程序和服务器的生命周期运行成本考虑在内。 提早计算这些成本，有助于限制过量的需求。 管理这些变化可能十分困难。 大型机构中的许多人并没有意识到数据的成本。 企业的每一个部门都会产生对于数据中心服务的需求。 满足这些需求的责任分散在IT部门(包括运营和应用开发)、设施规划人员、共享服务团队和企业不动产职能部门身上。 成本报告工作并没有统一的标准。 第4页：提高总体效率提高总体效率作为数据中心改进计划的一部分，我们建议采用一项新的指标：企业数据中心平均效率(CADE)。 与美国的企业燃料平均经济性(CAFE)里程标准类似，CADE考虑了数据中心内的设施能效、设施利用率和服务器利用率水平。 将这些因素综合起来，就得到了数据中心的总体效率，即CADE(图)。 减少了成本和碳排放的公司将提高自身数据中心的CADE分数。 这就像在汽车行业中，出色的里程数能够提高CAFE评级一样。 为了给改进工作设立目标，我们将CADE分为五级。 属于CADE第1级的数据中心运营效率最低；大多数机构最初可能都会被归入较低的级别。 关闭利用率低下的服务器、采用虚拟化技术以及提高设施空间的使用效率，都将提高CADE分数。 借助CADE，公司还可以对整个数据中心的设施进行基准比较分析，或者与竞争对手进行比较，也可以为管理人员设立绩效目标并加以跟踪。 在数据中心的需求管理方面，我们建议采用一种由首席信息官全权负责的新治理模型。 在这种体制下，首席信息官能够更为透彻地了解各业务部门的数据需求；对于需要更多服务器或软件应用的新数据项目，他们可以强制要求将能耗和设施成本考虑到相应的投资回报计算中。 我们还建议首席信息官采用一种新的指标来衡量改进情况，请参见副文“提高数据中心的效率”。 通过强化责任，首席信息官将拥有更高的积极性来寻求改进，例如采用虚拟化技术和提高现有设施的利用率。 由于这种模型将关键业务决策的更多责任集中在首席信息官身上，因此不但需要首席执行官的全力支持，而且要求机构转变以往对于业务部门的数据中心扩容请求有求必应的思维模式。 此外，首席信息官还应当设定将数据中心的能效提高

idc前景如何

IDC 机房的耗能相当巨大，在气候越来越严峻，全民深入节能减排的背景下，节能降耗、降 PUE 值成为政府和数据中心产业的共同追求，数据中心领域的节能创新技术将与日增多，使用风能、谁能、光伏等新能源的比例将不断增加。

全球 IDC 发展朝着集约型、规模化发展，这样的大型 IDC 有着低成本、低运营成本的优势。规模化、集约化可以充分发挥数据中心在资源、能源和管理等方面的规模效益，降低部署和运维成本。

数据中心作为数字基建提供方，保障整个系统安全不间断的运营，提供算力支撑是重中之中，这也决定了 IDC 有一定的进入壁垒和技术要求。因此更智能化的运维可以在故障检测、故障诊断、故障排查等上更敏捷精准。未来的 IDC 将会大量利用人工智能技术，进一步去优化整个 IDC 的运维能力。

数据中心 3D 可视化解决方案适用于各类 IDC 运维管理模式，是将多种复杂的管理系统信息聚集在虚拟仿真环境下，以人类最直观的理解形式展现，大幅度提升了信息交互和操控的效率，减少时间损耗和信息的浪费，保证信息的及时性和准确性。

继而实现了数据中心端到端的 IT 可视化，强化 IT 管制手段和管理水平，包括缩短响应时间加速排障，提升资源利用率和运营效率过程，完成对数据中心高效绿色智能化运营。图扑软件能为 IDC 部署提供数字孪生、可视化等上层功能，拥有高性能引擎组件，具有局部刷新、批量聚合、图像缓存和极少化 DOM 元素等特性，海量数据的可视化体系提供了强有力的技术支撑。

实现对数据中心的众多子系统集中调配管理的目的，降低机房管理难度，减轻机房运维压力。也可为各种不同业务诉求增长提供了灵活的解决方案。

3D 可视化数据中心机房集中监控管理系统对机房实现远程集中监控管理，实时动态呈现设备告警信息及设备参数，快速定位出故障设备，使维护和管理从人工被动看守的方式向计算机集中控制和管理的模式转变。

