云計(jì)算提供商VS數(shù)據(jù)中心房地產(chǎn)提供商,那個(gè)更具優(yōu)勢(shì)
發(fā)布時(shí)間:2018-12-20 點(diǎn)擊數(shù):444
如今,日益普及的云計(jì)算應(yīng)用影響了數(shù)據(jù)中心從宏觀層面到微觀層面的設(shè)計(jì)。在宏觀層面,它導(dǎo)致了數(shù)據(jù)中心的整合,因?yàn)槠髽I(yè)尋求外包其核心業(yè)務(wù)的外圍職責(zé),通常包括大部分IT業(yè)務(wù)。但云計(jì)算仍然需要數(shù)據(jù)中心來(lái)提供服務(wù),并且其設(shè)施的運(yùn)營(yíng)效率越高,利潤(rùn)率就越大。
而在微觀層面,許多環(huán)境的趨勢(shì)是不僅僅使用CPU架構(gòu),還包括GPU、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器等技術(shù)。那么就會(huì)提出“誰(shuí)最能控制數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)?”這個(gè)問(wèn)題:云計(jì)算提供商還是房地產(chǎn)提供商?

數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)的經(jīng)濟(jì)學(xué)
當(dāng)然,數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)的主要驅(qū)動(dòng)力是經(jīng)濟(jì)學(xué)。具體而言,客戶對(duì)IT資金的需求是什么?如今,盡管IT資源的消耗在增加,但I(xiàn)T預(yù)算卻沒(méi)有太大的增長(zhǎng)。例如,分析機(jī)構(gòu)Gartner公司對(duì)全球IT支出預(yù)測(cè)的比較表明,2014年和2018年的預(yù)測(cè)值之間存在著相似的差異。2014年,Gartner公司預(yù)測(cè)2013年IT總支出為3.67萬(wàn)億美元,2014年為3.75萬(wàn)億美元,2015年為3.89萬(wàn)億美元。在2018年,Gartner公司預(yù)測(cè)2017年的支出為3.51萬(wàn)億美元,2018年為3.74萬(wàn)億美元,2019年為3.85萬(wàn)億美元。當(dāng)然,不斷增長(zhǎng)的服務(wù)需求將導(dǎo)致人們預(yù)計(jì)支出增長(zhǎng),但如果Gartner公司估計(jì)有任何跡象,那么這種預(yù)測(cè)多年來(lái)都未能實(shí)現(xiàn)。但是,為什么在如此火爆的市場(chǎng)和可能正在復(fù)蘇的經(jīng)濟(jì)中,強(qiáng)勁的支出增長(zhǎng)的預(yù)測(cè)會(huì)經(jīng)常失?。?br />
云計(jì)算似乎是一個(gè)主要原因。規(guī)模經(jīng)濟(jì)使云計(jì)算提供商能夠比客戶自己更便宜、更有效地提供服務(wù)。IT支出似乎在增加的一個(gè)方面是數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)。Gartner公司表示,如果以適度的速度增長(zhǎng),這一領(lǐng)域的支出將穩(wěn)步增長(zhǎng)。2014年,Gartner公司預(yù)測(cè)全球數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)的全年支出為1400億美元。2018年,Gartner公司預(yù)測(cè)的全年支出為1880億美元,復(fù)合年增長(zhǎng)率(CAGR)接近8%。而其預(yù)測(cè)總是需要調(diào)整,但如果這些數(shù)字接近標(biāo)準(zhǔn),即使IT預(yù)算持平,數(shù)據(jù)中心的支出也會(huì)增加。其主要原因可能是服務(wù)提供效率提高,部分原因是數(shù)據(jù)中心在少數(shù)(通常規(guī)模較大)的供應(yīng)商之間進(jìn)行整合以及由此產(chǎn)生的規(guī)模經(jīng)濟(jì)。
結(jié)合不斷增長(zhǎng)的云計(jì)算應(yīng)用,這一趨勢(shì)表明數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)越來(lái)越多地掌握在云計(jì)算服務(wù)提供商或那些為云計(jì)算提供商提供數(shù)據(jù)中心空間的公司手中。
云計(jì)算提供商VS.數(shù)據(jù)中心房地產(chǎn)提供商?
