从理论上说,人们都知道数据的生成、传输、存储、传播需要耗费电力,所以数据流量的指数级增长可以作为电力消耗增长的一种代表。

另一方面,人们知道摩尔定律一直是ICT硬件(也是指数级增长)计算/存储容量背后的主要驱动力。戈登。摩尔于35年前预测单个芯片晶体管的数量每两年翻一番,然后由他所在职的英特尔公司修改了这个规则,每18个月翻一番,以便提高时钟频率,最后由Raymond Kurzweil又进行修改,他将CPU芯片的物理属性与更好的软件相结合,并提出了每14个月存储容量翻番的理论。

最近Koomey定律以每千瓦时的计算方式简单地重新表达了摩尔定律,并且显示出将会回归到最早的电子计算机时代的趋势。其结果可以通过考虑在2000年建设的数据中心设施,当时每台机柜的额定功率为1kW,而到了2018年每台机柜的额定功率为4kW,这是任何测量或基准测量的惊人技术成果。当然现在数据中心的PUE的改进已经到了几乎微不足道的地步。

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所以,考虑到巨大的数据容量曲线,为什么需要这么多的数据中心,为什么它们在额定功率下增长?只需比较两种增长率,即数据量与容量,这是很容易做到的。

行业专家表示,在过去的16年里,他一直在跟踪欧洲大的互联网交易所之一的月度数据流量统计。直到2017年初的增长率都经历了一个令人着迷的年度周期,每年的前六个月的增长率高,之后是一个相对稳定的平台,但总是围绕着复合增长率为4%的指数月增长率曲线上下波动。

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从2001年6月开始,数据输入量为690TB/月,但到2017年12月,已经上升到超过120万TB/月(创下了5.6TB/s的高纪录),相当于复合年增长率的1700倍。在增长曲线中可以看到这个令人着迷的“阶梯”,而2017年1月有着更高的上涨和更陡的走势。图中的虚线为每月4%的增长曲线。

与此同时,来自摩尔定律的ICT硬件的复合年均增长率(图中的红线)为40%-45%,因此需求与容量之间的15%到20%之间的差值可以用来解释数据中心的增长。将大多数增长归功于移动电话/个人数字助理和高接入速度网络的渗透率也并非完全不合理。更高的宽带带动了能源需求。因此,可支配收入高、访问速度快、大量社交网络,HD&UHD/4K视频娱乐促进了市场发展,市场将会经历数据增长速度放缓的过程,相比之下,新兴经济体的年轻人口的比例不断增加,手机覆盖率和设备拥有量迅速增加,这种情况使网络连接跳过铜缆而转向光纤网络连接,直接采用5G技术,目前年增长率将远高于上述建议的15%-20%.

当然,许多企业设施的业务并非以高清图像为主要业务,但其信息通信技术服务的数量正在增加,而随着硬件的更新,其数据中心的功耗每年都在下降。

参照这两条不同的增长曲线,专家一直认为在过去的十年中,摩尔定律的消亡会因为数据海啸而导致光纤网络不堪重负,并带来容量危机。也许从芯片到石墨烯的技术进步可能会让这种情况推迟10年,但硬件将不再按照功率的历史发展。人们还可以做其他的事情,例如提高利用率,而企业应该这样做。

专家认为,过去一年来已经打破了自2001年数据源开始以来一直具有弹性的模式。只需比较2006年与2017年的月度输入流量就可以了解:

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到2017年,每月的流量基本上是静态的,每月的流量变化比以往少得多。2017年从1月份的流量为1,174,500TB/月,到12月底达到1200,500TB/月,仅增长6%,而不是像过去几年一样,每隔几个月就创造一个新的增长高峰,出现显著的变化。但这意味着数据中心将继续在新兴经济体中成长,而这些国家的电话普及率还不到100%.

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现在,6%的复合年增长率对消费者来说是一件好事,对大多数行业来说都是健康的,但是远低于每年发展的指数增长率。也许摩尔定律和所有的迭代终将开始彻底改变需求?至少在欧洲如此。

欧洲的流量状况可能正在放缓,这是由于手机普及率高,遍及欧洲贫困地区的每个角落。其流量增长可能取决于物联网和边缘计算,但需要将数据内容保留在本地。而ICT硬件和光纤网络的研究将继续进行。

虽然人们致力于获得性能更好的手机,而在南美等地区的人们使用最新的智能手机却仍然在2G网络上工作,这并不罕见。

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