也可结合视频融合技术，通过机房中的实际摄像头将视频监控画面与 3D 场景进行融合，让运维人员更加清晰直观地对现场进行监控。

作为数字经济最重要的基础资源，蓬勃发展的数据中心行业正在迎来一场变革。这场变革是产品与技术的变革，更是思想与观念的变革。传统依托人工来运营的管理模式已然不适应未来快速发展的信息化社会，数据中心的设计与建设在标准化的基础上催生更多的类似故障预判等智能应用，才能更方便的部署数字孪生、可视化等上层功能。

大数据未来的发展前景怎么样？

大数据产业产业链全景梳理：从基础支撑到融合应用，产业范围广泛

大数据产业上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;

大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;

大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。

大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大运营商等。

中游大数据服务领域可以细分为数据中心、大数据分析、大数据交易与大数据安全等子行业，相关代表企业包括宝信软件、数据港、久其软件、拓尔思、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所与华云数据等。

在下游应用市场，我国大数据应用范围正在快速向各行各业延伸，除发展较早的政务大数据、交通大数据外，在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。

大数据产业产业链区域热力地图：我国大数据企业多分布在东部沿海地区

根据企查猫数据，截止2021年9月22日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业共有家，多集中分布在东部沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多，高达9246家;其次是江苏省，大数据企业数量达到5106家;中部地区的陕西大数据企业数量也较多，为4419家。

从代表性企业的区域分布来看，目前我国大数据行业代表性公司主要分布在京津冀、珠三角与东部沿海等经济发达地区，行业龙头企业易华录与美亚柏科分别位于北京市与福建省。

大数据产业国家综合试验区分布

2016年，我国先后批复建设8个国家级大数据综合试验区，分别包括贵州国家大数据综合试验区;京津冀、珠江三角洲两个跨区域类大数据综合试验区;上海、河南、重庆、沈阳等四个区域示范类综合试验区;内蒙古大数据基础设施统筹发展类综合试验区。大数据产业国家综合试验区地域分布情况如下：

注：统计的企业为公布相关产能/产量数据的上市企业，未公布具体产能/产量数据的上市企业未纳入统计中。

大数据产业企业代表性投资事件

2017年以来，大数据产业企业的投资动向主要包括收购公司拓展业务、通过对子公司增资的方式投资大数据生产基地项目。大数据产业企业代表性投资事件汇总如下：

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

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15.3ZB，占全球产生的流量99.35%；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

网络百科——图扑软件

数据中心未来的六个转变

数据已成为所有企业最重要的知识产权，并且其内在价值只会在未来几年内增长。

现在，它对运营、流程、输出和供应都非常重要，因此，如何存储、共享和处理信息的选择将决定企业运营的成功与长久运营。

行业专家密切关注数据困境的各个方面，更深入地探讨特定的问题和主题。但是，企业需要为数据中心的变化以及它们为什么需要变化的场景做准备，并对未来一年做出一些预测。

数据不再简单地存放在传统的现场服务器上，甚至不再是来自基于云计算的第三方的服务器上。越来越多地利用混合云/多云选项来利用数据需求的迅速增长。

当合作伙伴可以在全球范围内安全私下分析和共享信息时，将带来许多好处。但是，随着企业发挥这一潜力的潜能，许多企业现在正在更加谨慎和战略性地考虑如何存储数据、存储数据的位置以及对财务、安全性和环境的影响。

这些重要的对话将推动行业核心对未来数据中心的定义，这些是人们需要考虑和关注的关键领域。

1. 成长性

根据全球互连指数第3卷，预计通过数据中心进行私人交换数据的能力的全球增长速度预计为51%。这意味着人们迫不及待地想建立能够满足当前需求的数据中心。而将会预见一个日益连通的世界，并为未来几年人们期望的需求建模。那些对未来有短期看法的人会为此后悔。

2. 可持续发展

专家预计，到2020年，数据中心运营商将开始根据积极的外部性来规划其可持续性投资。而不是专注于消除负面影响。在全球范围内，企业正在更加认真地考虑其碳足迹，这已扩展到其数据中心的功耗。

对于数据中心运营商来说，这是一个至关重要的领域，它需要不断创新以减少能耗，并使用可再生能源来满足对功率密集型新技术的需求。

在Equinix公司委托的2,450多名IT决策者进行的独立全球调查中，有45%的受访者表示他们的客户希望他们证明IT基础设施的可持续性。39%的人还说，IT基础设施的碳影响是其IT战略的核心。

3. 测量

如果没有详细了解数据中心的实时性能，则很难计划最佳效率。以分析平台为后盾，使企业能够根据观察到的结果采取行动。能源使用效率(PUE)是一项重要的行业指标，但到2020年，运营商将开始着眼于能源使用效率(PUE)之外的问题。随着数据中心及其支持的社区之间的联系越来越紧密，其解决方案将不断创新。

机器学习将使人们的基础设施能够进行实时调整，而根本不需要人工交互，但在解释结果时，它能否取代人类吗?