從高層次的IT支出角度來(lái)看,可以發(fā)現(xiàn)云計(jì)算服務(wù)提供商與數(shù)據(jù)中心房地產(chǎn)提供商之間的設(shè)計(jì)領(lǐng)導(dǎo)方面的競(jìng)爭(zhēng)或合作。云計(jì)算提供商可以為客戶創(chuàng)建和提供IT服務(wù),并且不必總是承受設(shè)計(jì)和規(guī)劃物理數(shù)據(jù)中心的責(zé)任。他們還可以外包許多責(zé)任,數(shù)據(jù)中心房地產(chǎn)提供商可以在這方面發(fā)揮補(bǔ)充作用而非競(jìng)爭(zhēng)的作用。由于云計(jì)算市場(chǎng)包含更多的IT資源,云計(jì)算提供商的需求將對(duì)數(shù)據(jù)中心房地產(chǎn)提供商產(chǎn)生更大的影響,因此數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)將繼續(xù)依賴(lài)于他們的需求。但是,數(shù)據(jù)中心房地產(chǎn)提供商仍然必須決定如何最好地提供電力和空間等服務(wù),例如網(wǎng)絡(luò)連通性。因此,每一方都可以根據(jù)其專(zhuān)業(yè)知識(shí)來(lái)管理數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)的這些方面。
然而,隨著企業(yè)整合其數(shù)據(jù)中心,房地產(chǎn)提供商不僅可以從云計(jì)算提供商中受益。在許多情況下,云計(jì)算提供商可以提供比客戶更高效率的IT服務(wù)。但在某種程度上,效率平衡可能會(huì)轉(zhuǎn)向客戶擁有的或客戶提供的服務(wù)傾斜。在這種規(guī)模下,一些企業(yè)的最佳選擇是繞過(guò)公共云提供商并直接采用房地產(chǎn)提供商的服務(wù)。因此,云計(jì)算提供商和房地產(chǎn)提供商的設(shè)計(jì)為了滿足這些客戶的需求,因此出現(xiàn)了一些競(jìng)爭(zhēng)。
整合和延遲
數(shù)據(jù)中心整合持續(xù)存在的一個(gè)日益嚴(yán)重的問(wèn)題是延遲。想象一下極端情況:所有數(shù)據(jù)中心資源都駐留在一個(gè)地理位置。問(wèn)題在于服務(wù)傳遞受到信號(hào)從客戶到提供者來(lái)回傳播所需的時(shí)間的限制。在某些情況下,長(zhǎng)時(shí)間延遲簡(jiǎn)直令人難以忍受,而在其他方面,它們的成本很高。而有效解決這種問(wèn)題的方法是邊緣計(jì)算:需要保持資源靠近客戶以減少延遲。
其結(jié)果是影響地理整合的力量,但擁有和運(yùn)營(yíng)多個(gè)(甚至是基于邊緣的小型數(shù)據(jù)中心)數(shù)據(jù)中心是在多個(gè)國(guó)家和地區(qū)運(yùn)營(yíng)是困難的。無(wú)論是像亞馬遜這樣的云計(jì)算服務(wù)提供商,還是像Digital Realty公司這樣的數(shù)據(jù)中心房地產(chǎn)提供商的大型企業(yè),表面上都有更多的資源與數(shù)據(jù)中心“劃清界限”。但是,根據(jù)提供商的規(guī)模、市場(chǎng)、資本等情況,邊緣數(shù)據(jù)中心的分布式運(yùn)營(yíng)可能更適合于房地產(chǎn)提供商,而不適合于云計(jì)算提供商。然而,在任何一種情況下,邊緣計(jì)算的問(wèn)題都難以解決,并且需要超出簡(jiǎn)單整合的設(shè)計(jì)策略。
IT層面的設(shè)計(jì)
盡管芯片技術(shù)創(chuàng)新仍在持續(xù)發(fā)展,但該行業(yè)已經(jīng)落后于摩爾定律的步伐。這意味著以過(guò)去相同的速度增加IT資源需要,不再取決于英特爾、三星、臺(tái)積電或其他代工廠的下一代工藝技術(shù)。因此,如果服務(wù)提供商(無(wú)論是云計(jì)算提供商還是房地產(chǎn)提供商)都能滿足需求,IT層面的創(chuàng)新設(shè)計(jì)比以往任何時(shí)候都更加重要。
