云计算的成功基础是什么？良好、坚实的数据中心基础设施及维护。

云计算时代，随着网络日益成为企业日常活动及关键活动的中心要素，网络性能和可靠性以及网络运维需要得到保证，在很多云计算方案中，数据中心的基础建设却被忽视了。但对于云计算来说，数据中心是成功的基础。

数据中心是一整套复杂的设施，它不仅仅包括计算机系统和其它与之配套的设备（例如通信和存储系统），还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置“，当下，云计算即将成为信息社会的公共资源，而数据中心则是支撑云计算服务的基础设施，

要为云计算提供良好的支持，首先必须建立一个现代化数据中心，并采用灵活的高性能网络以支持资源的高度虚拟化。

在传统数据中心里，一般是每两年对其应用进行更新、升级或更换，以整合新的特性和功能。然而，数据中心的硬件和软件的设计寿命最高为20年，其更换频率远不及应用的更新频率——这就是所谓的数据中心生命周期脱节问题。多链路访问、智能终端应用的限制、数据备份及恢复——种种问题让对云计算抱有美好希望的企业忧心忡忡。

但其实在云计算时代里，用户们对传统数据中心问题的担忧是不存在。随着软件设计的发展和变化，数据中心不像以往一样了，如今变得更加便利和高效。而拥有一个高质量数据中心的云服务商提供的云计算服务一定比一般服务商提供的服务更为优秀。

小鸟云在对数据中心的建设过程中的过程中，把客户的需求放置第一位，全心全力打造用户满意的高质量云计算数据中心。目前，小鸟云建有东北、华北、华南、香港四大数据中心，机房按照国际IDC技术标准设计和建设，建设标准达到三星级IDC机房评定标准，已通过部分业界知名国际厂商的严苛测试，可提供国际高标准数据服务。据了解，目前仅谷歌、苹果等全球少数企业建设的数据中心能够与之媲美。

同时，网络在云计算数据中心中也起着越来越重要的作用。随着桌面和办公环境不断走向虚拟化并日益依赖网络来交付应用，用户对网络的要求也越来越严苛，以后的办公越来越趋向于无线化，无线化说起来容易做起来难，云计算能够更容易地让普通用户和智能终端用户享受同样优质的应用体验。

小鸟云T3+级别数据中心，使用的是自建全动态BGP网络，这独有的核心骨干网络有效保证高品质的网络环境和丰富的带宽资源。此外还接入统一的系统管理平台，用户资源调配将更轻松，系统可安全、可靠、稳定、高效运行。

成立三年来小鸟云不断攻克技术壁垒，建成基于业务驱动的分布式云数据中心架构，同时还在不断开发各大节点以及新型云技术，砥砺前行，只为构建高效、敏捷、开放、安全的云数据中心，为用户提供更加完美的云计算服务体验。

由上市公司-广东榕泰实业股份有限公司（简称：广东榕泰，代码：600589）投资建设的 “张北榕泰数据中心”迎来了开工的大好日子。

公司董事长杨铁生表示：“张北榕泰数据中心”的建设，是公司的一次重大发展战略转移，是公司加快向互联网行业发展的重大举措，“张北榕泰数据中心”的建设，将在公司的发展史上添上一抹重彩！”

在当前中国云计算产业市场空间巨大，京津冀协同发展的背景下，张北发展云计算数据中心产业优势凸显，公司为促进业务布局进一步完善，实现业务多元化的转型发展战略，适时于张北开工建设数据中心。

“张北榕泰数据中心” 总投资约13.6亿元，其中土建工程4.6亿元，机电配套工程9亿元，规划总建筑面积约11万平方米，投资主要包括土建工程和机电配套工程，拟安装 6000个机柜。项目建设期为2017-2019年，其中房屋土建工程一次建成，机电配套工程在建设期内视业务发展需要分批启动实施，初步计划 2020 年初具备2000个机柜生产能力，2021年具备4000个机柜生产能力，2022年形成完整的6000个机柜生产能力。

张北榕泰数据中心建成运营后，公司将一如既往的秉承以客户为中心、以技术为基础、以市场为导向、以服务为核心的服务体系，并将其打造成为公司布局华北片区的云计算数据桥头堡；着力吸引国内外大批云计算数据等新兴产业和高端人才进驻张北，进一步提高张北云计算产业基地的影响力和奠定中国数据高地的地位。张北榕泰云计算数据中心项目占地200亩，规划建设总建筑面积约135000㎡，主要由四栋单体数据中心及两栋综合运营办公楼组成。其中云计算数据中心，每栋地上面积约21000㎡；综合运营办公楼约5000㎡。

张北榕泰云计算数据中心将承载数据存储、加工处理、挖掘分析、应用等数据交易生态体系和云服务生态体系建设，届时整个数据中心将提供机柜租赁服务、云基础设施服务、大数据交易服务三大类服务。对广大中小创业型企业，提供包括云服务、大数据交易、主机托管、宽带租用、设备监测、安全系统、远程维护、代理维护等基础性及数据增殖性服务，让企业聚焦于自身服务业务，无需担心应用服务环境和网络环境等问题，真正做到资源按需分配，大并发大容量环境下数据保证安全可靠。本项目建设将致力于发展新经济、培育新动能，将推动大数据、“互联网+”等同制造业相融合，改造和提升传统产业，促进地方经济转型升级，保持中高速增长，迈向中高端水平。