4. 责任

数据中心行业中的所有工作人员都必须为自己的未来承担集体责任，并通过创新合作解决一些紧迫的挑战。设计必要的解决办法不能单独进行;必须分享经验教训，以取得可持续的进展。未来数据中心的效率将完全取决于优化大楼内的设备，使其能够最大程度地满足数字需求。

5. 机器学习

最大的挑战之一是如何捕获数据中心实际创建的所有数据。这是一个复杂的过程。使用人工智能(AI)可以使人们快速找到模式并优化数据中心，从而使经验丰富的工程团队能够迅速实施新策略来优化设施。

正在开发工具，使客户能够实时在线访问与其占用的机架空间有关的环境和操作信息(Equinix公司的IBXSmartView监视电气和机械基础设施，以不断更新关于最有效和可靠操作的见解)。预计到2020年，越来越多的最终用户将使用此类信息来自动化与设施运营商的更多互动。为两者创造新的效率。

6. 技术与基础设施

无论是燃料电池、冷却系统还是大型储能/电池组，正在开发大量技术来为永远在线的数据中心重新定义的未来提供动力。一些预测表明，到2025年，数据中心将使用全球4.5%的能源，而不断增长的能源成本意味着，即使效率略有提高，也可以节省大量成本，并减少数百万吨的碳排放量。

“双碳”下IDC行业发展趋势

IDC全称为Internet target=_blank>

全球IDC行业建设现状：向着大型化、集约化发展

2010年以来全球数据中心平稳增长，从2017年开始，伴随着大型化、集约化的发展，全球数据中心数量开始缩减。据Gartner统计，截至2020年数据中心共计42.2万个，初步核算2021年全球数据中心数量进一步下降，在41万个左右。

以超大规模运营商的大型数据中心数量角度来看，随着行业集中度的逐步提升，全球超大型数据中心数量总体增长。据Synergy Research Group的最新数据，截至2021年超大规模提供商运营的大型数据中心总数增加到700个左右，较2020年同比增长17.25%。根据Synergy Research Group最新预测，凭借目前已知的314个未来新超大规模数据中心的规划，运营数据中心的安装基数将在三年内突破1000个大关，并在此后继续快速增长。

注：2021年数据截止2021Q3。

全球IDC行业市场规模体量：数据量的爆发增长带动市场规模发展

随着物联网、电子政务、智慧城市等领域的发展以及云计算的发展也将进一步推动IDC领域的发展。依据IDC发布的《数据时代2025》报告，随着5G、物联网的发展，2010-2021年数据呈现爆发式增长状态，2020年全球数据量为60ZB，初步统计2021年达到70ZB;预计2025年全球数据量将达到175ZB。

数据量的爆发式增长使得市场对IDC行业愈发青睐，据中国信通院的数据显示，2017-2021年间，全球IDC市场规模均保持正增长，且年均增速在10%左右。2021年全球IDC行业市场规模为679.3亿美元，同比增长9.9%。

全球IDC行业市场前景预测：即将迎来其新一轮的发展机遇

可以预见，在未来几年，IDC产业将迎来其新一轮的发展机遇。此外，随着网络系统日趋复杂，伴随网络的带宽逐步提高，用于网络维护的成本投资逐步增加，网络管理难度也在日益加大，在这种情况下，以资源外包的网络服务方式逐渐受到企业重视，并取得长足的发展。另外，各国政府加大了对电信宽带的投资力度，促进电信和互联网的融合。根据中国信通院预测，2022年全球ID行业市场收入将达746.5亿美元，增速总体保持平稳，2022-2027年年复合增长率在10%左右，到2027年行业规模将超过1200亿美元。

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国IDC（互联网数据中心）市场前瞻与投资战略规划分析报告》

