如今,数据中心是计算领域最大的参与者,为了能够跟上互联网经济指数增长,人们有必要了解未来的数据中心会是什么样子。多年来,人们一直认为大量的服务器将被安置在类似科幻小说的摩天大楼中。这似乎不太可能,但这不是出于人们可能会想到的原因。如今的计算机已经十分先进,因此创建大规模的数据堡垒无法证明其合理性。这使得科技公司从根本上重新构想如何构建高效节能、易于维护,并且能够扩展以满足用户需求的数据中心。

数据中心的容量正以惊人的速度增长,像谷歌、亚马逊和微软这样的公司将更多的资金投入到使更高效的系统和工具中。调研机构Recode公司的研究报告表明,这些数据巨头去年花费200亿美元购买数据中心,而在2018年的收购的规模可能更大。为满足用户需求,其趋势似乎是在更广泛的范围内部署大量数据中心,而不是在硅谷和纽约市这样的地方建设大型数据中心。

在更广泛的范围建设数据中心的关键优势是以可承受的价格获得土地,而在繁华地区之外的地域将会建设多个数据中心,而不是建设一个庞大的数据中心。本地部署的数据中心规模也可能更小,更像是一个集装箱而不是一栋建筑。随着技术发展允许小型计算单元处理大量的工作,因此这些规模较小的数据中心分布更广泛的动机将变得非常明显。

位置、位置、位置

将数据中心部署于战略位置非常重要,因为它可以在更大的区域内实现更少的网络延迟。在大多数情况下,在繁华区域建设的高层数据中心对于数据经济增长率的用户来说也不够接近,其真正值得探索的地方是像新加坡这样的高密度人口的服务器目的地。但对于大多数国家和地区的大多数公司来说,还有更多的领域需要覆盖。因此拥有多个高密度数据中心环境是一种更好的方法,特别是随着虚拟化系统的兴起。云计算巨头收购其他公司的数据中心的趋势是这种基于超大规模的方法。

虚拟化是新数据经济的关键部分,也是设计新的数据中心的推动力。如今的物理服务器现在支持数百万台数字机器,随着这种趋势的持续,并变得更加复杂,这些系统变得更加自主,并且增加强大的能力。所有迹象都表明,这将成为数据中心世界中更重要的一部分,并且其容量和能力随着时间的推移不再增长。寻找监控和发展这些虚拟环境的方法更为重要,而使用较小的专用系统而不是较大的系统可以做得更好。

如今,数据中心正在成为技术领域的重要组成部分,但这并不意味着它们的足迹一直在增长。企业管理人员理正致力于提高系统效率,而不仅仅是更大的规模。规模较小的数据中心正在更大的范围内开展重要工作,大城市以外的廉价土地成本激励更加广泛的分布,而不是更大的建设规模。因此高层数据中心似乎不太可能成为一个可行的概念。

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机器学习如何辅助数据中心管理?

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