编者按：本文来自微信公众号"天星资本"（ID：tianxingcaptial）；36氪经授权发布。

本期要点

1.2014年以来，IDC产业发展方式也正从外延式向内涵式、从卖资源到卖服务转型。

2.在后摩尔定律时代，为了满足计算需求和计算能力的缺口，除了尝试各种新的芯片架构之外也会需要更多的数据中心承载服务器。

3.云计算拉动全球新一代数据中心基础设施建设进入加速期，数据中心的供给呈现绿色、云化、规模化的趋势。

4.未来（新）一线城市高端数据中心将呈现供不应求。目前，我国大多数IDC企业集中在一线城市，更多IDC企业正尝试跨地区经营。

文 | 天星资本研究所首席研究员 张晓昱

导言

数据中心是指一个物理空间，可以实现对数据信息的集中处理、存储、传输、交换、管理。

数据中心起源于计算机机房，20世纪90年代客户端/服务器计算模式普及，服务器开始被单独放置，将分散的IT资源集中到一起供用户通过网络使用，专门的数据中心开始流行。

21世纪，随着互联网的发展，互联网数据中心IDC快速发展，所提供的服务不断升级。

2014年以来，国内云计算数据中心和新一代大规模数据中心进入快速发展阶段。

对比传统数据中心改变了原有的服务交付模式，大规模、绿色化、虚拟化、自动化及安全性成为新一代数据中心的代表特征，整个IDC产业发展方式也正从外延式向内涵式、从卖资源到卖服务转型。

图1：IDC产业发展路径

IDC行业景气度与互联网相关行业高度相关，未来三年中国IDC市场规模预计还将保持较快增长，电子商务、移动互联网、视频、网络游戏、直播等垂直行业客户数量及客户业务规模仍在持续扩大，传统行业信息化的渗透率仍有提升空间，这些都将是短期内驱动IDC市场规模增长的核心驱动力。

从市场区域来看，除北上广深外，江苏、浙江等新一线城市市场需求增长较快，而新疆等一带一路沿线地区也掀起了IDC投资热潮。

表1：中国IDC市场规模（亿元）与增速

表2：全球IDC市场规模（亿美元）与增速

大规模云计算数据中心时代拼的将是规模与运营、产品与服务，传统IDC只能属于新兴行业的旧模式而最终被淘汰。

相比云计算模式，传统IDC企业在服务可用性、数据持久性、运维成本和弹性、资源效率等方面都将落于下风。

新一代数据中心的IT架构也将向高性能、高可靠性、高延展性快速变化和发展，IT设备使用效率的提升会在一定程度上抵偿新建数据中心对IT设备的资本投入，长期来看云计算将同时降低数据中心对IT设备的CAPEX和OPEX。

成指数增长的数据流量

全球互联网数据流量将持续保持高速增长（2015-2020 CAGR=22%），绝大多数互联网流量都源自或者终止于数据中心。

全球IP流量爆发驱动因素很多，远未看到天花板，全球网民数量的人口红利、全新和高级视频服务、移动端数据流量消费以及连接到IP网络的设备数量激增等都进一步带动IP流量成倍增长。

根据Cisco测算，从2015年至2020年，全球数据中心IP流量预计增长三倍，而我国数据中心IP流量规模预计到2020年也将达到8.6ZB。

整个数据中心IP流量可划分为数据中心内部流量、数据中心到用户的流量和数据中心之间的流量。

在传统数据中心中，应用主要部署在单个或者少量几个服务器上，而服务器之间的通信较少，因此IP流量以南北流量为主。

而随着大规模集群计算的部署，未来将有许多服务器协同工作并负责计算，而只有少量服务器对外提供应用接口，服务器之间的数据交换和状态同步将构成数据中心的主要流量。

因此，数据中心内部的流量增长速度远远快于数据中心到用户的流量增长，到2020年东西流量预计将占到数据中心总流

量预计将占到数据中心总流量的86%，而南北流量仅占数据中心相关流量的14%。

图2：数据中心流量划分及2020年预计占比

全球产生的数据量未来10年将至少增加10倍（IDC预测从2016年16ZB增至2025年163ZB），虽然只有15%左右的数据最终将存储在数据中心当中，但数据总量激增同样将带动数据中心数据存储量成倍增加。

同时，随着越来越多人将个人数据存储在云端，个人云存储规模的增长同样需要全球数据中心基础设施的支撑。

表3：每年全球产生的数据量规模（ZB）

表4：数据中心内存储的实际数据

大数据、人工智能等新兴产业的发展对数据处理速度和计算量提出了新的要求和挑战，也成为未来数据中心需求增长的重要驱动因素之一。

大数据和人工智能都是基于海量数据分析的基础上，而且如深度学习、直播中的视频转码、图片解压缩等等复杂算法和模型都非常消耗计算资源。

过去，受摩尔定律的影响，计算机体系结构的吞吐量和系统性能每18个月就能翻倍。

但随着半导体技术接近物理极限，处理器的性能难以继续按照摩尔定律进行增长，而计算需求却正以超“摩尔定律”的速度激增，处理器本身已经无法满足高性能计算（HPC）应用软件的性能需求。

在后摩尔定律时代，为了满足计算需求和计算能力的缺口，一种方式是尝试各种新的芯片架构，如新添一些具备特定功能的芯片（GPU、FPGA等）来满足特定计算需求；而另一种方式便是通过增加服务器的数量来满足计算需求，这就需要更多的数据中心承载服务器。

数据中心的供给趋势

我国大多数IDC企业集中在一线城市，更多IDC企业尝试跨地区经营。

表5：IDC持证企业数量

表6：IDC按地域分类情况

我国IDC每年建设面积仍呈增长态势，新增大型数据中心数量提升，数量庞大的小型数据中心规模将面临被淘汰或整合。

表7：中国数据中心以新建为主

我国低端数据中心数量占比很大，高端数据中心成为建设和发展重点，未来热门城市的高端数据中心呈现供不应求。

表8：我国每年新增数据中心数量

在设计和建设上，为保障数据中心的安全可靠性和持续运营能力，机房安全等级越高，IDC运营商所需投入的建设资金越高。

与国际上类似，根据《IDC业机房星级的划分与评定》，我国对于数据中心也采取星级划分的方式，其中五星级机房可以类比为国外Tier4级，三星及以下的机房基本上为低端机房。