关于数据中心的未来五个问题

关于数据中心的未来五个问题数据中心的未来是融合的？近年来，融合基础架构成为数据中心的新趋势。 所谓融合基础架构，简单说来是将服务器、存储、网络以及管理软件等资源融合于一体，形成一个整体的解决方案。 和传统的数据中心架构相比，融合基础架构打破了存储、计算、网络的边界，简化了IT基础设施的部署、运维和管理，从而缩短用户的部署时间，提高资源利用率，大大降低企业的采购成本。 目前，多数国外厂商均推出了各有特色的融合基础架构产品，华为、中兴等国产厂商也加入其中，预计到2017年，融合架构会占到全球服务器、网络、架构和服务市场总开支的三分之二，市场前景十分广阔。 全闪存数据中心要来了？闪存在过去一年中备受瞩目，除了新涌现的一批初创企业，EMC、NetApp、IBM等主流存储厂商也纷纷加重了对闪存的投资。 过去，闪存高昂的价格和有限的耐用性一直是阻碍其快速发展的绊脚石，但随着价格的降低和耐用性的提升，闪存在性能上的优势更为凸显。 闪存开始大规模进入企业级应用市场，逐步成为用户制定IT计划的关键因素。 闪存与其他技术资源相结合，将为大数据和云技术汇合下的数据中心全面提速。 Virident System 的CEO Gustafson言之灼灼：“未来的数据中心构架一定是基于闪存存储的，闪存必取代传统机械硬盘的地位。 ” 未来数据中心能否更节能？不断上涨的能源成本和不断增长的计算需求，使得数据中心的能耗问题引发越来越多的关注。 在今年2月工信部发布的《关于数据中心建设布局的指导意见》中，指出重点推广绿色数据中心和绿色电源，明确要求新建大型云计算数据中心的能耗效率（PUE）值达到1.5以下，已建的数据中心通过整合、改造和升级，PUE值应降到2.0以下。 在美国，数据中心已经占到总用电总量的2.2%。 苹果、亚马逊、微软等公司都因数据中心的能耗问题而饱受绿色和平组织批评，积极开展数据中心的“绿色”改造。 如何有效地为数据中心能耗瘦身，相信在未来几年仍会是热门话题。 数据中心面临自动化变革？理想的数据中心应该是7*24小时远程管理无人值守。 传统的人为管理方式，在响应速度上很难满足业务快速发展和创新的需要。 日益复杂的IT系统，对于数据中心员工的精力更是一大挑战，有分析显示，数据中心70%的错误是由人为造成，这无疑会影响系统的正常运行。 数据中心的自动化运营，能有效监测与修复设备的硬件故障，统一管理从服务器、存储到应用的端到端的系统设施，帮助数据中心运营者梳理IT流程，避免不必要的重复劳动，让IT人员把工作重心放在更重要的地方。 模块化将成为数据中心主流？2011年IDC的调查指出，模块化数据中心有望在未来5年内成为主流，这一预测似乎正在变成现实。 如今，模块化设计在大型云数据中心和高性能计算（HPC）中已变得很常见。 国内外互联网公司和IT企业均在其自己的数据中心中采用模块化设计。 模块化数据中心的优势主要体现在快速部署、扩展性强、更高的空间利用率、可移动等方面，它能解决传统数据中心建设周期长、一次性投入大、能源消耗高、不易扩展等问题，通过对服务器、存储设备、网络、电源等部件的定制化设计，让数据中心更为迎合业务需求的变化。 如果建一座数据中心像搭积木一样快捷、容易，如果一座数据中心可以像一座活动房子一样到处移动，如果一座数据中心不够用了，可以像集装箱似地再连上一座……模块化正在让这些构想成为现实。

什么是绿色数据中心？建设路径、实用标准、实践案例

绿色数据中心，是未来数据中心建设的新趋势，旨在提升算力效率的同时，降低能耗，最大化能源利用效益。 它涵盖了节能技术的运用、可再生能源的整合，以及数据中心从选址到运营的全生命周期管理。 《绿色数据中心评价规范》由深圳市市监局发布，为绿色数据中心的建设提供了清晰的指导框架，包括术语定义、评价体系、等级划分、节能指标等，适用于各类规模和业务领域的数据中心，如运营商、互联网、公共机构等。 绿色数据中心的建设路径分为选址、设计与建设、供配电优化、运营管理和降碳五个关键步骤。 选址时，需考虑能源利用效率和自然条件，采用可再生能源；设计上，灵活扩容，避免资源浪费；供配电系统则通过智能化和绿色电力技术提高能效。 在运营阶段，节能理念贯穿始终，通过智能运维、IT设备优化选型等手段，提高整体能效，降低PUE值，减少碳排放。 以工商银行为例，其绿色数据中心建设策略包括：加强规划设计，适应业务需求的灵活性；采用绿色低碳技术，如预制化模块化机房，集成高效能设备和节能技术；并推进基础设施智能运营管理，通过DCIM系统实现能效调优，引入智能巡检机器人提升运维效率。 这些举措不仅提升了数据中心的运营效率，也大大减少了碳足迹。 绿色数据中心的降碳路径强调了可再生能源的广泛应用，比如风能和太阳能，同时通过参与碳交易，实现碳排放的抵消。 在选址时优先考虑可再生能源丰富的地区，通过绿色电力证书等方式，实现对绿色能源的使用。 总的来说，绿色数据中心建设是一场能源效率与可持续性的革命，旨在实现数据中心运营的高效、环保与经济性。 通过科学规划、技术创新和智能管理，我们朝着一个更加绿色、可持续的未来迈进。

