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数据中心转型布局:中心算力占据行业主流

2021-07-09 15:45:20  来源:

摘要:数字经济的蓬勃发展,行业之流如井喷之势不断涌现。自IDC成功引入中国已有二十年头,互联网、大数据、云计算行业的兴起也成就了一批又一批优秀云服务厂商。随着各行各业数字化转型升级速度的不断加快,对数据的存储、交换、计算应用需求的不断增加,使得大数据发展需求下对上游基础设施领域的需求持续旺盛,在进一步促进了数据中心行业的爆发增长的同时,也拉动了相关数字化产业的发展。
关键词: 数据中心
数字经济的蓬勃发展,行业之流如井喷之势不断涌现。自IDC成功引入中国已有二十年头,互联网、大数据、云计算行业的兴起也成就了一批又一批优秀云服务厂商。随着各行各业数字化转型升级速度的不断加快,对数据的存储、交换、计算应用需求的不断增加,使得大数据发展需求下对上游基础设施领域的需求持续旺盛,在进一步促进了数据中心行业的爆发增长的同时,也拉动了相关数字化产业的发展。

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政策频出,加速数字经济底层发展

今年,国家发改委、网信办、工信部、国家能源局四部门联合印发《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》,并提出下一步将在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝以及贵州、内蒙古、甘肃、宁夏建设全国算力网络国家枢纽节点,启动实施“东数西算”工程,构建国家算力网络体系。早在去年三月,数据中心已列入“新基建”(信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施)范畴,并提出要加快建设。

在有了政策支持情况下,最重要的问题就是考虑建设数据中心的选址问题。我国虽国土资源雄厚,自然资源丰富,但在发展布局上来看,东西部仿佛两大极端。否则也不会有这么多的支援西部战略布局。自古“鱼和熊掌不能兼得”,人口稠密、产业发达的东部地区人力物力均是高代价,各类能耗指标极为受限;相反的西部山区虽水电能源、土地资源丰富,但却因为地处偏远受限于远离用户、没有成熟的调配机制。综上看来,建设数据中心首先在选址上就足以让企业陷入两难境界。

而实际上,这种情况并非无解。兼有发达经济又同样有丰富电力资源,同时还具备便捷地理位置的地区,很多企业将目光转向京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等地,这些位置均属于东部地区,可再生能力丰富,是适合数据中心发展的绝佳之地。而京津冀地区靠近首都,兼备“产业发达、人口稠密”两大最关键的优势。同时又作为我国数字产业的源头地之一,绝佳位置当之无愧。

历史的转折,时代的红利, 各行各业都不想放过这个难得的机会,像光环新网、企商在线、世纪互联等力拔头筹的第三方优秀IDC服务商,均在京津冀周边地区投重资建设一体化大型数据中心。像光环新网燕郊数据中心、企商在线燕拥有一万台机柜的大型金融大数据算力中心,以及世纪互联三河数据中心。这些数据中心均布局在靠近城市副中心、或紧邻核心首都的人口稠密且人才集中地区。

早期资源布局,奠定行业发展基础

随着5G、工业互联网、人工智能以及算力等信息技术加速在各行各业和生产场景中应用,IDC的市场规模数量呈持续增长。据统计2020年IDC市场规模已超过2000亿元,而其中北京地区IDC市场分占总规模的27.1%,高达269.8亿元;上海地区140.4亿元。不难看出IDC布局多集中在经济发展水平较高、人口密度高、数据流量大以及企业数字化转型需求旺盛的中心城市。

由于中心城市有着距离客户近、网络延迟低、人才聚集等优势,因此许多大型IDC服务商通过采用“云计算+边缘计算”的新型数据处理模式为企业提供算力服务,即通过在核心城市,建设部署大型云计算数据中心,处理时效性较高的业务,在高度靠近用户的网络边缘部署小型/微型IDC,用来处理低延时业务。这样的规划部署,不仅可以大幅降低采购和运营成本,也顺应了政策对IDC行业在一线城市数据中心的限制要求。

以北京、上海为例,中心城区内已全面禁止新建和扩建数据中心,同时在今后三年内,将陆续关闭城区内功能落后、高消耗能的数据中心。政策的收紧使得城市中心高品质数据中心显得更加稀缺,尤其北京地区数据中心分布,早期以运营商数据中心为主,其他第三方服务商,数据中心资源大多分布在四环以外,市中心内成规模的数据中心更是凤毛麟角。这对于早期进行核心资源布局的IDC服务商来讲,无疑是取得了我国IDC行业,进入下一阶段发展的限量通行证。

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数据中心到算力中心,落实赋能企业数字化转型

数字经济是我国“十四五”规划发展的重要方向之一,数据中心作为数字经济底座也将迎来新的发展契机,未来IDC的发展趋势,必定将以技术发展为路径,通过更加高密度、绿色化、模块化、定制化及更高性能的算力中心,以满足人工智能、区块链、大数据、5G等新兴技术的算力需求。届时,IDC行业发展将不仅局限于提供机柜的租赁服务,而是更多从产业赋能的角度出发,帮助企业解决更为复杂的业务及信息架构的问题。

目前市场上,具备IDC资源优势及技术实力的数据中心服务商,已逐步显露头角。前有万国数据“智能驾驶”的智能化数据中心,后有企商在线“中心城市算力中心”的实践。两者之间的差别,是从数据中心服务的角度,通过设计、建设、运营全生命周期的整合,实现数据中心全场景安全智能化运维;一个是通过搭建公共算力平台,以底层设施为基础,结合数字芯片、基础数据模型,为开发者、数据科学家或商业客户可以提供低门槛应用AI算力。不论是前者的IDC智能化建设,还是后者的算力中心平台建设,都是属于数字经济发展的必要实践。相信随着底层建设和人工智能、区块链、大数据等技术的不断完善,新的产业应用将持续落地,为企业的数字化转型提供更加易用、低成本的建设方案。


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责编:baxuedong

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