目前，我国绝大部分的五星级机房是由三大基础电信运营商拥有，而国内大部分机房停留在Tier2及以下水平。

自2010年开始，中国高端数据中心（T3及以上级别）的细分市场规模开始快速增长。根据451 Research的预测，15-18年高端数据中心总面积年均增长率预计将达到16.9%，而且第三方中立数据中心服务商占比越来越高。

表9：中国高端数据中心（T3及以上级别）总面积快速增长

受到主干网络、高端人力和市场需求等因素影响，我国数据中心呈现集群式发展，北京、上海、深圳、广州、成都的数据中心产业发展较为快速。

然而，受到土地、能源等有限资源的限制，这些地域在高端数据中心的市场供给空间有限，未来热门城市的高端数据中心具有较大的升值潜力。

从产业政策的角度看，绿色节能、规模化、云化是数据中心未来的发展趋势。

自2010年起，利用云计算和绿色节能技术对数据中心进行改造、提高数据中心能耗及能效水平是国家相关产业政策的核心内容，力争2020年新建大型、超大型数据中心的能耗效率（PUE）值达到1.4以下。

数据中心对能源的消耗量是非常大的。目前，美国数据中心平均PUE已达1.9,先进数据中心PUE达到1.2以下，相比之下我国数据中心PUE普遍大于2.2，不仅对社会能源造成了极大的浪费，同时也给企业运营成本带来极大的负担。

2015年我国在14个地区确定了84个国家数据中心试点单位，到2017年围绕重点领域创建百个绿色数据中心试点，试点数据中心能效平均提高8%，制定绿色中心相关国家标准4项，推广绿色数据中心先进适用技术、产品和运维管理最佳实践40项。

表10：IDC产业相关文件与政策

云计算拉动全球新一代数据中心基础设施建设进入加速期，互联网巨头是本轮云计算数据中心投资建设的主力军。

表11：主流云计算厂商资本支出

Google、Microsoft和Amazon每年花费约100亿美元去建设数据中心，而且从今年的情况来看这种投入仍处于正在进行时。

相比谷歌、亚马逊等国际巨头，国内云计算厂商一般选择与当地数据中心运营商进行深度定制的合作模式部署云数据中心节点，批发型数据中心运营商负责基础设施的前期设计、投资和建设。

例如，腾讯云在法兰克福选择Interxion作为合作伙伴，在美国、新加坡、香港等地选择与Equinix合作，在加拿大选择与Cogeco合作，数据中心运营商提供基础设施和机房空间，腾讯负责IT设备和运营保障的深度定制。

根据IDC预测，到2020年中国企业用户对云计算数据中心的投资将超过传统数据中心的规模。未来工作负载将不断从传统数据中心向云数据中心过度，到2020年全球有92%的工作负载将在云数据中心内处理。

CDCE2018国际数据中心及云计算展全面启动京沪优势尽现

2018年3月22日，由中国电子节能技术协会数据中心节能技术委员会主办的「第八届中国数据中心市场年会」于北京隆重举行；期间，由中国数据中心节能技术委员会、中国云体系产业创新战略联盟及雅式展览为其共同主办的「CDCE2018国际数据中心及云计算展」亦进行了2018年展会隆重的启动仪式。

启动仪式上不仅公布了「CDCE国际数据中心及云计算展」将于2018年10月15-17日在北京，中国国际展览中心(三元西桥)隆重举行；同时就单年上海及双年北京两地轮流举办，针对性地覆盖华北华东核心买家群且辐射全国用户的策略进行了详细解读。

京沪两地轮流举行，覆盖全国最集中、最优质的用户聚群

雅式展览集团总经理杜静娴女士在现场致词，向观众介绍了「CDCE国际数据中心及云计算展」的核心方向。作为全国首个数据中心及云计算全产业展，重点覆盖「数据中心」、「企业机房」、「应用上云」三个范畴的用户，提供数据中心基础建设、ICT、IDC服务、云计算一站式专业解决方案平台，绝对是行业中的风向标。展会双年北京，单年上海，两地轮流举办，主要是看中华北地区大用户集中，政府、金融、三大运营商总部以及第三方IDC总部汇聚；而华东就是中国的经济核心，以金融以及大型的企业用户为主。两地轮流成功覆盖了全国最集中、也是最优质的用户聚群，为企业提供了最佳的商贸战略平台。

「CDCE国际数据中心及云计算展」同期更是与中国电力行业最具规模和影响力的中国国际电力展及中国国际电工展（统称：EP China）一同举办。三个展会资源丰厚，EP China更有30余年的历史，拥有众多来自与数据中心用户相关的观众资源。关联展会联合，预计展览总规模达6万平米，参展企业超过1000家、观众62,000多人次。

企业机遇：打造一站式平台数据中心及云计算全产业展示

在「CDCE国际数据中心及云计算展」启动发布环节，主办方中国数据中心节能技术委员会秘书长吕天文先生、中国云体系产业创新战略联盟秘书长沈寓石先生及雅式展览集团总经理杜静娴女士，及展商代表：科士达科技股份有限公司副总经理张光华先生，中国建筑技术集团有限公司数据中心事业部副总经理吴甘星先生，曙光节能总经理何继盛先生，六位代表嘉宾共同为2018展会展开启动仪式。