在這方面,大型云計(jì)算服務(wù)提供商處于嘗試新方法的絕佳位置。例如,雖然CPU曾經(jīng)是主要的甚至是獨(dú)占的計(jì)算單元,但GPU、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器和其他專(zhuān)用處理單元正在發(fā)揮越來(lái)越大的作用。例如,GPU在并行處理方面表現(xiàn)優(yōu)異,并且越來(lái)越多地服務(wù)于超級(jí)計(jì)算機(jī),其中所謂的橫向擴(kuò)展工作負(fù)載很常見(jiàn)。此外,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器有助于支持許多行業(yè)蓬勃發(fā)展的人工智能應(yīng)用程序。搜索巨頭谷歌公司就是這樣一個(gè)例子:該公司開(kāi)發(fā)了“張量處理單元”(TPU)來(lái)加速機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。這些設(shè)計(jì)不是CPU的替代品,但它們比某些標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)更有效地解決某些問(wèn)題,因此構(gòu)建的這種專(zhuān)用體系結(jié)構(gòu)正在激增。因此,摩爾定律的終結(jié)是一個(gè)令人興奮的發(fā)展,因?yàn)樗赡艽碳じ嗟膭?chuàng)新,而不是加強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算方法(即只是不斷縮小晶體管)。
數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)的這一方面更多地屬于云計(jì)算提供商的范圍,而不是數(shù)據(jù)中心房地產(chǎn)提供商,因?yàn)樗咏朴?jì)算服務(wù)的核心,但它表明了雙方可以互補(bǔ)的方式工作。因此,數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)的未來(lái)掌握在云計(jì)算提供商和數(shù)據(jù)中心房地產(chǎn)提供商手中,只要其整合趨勢(shì)持續(xù)下去。
深圳云網(wǎng)數(shù)據(jù)中心
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而在微觀層面,許多環(huán)境的趨勢(shì)是不僅僅使用CPU架構(gòu),還包括GPU、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器等技術(shù)。那么就會(huì)提出“誰(shuí)最能控制數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)?”這個(gè)問(wèn)題:云計(jì)算提供商還是房地產(chǎn)提供商?

數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)的經(jīng)濟(jì)學(xué)
當(dāng)然,數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)的主要驅(qū)動(dòng)力是經(jīng)濟(jì)學(xué)。具體而言,客戶對(duì)IT資金的需求是什么?如今,盡管IT資源的消耗在增加,但I(xiàn)T預(yù)算卻沒(méi)有太大的增長(zhǎng)。例如,分析機(jī)構(gòu)Gartner公司對(duì)全球IT支出預(yù)測(cè)的比較表明,2014年和2018年的預(yù)測(cè)值之間存在著相似的差異。2014年,Gartner公司預(yù)測(cè)2013年IT總支出為3.67萬(wàn)億美元,2014年為3.75萬(wàn)億美元,2015年為3.89萬(wàn)億美元。在2018年,Gartner公司預(yù)測(cè)2017年的支出為3.51萬(wàn)億美元,2018年為3.74萬(wàn)億美元,2019年為3.85萬(wàn)億美元。當(dāng)然,不斷增長(zhǎng)的服務(wù)需求將導(dǎo)致人們預(yù)計(jì)支出增長(zhǎng),但如果Gartner公司估計(jì)有任何跡象,那么這種預(yù)測(cè)多年來(lái)都未能實(shí)現(xiàn)。但是,為什么在如此火爆的市場(chǎng)和可能正在復(fù)蘇的經(jīng)濟(jì)中,強(qiáng)勁的支出增長(zhǎng)的預(yù)測(cè)會(huì)經(jīng)常失?。?br />