数据中心建设的未来前景如何？

合作过数据中心项目，其实结合当前互联网技术 ，前景是很可观的，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。

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。并采用图扑软件（ 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。

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。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。

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。

HT 的三维仿真技术适用强，功能全面、性能稳定，结合集装箱式数据中心自身优势，应用起来无疑是锦上添花。将数据全面集成，改变数据孤岛现象，成为实现数据中心扁平化、集约化、一体化有力的助推剂，为机房监控的发展带来革命性的进步。

大数据未来的前景怎么样？

行业主要上市公司：易华录()、美亚柏科()、海量数据()、同有科技()、海康威视()、依米康()、常山北明()、思特奇()、科创信息()、神州泰岳()、蓝色光标()等

本文核心数据：大数据产业链、产业规模、应用市场结构、竞争格局、发展前景预测等

产业概况

1、定义：大数据产业覆盖范围广

根据中国信通院发布的《大数据白皮书》，大数据产业是以数据及数据所蕴含的信息价值为核心生产要素，通过数据技术、数据产品、数据服务等形式，使数据与信息价值在各行业经济活动中得到充分释放的赋能型产业。不同机构对大数据的定义也有所不同，具体如下：

2、产业链剖析：大数据产业链庞大

大数据产业链覆盖范围广，上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;

大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;

大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。

大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大运营商等。

中游大数据领域可以细分为数据中心、大数据分析、大数据交易与大数据安全等子行业，相关代表企业包括宝信软件、数据港、久其软件、拓尔思、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所与华云数据等。

在下游应用市场，我国大数据应用范围正在快速向各行各业延伸，除发展较早的政务大数据、交通大数据外，在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。

产业发展历程：十年来大数据产业高速增长，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。

产业政策背景：优化升级数字基础设施，鼓励大数据产业发展

2014年，大数据首次写入政府工作报告，大数据逐渐成为各级政府关注的热点，政府数据开放共享、数据流通与交易、利用大数据保障和改善民生等概念深入人心。此后国家相关部门出台了一系列政策，鼓励大数据产业发展。

当前，随着5G、云计算、人工智能等新一代信息技术快速发展，信息技术与传统产业加速融合，数字经济蓬勃发展，数据中心作为各个行业信息系统运行的物理载体，已成为经济社会运行不可或缺的关键基础设施，在数字经济发展中扮演至关重要的角色。数据中心作为大数据产业重要的基础设施，其快速发展极大程度地推动了大数据产业的进步。在2021年3月发布的“十四五”规划中，大数据标准体系的完善成为发展重点。

产业发展现状

1、行业整体情况：大数据产业规模维持高速增长 主要应用于金融和政府领域

——大数据产业规模：2021年超过800亿元

近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，复合年增长率达到18.0%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。

——大数据市场结构：产业整体以大数据服务为主，应用领域以金融和政府领域为主

从产业结构来看，目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，

CCID统计，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。

从应用领域来看，大数据分析产品及服务已经从最早的为电信领域客户提供经营分析、为银行领域客户提供风控管理等辅助性经营决策，发展到目前的为金融、电信、政府、互联网、工业、健康医疗、电力等多个行业领域客户提供预测性分析、自主与持续性分析等，以实现企业决策与行动最优化。大数据分析产品及服务应用已经十分广泛，但由于各下游领域业务特点的不同，决定了其对大数据分析产品及服务的具体需求存在一定差异。

CCID统计，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合计超过60%;其他重点应用领域主要包括健康医疗、交通运输、工业、电力等。

2、细分市场一：金融大数据

——金融大数据需求：金融业务规模不断扩大，带动大数据需求提升

从金融领域需求来看，近年来，中国金融领域业务规模不断扩大，其中中国银行业金融机构不断积极拥抱金融科技，推动数字化转型，整体行业规模扩大;保险业和证券业的收入也随着市场经济的发展而提升。