已确定参与今年10月展会的部分合作伙伴，率先发表了数据中心行业发展的最新动态、热点和即将在「CDCE国际数据中心及云计算展」发布的专场信息。据悉行业领先的数据中心关键基础设施整体解决方案提供商、新能源解决方案提供商—深圳科士达、海信集团已确定了大面积展出；海信集团将会更全面更多元化的展示海信机房精密空调产品系列等方面最新发展方向进行了全方位展示等。

2017年参与展览及同期活动的知名品牌包括华为、Vertiv维谛技术、伊顿、IBM、世纪互联、Tech Data、阿里云、Dell、万国数据、中科曙光、科士达、捷通、美国泛达、青云、佳力图、阿尔西、海信、蒙特、圣阳、雄韬、浙江一舟、艾特网能、共济科技、明阳电气等；还包括国际IDC服务商，包括总部位于伦敦的莫斯科首位数据中心企业IXcellerate、总部位于荷兰，在莫斯科、圣彼得堡和波兰华沙都拥有数据中心的Linxdatacenter、美国的 ETON易通国际等品牌的都已表示将会继续大力支持与参与。引领行业趋势，发布最新信息，整个业界都对今年的北京展会非常期待。

顶级盛会：终端用户、系统集成商、数据中心用户，携手铸就“数据中心产业链”

「CDCE2018国际数据中心及云计算展」整体的产业布局，得到了设计工程及系统集成商、电信运营商、数据中心、政府机关、金融、互联网公司、电力、轨道交通、医疗、教育等业界各领域权威专家的鼎力支持和肯定：中国科学院计算技术所、工信部电信研究院、国家高性能研究中心数据中心技术研究所、中国建筑标准设计研究院建筑节能与可再生能源研究所、中国信息通信研究院、中国人民银行清算中心等在内的近百单位专家学者领导，都对2018年展会提出了期望与建议。

大家对于2017年展会现场的盛况还不时谈起：现场从布置陈列到展品无不彰显融合创新，机房、云应用的实景展示将企业产品诠释得淋漓尽致，浓厚的商业气氛和活跃的跨界交流很难得。

图3：展会得到了国内外众多知名品牌的积极支持

「CDCE2018国际数据中心及云计算展」将针对行业需求，重点服务以下八大行业用户：「数据中心」、「金融」、「医疗」、「教育」、「政府」、「能源电力」、「轨道交通」、「智慧城市」为其解决数据中心及云计算的发展及优化需求；并将更加关注数据中心及云计算产业在科技领域技术创新、节能推广及应用领域的深度挖掘，联合数据中心节能技术委员会、中国云体系产业创新战略联盟等专业协会组织共同铸就“数据中心及云计算产业链”全联接。

「CDCE国际数据中心及云计算展」将于2018年10月15-17日在北京，中国国际展览中心(三元西桥)隆重举行，诚邀您的参与！

人把数据中心、云计算数据中心、大数据搞混淆，觉得这三者是一样的产品，其实有显著地区别，数据中心机房是一整套复杂的设施，如今，云计算即将成为信息社会的公共资源，而数据中心则是支撑云计算服务的基础设施，所以自从云计算横空出世，一切信息技术都开始围着它转，云计算有如神一样地存在着，下面看看数据中心、云计算、大数据之间有什么区别和联系？

数据中心：数据中心（Data Center）是全球协作的特定设备网络，用来在internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息，数据中心大部分电子元件都是由低压直流电源驱动运行的。数据中心面临的物理问题是服务器本身和用来连接这些服务器到其他应用环境的电缆。

云计算：云计算（英语：CloudComputing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。典型的云计算提供商往往提供通用的网络业务应用，可以通过浏览器等软件或者其他Web服务来访问，而软件和数据都存储在服务器上。云计算服务通常提供通用的通过浏览器访问的在线商业应用，软件和数据可存储在数据中心。

狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；

广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务，它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。对云计算的定义有多种说法，“云计算是通过网络提供可伸缩的廉价的分布式计算能力”。

大数据：大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

移动互联网的大数据主要来自四个方面：

（1）内容数据：Web2.0时代以后，每个人都成为了媒体，都在网络上生产内容，包括文字、图片、视频等等。

（2）电商数据：随着电子商务的发展，线上交易量已经占据整个零售业交易的大部分。每一笔交易都包含了买家、卖家以及商品背后的整条价值链条的信息。

（3）社交数据：随着移动社交成为最主要的社交方式，社交不仅仅只有人与人之间的交流作用，社交数据中包括了人的喜好、生活轨迹、消费能力、价值取向等各种重要的用户画像信息。

（4）物联网数据：各行各业都出现了物联网的需求和解决方案，每时每刻都在产生巨量的监测数据。那么如此之多的数据，包含着很多有价值的信息，这些信息并不是以直观的形式呈现出来的，需要有办法对这些数据进行处理，无论是计算、存储还是通信，都提出了很高的要求，云计算的相关技术就是对巨量数据的计算、存储和通信的解决方案。

数据中心、云计算、大数据之间的区别与联系

（1）大数据和云计算的概念区别：大数据说的是一种移动互联网和物联网背景下的应用场景，各种应用产生的巨量数据，需要处理和分析，挖掘有价值的信息；云计算说的是一种技术解决方案，就是利用这种技术可以解决计算、存储、数据库等一系列IT基础设施的按需构建的需求，两者并不是同一个层面的东西。

（2）大数据与云计算的关系那么上面说了大数据和云计算的区别，两者之间又有着非常紧密的联系，大数据是云计算非常重要的应用场景，而云计算则为大数据的处理和数据挖掘都提供了最佳的技术解决方案。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统，大数据指的海量的数据 一般日处理 PB级别以上，一般用于挖掘，分析，做一些智能商业板块。