云計(jì)算似乎是一個(gè)主要原因。規(guī)模經(jīng)濟(jì)使云計(jì)算提供商能夠比客戶自己更便宜、更有效地提供服務(wù)。IT支出似乎在增加的一個(gè)方面是數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)。Gartner公司表示,如果以適度的速度增長(zhǎng),這一領(lǐng)域的支出將穩(wěn)步增長(zhǎng)。2014年,Gartner公司預(yù)測(cè)全球數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)的全年支出為1400億美元。2018年,Gartner公司預(yù)測(cè)的全年支出為1880億美元,復(fù)合年增長(zhǎng)率(CAGR)接近8%。而其預(yù)測(cè)總是需要調(diào)整,但如果這些數(shù)字接近標(biāo)準(zhǔn),即使IT預(yù)算持平,數(shù)據(jù)中心的支出也會(huì)增加。其主要原因可能是服務(wù)提供效率提高,部分原因是數(shù)據(jù)中心在少數(shù)(通常規(guī)模較大)的供應(yīng)商之間進(jìn)行整合以及由此產(chǎn)生的規(guī)模經(jīng)濟(jì)。
結(jié)合不斷增長(zhǎng)的云計(jì)算應(yīng)用,這一趨勢(shì)表明數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)越來(lái)越多地掌握在云計(jì)算服務(wù)提供商或那些為云計(jì)算提供商提供數(shù)據(jù)中心空間的公司手中。
云計(jì)算提供商VS.數(shù)據(jù)中心房地產(chǎn)提供商?
從高層次的IT支出角度來(lái)看,可以發(fā)現(xiàn)云計(jì)算服務(wù)提供商與數(shù)據(jù)中心房地產(chǎn)提供商之間的設(shè)計(jì)領(lǐng)導(dǎo)方面的競(jìng)爭(zhēng)或合作。云計(jì)算提供商可以為客戶創(chuàng)建和提供IT服務(wù),并且不必總是承受設(shè)計(jì)和規(guī)劃物理數(shù)據(jù)中心的責(zé)任。他們還可以外包許多責(zé)任,數(shù)據(jù)中心房地產(chǎn)提供商可以在這方面發(fā)揮補(bǔ)充作用而非競(jìng)爭(zhēng)的作用。由于云計(jì)算市場(chǎng)包含更多的IT資源,云計(jì)算提供商的需求將對(duì)數(shù)據(jù)中心房地產(chǎn)提供商產(chǎn)生更大的影響,因此數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)將繼續(xù)依賴(lài)于他們的需求。但是,數(shù)據(jù)中心房地產(chǎn)提供商仍然必須決定如何最好地提供電力和空間等服務(wù),例如網(wǎng)絡(luò)連通性。因此,每一方都可以根據(jù)其專(zhuān)業(yè)知識(shí)來(lái)管理數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)的這些方面。
然而,隨著企業(yè)整合其數(shù)據(jù)中心,房地產(chǎn)提供商不僅可以從云計(jì)算提供商中受益。在許多情況下,云計(jì)算提供商可以提供比客戶更高效率的IT服務(wù)。但在某種程度上,效率平衡可能會(huì)轉(zhuǎn)向客戶擁有的或客戶提供的服務(wù)傾斜。在這種規(guī)模下,一些企業(yè)的最佳選擇是繞過(guò)公共云提供商并直接采用房地產(chǎn)提供商的服務(wù)。因此,云計(jì)算提供商和房地產(chǎn)提供商的設(shè)計(jì)為了滿足這些客戶的需求,因此出現(xiàn)了一些競(jìng)爭(zhēng)。
整合和延遲