近年来，随着新一代信息技术加速突破应用，以移动金融、互联网金融、智能金融等为代表的金融新业态、新应用、新模式正蓬勃兴起，我国金融业开始步入一个与信息社会和数字经济相对应的数字化新时代，金融数字化转型成为金融行业转型发展的焦点。2019年，人民银行印发《金融科技发展规划(2019-2021年)》，构建起金融科技“四梁八柱”的顶层设计，明确了金融科技发展方向和任务、路径和边界。2022年1月，人民银行再次发布《金融科技发展规划(2022-2025年)》明确提出，从战略、组织、管理、目标、路径以及考评等方面将金融数字化打造成金融机构的“第二发展曲线”。随着金融业务规模不断扩大，加之新一代信息技术的发展，大数据在金融领域的需求将不断提升。

——金融大数据应用场景

过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。目前，中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。

3、细分市场二：政府大数据

——政府大数据需求：互联网政务服务用户规模不断提升

从政府领域需求来看，根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第49次《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，互联网政务服务发展展现出了巨大潜能。截至2021年12月，我国互联网政务服务用户规模达9.21亿，较2020年12月增长9.2%，占网民整体的89.2%。“十四五”规划纲要提出要“推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。2021年，我国各省市积极探索、持续推进互联网政务服务建设发展，努力提升公共服务、社会治理等数字化、智能化水平。截至2021年11月，全国已有20多个省(区、市)相继出台数字政府建设的有关规划，为我国互联网政务服务发展注入新的活力。

——政府大数据应用场景

中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域。加强电子政务建设，管理好政府的数据资产，完善政府决策流程，将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向。大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用，从而提高政府的服务水平。舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。

4、细分市场三：互联网大数据

——互联网大数据需求：互联网行业规模不断提升

在人工智能、云计算、大数据等信息技术和资本力量的助推和国家各项政策的扶持下，2021年，互联网和相关服务业发展态势平稳向好。企业业务收入和营业利润保持较快增长;互联网平台服务和数据业务实现快速发展，信息服务收入较快增长;多省份保持增长态势。2021年我国规模以上互联网和相关服务企业完成业务收入亿元，同比增长21.2%。

2022年上半年，我国规模以上互联网和相关服务企业完成互联网业务收入7170亿元，同比增长0.1%。

注：2021年及以前年份，规模以上互联网和相关服务企业，指获得《增值电信业务经营许可证》在中国大陆境内经营全国或区域性增值电信业务、上年度互联网业务收入500万元及以上的企业。2022年，规模以上互联网和相关服务企业口径由互联网和相关服务收入500万元以上调整为2000万元及以上。

——互联网大数据应用场景

在互联网行业，除了社交、B2C业务之外，像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等，也是未来潜在应用场景。

产业竞争格局

1、区域竞争：中国大数据企业主要分布在华南和华东沿海地区

根据企查猫数据，截止2022年9月23日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业多集中分布在华南和华东沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多。

2、企业竞争：技术领域创新和经验是关键，融合应用领域行业龙头更能获得青睐

根据大数据产业联盟调研和发布的2022大数据企业投资价值百强榜单来看，榜单共选取了10个细分领域，涉及大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、商业智能、营销大数据5个通用领域，以及政府大数据、金融大数据、工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据5个融合应用领域。

大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、数据可视化等，是所有细分行业应用场景的基础支撑，体现了大数据技术价值和作用。在这些细分领域提供技术解决方案的企业中，技术创新能力较强、在各自的细分领域有较长时间技术积累的厂商是投资机构的关注重点。

政府大数据、金融大数据发展相对成熟，落地实践案例多和品牌知名度高的企业受市场关注程度较高。工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据等市场仍处于待爆发阶段，在各自细分领域建立竞争优势的企业容易获得投资机构的青睐。

注：2022年大数据企业投资价值百强榜是从企业估值/市值、营收状况、创新投入、产品竞争力、细分市场潜力、领导层能力等多个维度进行综合评比，同时结合行业专家打分，评选出2022年度大数据领域最具投资价值的100家企业。

产业发展前景：大数据将继续保持高速增长

大数据作为新一代信息技术的重要标志，对生产制造、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力均产生重要影响。伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。预计2027年我国大数据市场规模将达到2930.9亿元，未来六年复合年增长率为22.6%。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《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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