大数据必然与云计算相关（大数据和云计算没有必然联系，你要作大数据，可以用云计算，也可以不用），数据中心是云计算的基础，从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术，随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。

数据中心是云计算的基础设施，我们通常讲到的服务器资源分配，带宽分配，业务支撑能力，流量防护和清洗能力，都是基于数据中心的大小，和其带宽的容量，数据中心分布在不同的核心城市，辐射到周边城市，提供基础支撑，其一般都符合国家机房一级标准，具备极强的容灾能力，多数厂商会选择两地三中心等方式来架设机房，云计算是在数据中心的基础上提供的从基础服务到增值服务的一种闲置资源利用。

但有一点不变的是，不管云计算怎样去变化，必然需要依托数据中心实现落地。可以说，数据中心是云计算的根，云计算是数据中心“叶子”，云计算通过“光合作用”促进数据中心的发展，而数据中心得壮大又为云计算发展提供了坚实的基础，这三者起到相互依存，互相促进的作用。

来源 机房360

提起华为，不少人都在用着华为的手机、华为的笔记本电脑，也或许用着华为的路由器等众多设备。但其实，手机终端业务也仅占华为年收入的1/3而已，运营商业务、企业业务以及去年刚成立的云业务，都是华为非常重要的业务组成。2017年华为成立云BU，成为云计算服务供应商，从而让一直颇为神秘的华为云数据中心有了“出道”的机会。

8月7日，数字中国万里行第二站来到了位于河北廊坊的华为云数据中心，在这里我们看到了华为从传统通讯巨头到云计算服务供应商转型的契机，也看到了华为云独特的技术与解决方案。应该说，作为一家以硬件为基础的解决方案公司，华为云数据中心的参观可以用四个字来形容——超乎预期。

全球布局，一出生就是世界级的

受益于华为全球化业务布局，华为数据中心已经形成全球8个100ms圈和高速骨干，覆盖全球8个区域，180个国家，用户在全球任何地点100ms内可以接入到最近的数据中心。

而作为主战场的国内，华为云在中国区部署了“2+6+N”的数据中心集群，提供就近接入和服务。廊坊云数据中心作为华为华北区核心节点，承担着公有云、消费者云等核心业务。

别出心裁，不一样的模块化设计

华为廊坊数据中心建筑面积54000平方米，地上建筑2层，其中1层9米，设置冷冻站、电力设施支撑区、展厅、大厅、开闭站等区域；2层6米，部署53U 8KW机柜及控制中心、办公室、库房等。

每机柜8KW的供电能力，在国内的云数据中心里已处于一流水平。我们以一台配备2个英特尔至强金牌5118处理器的双路服务器作为参考模型，满载功耗约400瓦，那么，一个8KW的机柜可以容纳20台这样的服务器，这样算来，4500个8KW机柜可以支持的服务器数量就达到7.2万至9万台。随着廊坊数据中心的进一步拓展，可运行的服务器总量超过10万台，只是时间问题，为华为云的快速发展打下了坚实的基础。

二层平面图

从平面图上看，廊坊数据中心似乎与通常意义上的模块化数据中心没有什么不同，但当你近距离查看，就会感受到廊坊数据中心模块化设计的别出心裁。

三通道封闭仓储式微模块实拍

与传统微模块不同，华为廊坊数据中心充分利用原建筑是生产厂房的条件，采用仓储式微模块，并经历的一期单个冷通道封闭，到二期、三期3通道封闭（两个模块合并，封闭2个冷通道，共用1个热通道）的演进。与单通道封闭相比，3通道封闭占地面积更小，相同区域部署更多IT机柜，我们忍不住要给华为的“抠门”打个call。此外，仓储式微模块IP44保温、防水、防尘、防冲击等设计，单套微模块内部集成气体消防系统，自身为一个独立防火分区等，也为数据中心的场景适配性、安全性提供了强有力保障。

华为数据中心管理人员介绍到，廊坊数据中心部署的仅是华为第二代数据中心方案，在今年年底，华为会使用第三代数据中心解决方案FusionDC，在乌兰察布部署二期数据中心，全部采用预制模块化（集装箱式），五层堆叠，从设计到投产仅需6个月时间。

截止发稿时，我们已经在进入内蒙之后，顺路用无人机瞄了一眼乌兰察布华为云数据中心一期，它的样子是这样的（据了解，正在建设中的二期项目规模更大，技术也更先进）——

Smart IT，云端的基础设施智能管理

我们了解到，华为从2016年开始数据中心管理的数字化转型，通过建设“建设标准化”、“运营可视化”、“运维自动化”、“服务自助化”的Smart IT智能管理平台，提供“监、管、控、营、服”全栈服务，最大程度“利旧”现有工具，保护的已有IT投资。

a）运营可视化，面向指挥官和运营人员，围绕物理世界，打造了在线的数字世界，并细化到“毛细血管级”，积累从数据中心到应用、用户的数字化运营度量体系，作为运营能力提升和牵引的抓手。让IT领导、运营人员——运筹“运营”之中、决胜千里之外。

b）运维自动化，面向运维管理员，按运维对象，运维场景标准规范设计，运维管理员的专家经验固化，积累了日常健康检查、批量配置等各类运维能力，基于AIOPS，让机器运维机器，让管理员“喝着咖啡”就可以实现“优雅运维”。

c）服务自助化，面向IT用户，通过多云管理服务，资源进行多云管理，对用户提供自助服务。包括计算、存储、网络、部署等服务。在线获取后，分钟级就可以拿到IT资源，进行业务应用的部署和发布。