數(shù)據(jù)中心整合持續(xù)存在的一個(gè)日益嚴(yán)重的問(wèn)題是延遲。想象一下極端情況:所有數(shù)據(jù)中心資源都駐留在一個(gè)地理位置。問(wèn)題在于服務(wù)傳遞受到信號(hào)從客戶到提供者來(lái)回傳播所需的時(shí)間的限制。在某些情況下,長(zhǎng)時(shí)間延遲簡(jiǎn)直令人難以忍受,而在其他方面,它們的成本很高。而有效解決這種問(wèn)題的方法是邊緣計(jì)算:需要保持資源靠近客戶以減少延遲。
其結(jié)果是影響地理整合的力量,但擁有和運(yùn)營(yíng)多個(gè)(甚至是基于邊緣的小型數(shù)據(jù)中心)數(shù)據(jù)中心是在多個(gè)國(guó)家和地區(qū)運(yùn)營(yíng)是困難的。無(wú)論是像亞馬遜這樣的云計(jì)算服務(wù)提供商,還是像Digital Realty公司這樣的數(shù)據(jù)中心房地產(chǎn)提供商的大型企業(yè),表面上都有更多的資源與數(shù)據(jù)中心“劃清界限”。但是,根據(jù)提供商的規(guī)模、市場(chǎng)、資本等情況,邊緣數(shù)據(jù)中心的分布式運(yùn)營(yíng)可能更適合于房地產(chǎn)提供商,而不適合于云計(jì)算提供商。然而,在任何一種情況下,邊緣計(jì)算的問(wèn)題都難以解決,并且需要超出簡(jiǎn)單整合的設(shè)計(jì)策略。
IT層面的設(shè)計(jì)
盡管芯片技術(shù)創(chuàng)新仍在持續(xù)發(fā)展,但該行業(yè)已經(jīng)落后于摩爾定律的步伐。這意味著以過(guò)去相同的速度增加IT資源需要,不再取決于英特爾、三星、臺(tái)積電或其他代工廠的下一代工藝技術(shù)。因此,如果服務(wù)提供商(無(wú)論是云計(jì)算提供商還是房地產(chǎn)提供商)都能滿足需求,IT層面的創(chuàng)新設(shè)計(jì)比以往任何時(shí)候都更加重要。
在這方面,大型云計(jì)算服務(wù)提供商處于嘗試新方法的絕佳位置。例如,雖然CPU曾經(jīng)是主要的甚至是獨(dú)占的計(jì)算單元,但GPU、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器和其他專(zhuān)用處理單元正在發(fā)揮越來(lái)越大的作用。例如,GPU在并行處理方面表現(xiàn)優(yōu)異,并且越來(lái)越多地服務(wù)于超級(jí)計(jì)算機(jī),其中所謂的橫向擴(kuò)展工作負(fù)載很常見(jiàn)。此外,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器有助于支持許多行業(yè)蓬勃發(fā)展的人工智能應(yīng)用程序。搜索巨頭谷歌公司就是這樣一個(gè)例子:該公司開(kāi)發(fā)了“張量處理單元”(TPU)來(lái)加速機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。這些設(shè)計(jì)不是CPU的替代品,但它們比某些標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)更有效地解決某些問(wèn)題,因此構(gòu)建的這種專(zhuān)用體系結(jié)構(gòu)正在激增。因此,摩爾定律的終結(jié)是一個(gè)令人興奮的發(fā)展,因?yàn)樗赡艽碳じ嗟膭?chuàng)新,而不是加強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算方法(即只是不斷縮小晶體管)。
數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)的這一方面更多地屬于云計(jì)算提供商的范圍,而不是數(shù)據(jù)中心房地產(chǎn)提供商,因?yàn)樗咏朴?jì)算服務(wù)的核心,但它表明了雙方可以互補(bǔ)的方式工作。因此,數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)的未來(lái)掌握在云計(jì)算提供商和數(shù)據(jù)中心房地產(chǎn)提供商手中,只要其整合趨勢(shì)持續(xù)下去。
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