在廊坊云数据中心，华为已经将AI技术应用到数据中心的日常管理中，利用AI技术，华为将服务器、存储等设备中故障率最高的硬盘、内存数据进行处理，提前预测硬盘、内存的故障趋势和发生时间，实现了从预防性维护到预测性运维的跨越；通过iCooling技术，智能协同IT与制冷系统，调节制冷系统运行在最佳状态，年均节能超过5%，每年节省电费近千万。

今年10月，SmartIT将在华为云发布，通过将华为IT 30年+的经验积累、数字化转型体系成果对外分享，提供混合云运维运营管理服务。

华为云，公有云领域的新晋贵族

我们深切感受到公有云业务非巨头无法涉足的现状，亚马逊、微软、阿里、腾讯、华为，每个行业巨头均先后涉足公有云领域，体现出巨头们对未来社会生产方式、企业运营模式看法的高度一致。华为作为公有云领域的后起之秀，却已经体现出厚积薄发的态势，华为云BU在2017年成立元年，已经上线14大类99个云服务，而在数据中心层面，华为也加快了贵安、廊坊、东莞、乌兰察布等后续云数据中心建设的节奏，国内云服务市场势必也是一番腥风血雨，拭目以待吧。

在当前企业IT系统向云架构转型的时刻，运维系统再一次面临着新的挑战。所以在数据中心运维的时候，运维人员应该注意哪些问题?

在云计算时代，IT系统建设越来越成为企业发展至关重要的一环。业务系统，以及支撑业务系统运行的基础设施通常是企业关注的首要目标;然而，保障业务健康运行的背后“功臣”——运维系统同样至关重要，因为每一次IT系统的转型，运维系统和业务保障都是最艰难的部分。在当前企业IT系统向云架构转型的时刻，运维系统再一次面临着新的挑战。所以在数据中心运维的时候，运维人员应该注意哪些问题?

云计算时代，数据中心运维应该注意以下几点：

1、关注智能自动化运维的趋势与难点

智能自动化运维是云数据中心时代尤为重要的趋势。公有云让基础设施资源更集中，企业放弃自建数据中心转而使用公有云，基础设施资源因此集中到了第三方服务商的手中。

这一定程度上使得企业运维轻量化，更注重上层应用的运维，后端较重的基础设施运维转嫁集中到了第三方公有云服务商的身上。基础设施运维的集中化，大体量化为自动化运维提供了良好的生存空间，企业前端的轻量的运维甚至也可以通过大数据以智能可视化的方式呈现出来。

2. 避免人为失误与网络威胁

前不久，中国某大型云厂商因运维人员操作失误启动了一个BUG，导致一些客户访问官网控制台和使用MQ、NAS等多项产品功能出现问题，造成了较大影响。实际上，除了自然灾害等原因，数据中心运维出现的一些安全问题极有可能是人为导致的。

出了要避免人为上的失误，来自网络的威胁也不可小觑。数据中心资源的集中化让我们逐渐感受到，数据中心故障的大型化趋势越来越明显，从网络安全的角度来说一个漏洞被利用，就可能会造成较大的数据丢失甚至设备停机事故。

3. 多平台融合的导致故障点监测困难

有业界人士称，相对于传统IT架构，云数据中心运维的管理对象主要分为几大类，分别是：

机房环境基础设施部分，包含风火水电等;各种设备，包括存储、服务器、网络设备、安全设备等硬件资源;系统与数据，包括操作系统、数据库、中间件、应用程序等软件资源及业务数据;管理工具，包括了基础设施监控软件、监控软件、工作流管理平台、报表平台、短信平台等

从中可以看出，一项云数据中心向外界提供服务是多方服务融合的结果。因此，当面临一个故障时，如何在诸多服务中准确追溯到故障点，是运维人员需要关注的另一个问题。

云运维作为云计算必不可少的组成部分，会越来越展示出其重要性，成为云计算的核心竞争力之一。下一步将加大人工智能在云运维的投入与实践，让数据中心机器人融入更多的运维业务场景，替代传统的手工操作，提供高度自动化和智能化的“无人值守”式云数据中心运维解决方案。

云计算数据中心是一整套复杂的设施，它不仅仅包括计算机系统和其它与之配套的设备（例如通信和存储系统），还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置。作为云架构的基础设施之一，云计算数据中心的构建至关重要。

传统的数据中心网络的架构包括四大部分，即核心层、汇聚层、接入层和运营管理层。核心层一般采用双机冗余的路由设备，对外运行E-BGP或静态路由协议，对内运行IGP协议（如OSPF）；汇聚层采用双机冗余的三层交换机；接入层和运营管理层则采用二/三层交换机。

目前的网络结构有以下缺点，例如网络层次较多、时延大，核心层或网络层网络设备容量会成为发展的瓶颈，同时随着数据中心规模越来越大，网络结构也成为瓶颈问题。

网络传输由于技术成熟度和设备价格成本等因素，传统数据中心网络一般使用以太网进行数据的传输。然而传统数据中心网络与互联网运行环境有极大差别，其特殊的数据转发需求例如负载均衡或者多路径传输等，必须通过特殊的转发机制实现。这存在以下问题：一是传统的数据包转发设备，例如以太网交换机，除非进行重新设计否则无法实现这些需求；二是基于软件的转发可以通过编程很方便的实现不同需求，但是无法以较低成本达到性能要求。

解决方案针对上述问题，提出云数据中心采取扁平化结构来进行构建。 首先，由于数据中心交换机的容量和性能逐渐优越，核心层的路由转发和防攻击的功能完全可被汇聚层的交换机实现，因此从减少时延的角度可采用2层的扁平化架构，将核心层和汇聚层合并。

其次，横向扩展设备的同时会造成出口设备数量多，导致管理复杂，为了简化管理和避免STP/MSTP/RSTP等协议造成带宽利用率不高的问题，可在单纯的提高设备性能的基础上，将临近的同类网络设备进行集群化以满足需求。

最后，使用以太网进行数据传输时，由于运行环境的差别导致其转发机制各不相同，可使用VLAN技术通过软件的配置而不是对局域网的主机进行物理上的划分，实现动态灵活地将服务器群或存储设备分割成多个逻辑网络，适应不同的传输环境。同时采用传统的STP+VRRP技术部署二层网络时会带来部署复杂、链路利用率低、网络收敛时间慢等诸多问题，因此网络方案的设计需要重点考虑增强二级网络技术（如IRF/VSS、TRILL等）的应用，以解决传统技术带来的问题。

数据中心是一整套复杂的设施，它不仅仅包括计算机系统和其它与之配套的设备(例如通信和存储系统)，还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置”，当下，云计算即将成为信息社会的公共资源，而数据中心则是支撑云计算服务的基础设施，云计算也的确有给信息时代带来翻天覆地变化的本事，所以自从云计算横空出世，一切信息技术都开始围着它转，云计算有如神一样地存在着，下面看看什么是云计算数据中心、云计算数据中心和传统IDC有何区别?

什么是云计算数据中心?

现在可能会有很多人对云计算、数据中心还有大数据等这类技术和名次感到模糊不清，云计算数据中心是一种基于云计算架构的，计算、存储及网络资源松耦合，完全虚拟化各种IT设备、模块化程度较高、自动化程度较高、具备较高绿色节能程度的新型数据中心。

云数据中心的特点首先是高度的虚拟化，这其中包括服务器、存储、网络、应用等虚拟化，使用户可以按需调用各种资源;其次是自动化管理程度，包括对物理服务器、虚拟服务器的管理，对相关业务的自动化流程管理、对客户服务的收费等自动化管理，最后是绿色节能，云计算数据中心在各方面符合绿色节能标准，一般PUE值不超过1.5。

云计算数据中心和传统IDC有何区别?

在设计理念方面，云计算数据中心(或者说新一代数据中心)更加强调与IT系统协同优化，在满足需求的前提下，实现整个数据中心的最高效率和最低成本;而传统数据中心通常片面强调机房的可靠、安全、高标准，但与IT系统相互割裂，成本高昂。

传统的IDC大致可以分为托管型服务和用户自主服务两类模式，一类是服务器由用户自己进行购买，期间对设备的监控和管理工作也由客户自行完成。数据中心主要提供IP接入，带宽接入和电力供应等服务。另一种模式则是数据中心不仅提供管理服务，也向客户提供服务器和存储，客户无需自行购买设备就可以使用数据中心所提供的存储空间和计算环境，但是现在走进云计算时代的IT产业，在数据中心托管方面已经不再需要用户自己提供硬件设备了，反而大大提升了硬件设备的计算能力和IT可扩展性以及可操作性。

(1)云计算和传统IDC在资源集约化速度和规模上的区别

归根到底，云计算是通过资源集约化实现的动态资源调配。传统IDC服务也能实现简单的集约化，但两者在资源整合速度和规模上有着很大区别。传统IDC，只是在硬件服务器的基础进行有限的整合，例如多台虚拟机共享一台实体服务器性能。但这种简单的集约化受限于单台实体服务器的资源规模，远远不如云计算那样跨实体服务器，甚至跨数据中心的大规模有效整合。

更重要的是，传统IDC提供的资源难以承受短时间内的快速再分配。

(2)云计算和传统IDC在平台运行效率上的区别

更加灵活的资源应用方式、更高的技术提升，使云服务商拥有集合优势创新资源利用方式，促进整个平台运作效率提升。并且，和传统IDC服务不同，云计算使用户从硬件设备的管理和运维工作中解脱出来，专注内部业务的开发和创新，由云服务商负责云平台本身的稳定。这种责任分担模式使整个平台的运行效率获得提升。

简单地说，云计算是在传统IDC服务上的延伸和发展。云计算是将多台计算节点连接成一个大型的虚拟资源池来提高计算效率，使资源再分配的效率和规模不受限于单台实体服务器甚至单个IDC数据中心。无论从交付/服务方式、资源分配规模、资源分配速度，还是整个平台的运行效率方面，相比传统IDC服务，云计算均有着极大提升，这种提升将为各行业的企业和开发者创造更高价值。

(3)云计算和传统IDC在服务类型上的区别

常用的传统IDC服务包括实体服务器托管和租用两类。前者是由用户自行购买硬件发往机房托管，期间设备的监控和管理工作均由用户单方独立完成，IDC数据中心提供IP接入、带宽接入、电力供应和网络维护等，后者是由IDC数据中心租用实体设备给客户使用，同时负责环境的稳定，用户无需购买硬件设备。

而云计算提供的服务是从基础设施到业务基础平台再到应用层的连续的整体的全套服务。

IDC数据中心将规模化的硬件服务器整合虚拟到云端，为用户提供的是服务能力和IT效能。用户无需担心任何硬件设备的性能限制问题，可获得具备高扩展性和高可用的计算能力。

(4)云计算和传统IDC在资源分配时滞上的区别

众所周知，由于部署和配置实体硬件的缘故，传统IDC资源的交付通常需要数小时甚至数天，将增加企业承受的时间成本，以及更多的精力消耗，并且难以做到实时、快速的资源再分配，且容易造成资源闲置和浪费。

云计算，则通过更新的技术实现资源的快速再分配，可以在数分钟甚至几十秒内分配资源实现快速可用，并且云端虚拟资源池中庞大的资源规模使海量资源的快速再分配得以承受，并以此有效地规避资源闲置的风险。

(5)云计算和传统IDC收费模式的区别

传统数据中心一般按照月或者年收费，计算的标准就是机柜数量，带宽大小，用电量这些数据，这些数据是粗放型的，统计不够精确，往往造成很多资源的浪费。比如一个客户租下十个机柜，但实际上只用了五个，另外五个可以要日后慢慢上线，但必须要提前支付这十个机柜的费用，让客户多花了不少钱。而云数据中心就不同，甚至可以按照小时或者分钟收费，而客户使用的就是计算、带宽和存储数据，就像家里用的燃气费，只要不开启煤气灶，也不会花费燃气费，燃气表只有在打开燃气灶的时候才开始走，精确度量，云数据中心就是按照这样的模式来收费的，客户用了多少计算和带宽资源，就收多少费用，这个费用可以精确到分钟,为客户节省了开支，这样又有哪些客户能不喜欢呢。

(6)云计算和传统IDC对于光学器件的要求有区别

与传统器件相比，用在数据中心的器件密度要求更高，在同一块板卡上要求可以插上更多的模块。功率需求直线下降为八分之一的水准。对速度的需求也是越来越高，因为在有限的空间，有限的板卡上为了实现更大的数据量，要求模块的速度直线上升，所有的这些要求加在一起，对于器件，要求的集成度越来越高。

传统IDC还能hold住吗?

过去传统的上几台服务器，装个虚拟主机软件就卖空间的玩法，越来越没市场了，稍微大一些的传统IDC也开始升级为vps，但是vps从目前来看，普及程度很一般，而且价格昂贵，客户开发成本高。另一方面，由于备案麻烦导致大批量中小站长转向美国或海外的idc企业，国外老牌的几家idc基本上实现了虚拟化和基础云计算，而且价格极低。

传统小IDC存活将更难，那么必然大量原来属于IDC的客户高速向云计算商转移，而且这几乎是无法阻挡的。国内大一些的idc商除了服务器托管外，其虚拟主机业务也必将受到最严酷的冲击，加上云计算几大厂商都是着名企业，消费者对它们的信任远远高于idc商们。

总结：

接下来，新建的云计算数据中心，随着落地时间的临近，将会吸引更多的企业入住。放眼未来，在互联网行业、传统IT行业已经开始有越来越多的企业投身到数据中心的服务和运营当中去，这其中囊括了很多行业内的龙头企业，也有专家指出，在未来的5到10年内，基于云的数据中心管理和服务模式将会变得更加普遍。

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11月15日，AMD在大中华区举办合作伙伴峰会，在中国区发布了全球首款7nm制程的CPU和GPU。

7nm CPU和GPU都是面向数据中心。7nm CPU是一款代号为“Rome”的EPYC（霄龙）服务器处理器。7nm GPU是Radeon Instinc家族的两款加速器 MI60和 MI50，主要用于深度学习、云计算、HPC 等领域。

服务器市场是AMD未来瞄准的重点市场。英特尔一度独占这个市场，可是云计算和数据中心的爆发带来新的机会，2017年，AMD推出EPYC（霄龙）产品线，重返X86服务器市场。

此前在美国的发布会上，AMD CEO 苏姿丰预计，2021年数据中心处理器市场规模将达到290亿美元，CPU市场为170亿美元，GPU市场为120亿美元。

相比于PC市场，数据中心处理器市场将保持长期持续的增长。今年二季度以来，由于英特尔14nm CPU供货短缺，AMD在PC市场借机获得了大量份额。Digitimes早些时候发布的一份报告显示，到今年第四季度，AMD在全球桌面处理器市场有望达到30%的份额。但眼下英特尔正大力反扑，明年年中之前英特尔CPU供货的局面也将结束，PC CPU市场将重回激烈竞争的局面。

而云计算正处于高速发展期，科技巨头们需要大量的服务器投入。苏姿丰在最新一期财报会议上表示，AMD预计服务器业务也将增长，因为其EPYC产品更具吸引力，特别是在云端。

在美国市场，AMD拿下了甲骨文、亚马逊云业务的订单。在中国市场，几乎所有的硬件巨头和互联网巨头都在发力云计算。阿里、腾讯、小米（金山云投资者）、华为都在大力投入，京东、网易、联想也有所布局。据AMD全球副总裁、大中华区总裁潘晓明介绍，百度、联想、腾讯、曙光等公司都是AMD的客户。

英特尔也感受到来自AMD的威胁。上半年，野村证券的研报曾指出，英特尔正在试图阻止将15-20％的数据中心处理器份额损失给AMD。对于野村证券的报告，英特尔在回应声明中承认它将面临“更具竞争力的环境”，并已将这一因素纳入了其财务预测。

与此同时，服务器CPU的利润率往往高于客户端CPU。2019年推出的7nm EPYC和2020年将推出的7nm+制程处理器的性能，有望通过制程优势进一步提升利润率。

7nm GPU也有助于推进其数据中心业务。苏姿丰在最新一期财报会议上介绍，客户对该产品的兴趣强大，因为其性能和差异化的功能集，AMD已获得了多个数据中心的订单，预计将在第四季度开始出货。

目前，AMD在制程上处于优势，不过7nm CPU和GPU今年年底和明年的出货量，还有待观察。

除了产品上的宣布之外，AMD还希望通过这次大会强化渠道商的信心。这次大会是近几年以来中国区规模最大的渠道商会议。AMD在中国有5000多家代理商，二级市场到四级市场，甚至到五级市场。潘晓明表示，今年想扩大到6000家。