数据中心主流技术与发展趋势
2023年云计算行业市场环境分析
2023年云计算行业市场环境分析云计算是指将计算资源或应用程序通过网络提供给终端用户，从而实现数据存储、处理和应用的方式。
当前，随着互联网的发展，云计算作为一种高效、方便、经济的计算方式，已经成为当今信息技术领域的热点。
本文将对云计算行业市场环境进行分析。
一、概述1. 市场规模云计算市场规模庞大，尤其是在数据中心、网络技术和应用服务领域，具有巨大的发展前景。
根据市场研究公司Gartner的数据，2019年全球云计算市场规模达到3900亿美元，较2018年增长了17%。
同时，研究公司IDC预计到2022年，全球云计算市场规模将达到6230亿美元，预计年均增长率约为20%。
2. 发展趋势当前，云计算已经成为信息技术领域的主流趋势，云计算技术不断发展和完善的同时，应用需求也在不断增长。
随着大数据、物联网、人工智能等技术迅速发展，将进一步推动云计算产业的发展。
3. 主要领域云计算主要涉及到数据中心、网络技术和应用服务等领域，其中数据中心是云计算的核心，也是云计算服务的基础设施。
网络技术是云计算服务的关键技术之一，包括网络存储、网络传输、网络安全等方面。
应用服务是云计算的最终产品，包括云存储、云计算管理、云终端等多个领域。
二、市场环境1. 政策环境云计算技术发展的政策环境对市场的影响至关重要。
当前，我国政府积极推进数字化转型，提出“新基建”战略，在其中云计算产业具有重要地位。
政府鼓励各地加大力度推动云计算产业的发展，提高云计算应用的普及率，全面推动信息化进程。
2. 技术环境云计算的技术环境主要包括基础设施和应用开发两个方面。
当前，基础设施已经非常成熟，包括大型数据中心、云计算平台、虚拟化技术等，这为云计算的快速发展提供了有力支撑。
应用开发方面的技术发展也同样迅速，开发者能够利用云计算平台提供的各种PaaS和SaaS服务进行应用开发。
3. 竞争环境云计算市场竞争激烈，主要领域的市场份额被一些巨头公司垄断，如Amazon、Microsoft、Google等云计算巨头。
计算机网络技术的发展现状及趋势
计算机网络技术的发展现状及趋势在当今数字化的时代，计算机网络技术已经成为了推动社会发展和变革的关键力量。
它不仅深刻地改变了人们的生活方式和工作模式，还对全球经济、文化和科技的发展产生了深远的影响。
从发展现状来看，计算机网络技术在以下几个方面取得了显著的成就。
首先是网络速度的大幅提升。
随着光纤通信技术的不断发展和普及，网络带宽得到了极大的扩展，使得高清视频流、大型文件下载和在线游戏等高带宽需求的应用能够流畅运行。
5G 技术的出现更是将无线网络的速度提升到了一个新的高度，为智能交通、工业自动化和远程医疗等领域带来了前所未有的机遇。
其次，云计算技术的兴起使得计算资源和存储资源能够像水电一样按需取用。
企业和个人不再需要大规模投资建设自己的数据中心，而是可以通过互联网使用云服务提供商提供的强大计算和存储能力。
这不仅降低了成本，还提高了资源的利用率和灵活性。
再者，物联网技术让各种设备和物品能够互联互通。
从智能家居中的智能家电到工业生产中的智能传感器，物联网正在构建一个万物互联的世界。
通过物联网，设备能够自动收集和传输数据，实现智能化的管理和控制，提高生产效率和生活品质。
在网络安全方面，随着网络攻击手段的日益复杂和多样化，网络安全技术也在不断升级。
防火墙、入侵检测系统、加密技术等多种安全手段被广泛应用，以保护网络系统和用户数据的安全。
同时，网络安全意识的普及也在不断加强，人们对网络安全的重视程度越来越高。
然而，计算机网络技术在发展过程中也面临着一些挑战。
网络隐私问题日益突出。
随着大数据技术的广泛应用，个人信息被大量收集和分析，用户的隐私面临着严重的威胁。
如何在充分利用数据的同时保护用户隐私，成为了亟待解决的问题。
网络拥塞和延迟仍然是影响网络性能的重要因素。
特别是在高并发的情况下，网络容易出现拥堵，导致数据传输延迟和丢包，影响用户体验。
网络技术的发展也带来了数字鸿沟的问题。
不同地区、不同群体之间在网络接入和使用能力上存在着较大的差距，这可能会进一步加剧社会的不平等。
数据中心的绿色化发展趋势和低碳技术应用
的全 球 产 业联 盟 。截 止 目前 ，已发 布 了包 括 电源使 用效 率 （ Ｐ ＵＥ） 、数据 中心 基础 结 构效
率 （ Ｄ ＣＩ Ｅ） 等 多 部 有 关 数 据 中 心 能 效 标 准 的
白皮 书 ，并推 动 电 源使 用效 率 （ Ｐ Ｕ Ｅ）成 为
业 内通 用 的 衡 量 数 据 中心 能 源 效 率 的标 准 。
１ 国外绿色数据 中心发展现状
２ ０ ０ ５年 建 于 美 国 马 里 兰 州 厄 巴 纳 的 联
邦 国 民 抵 押 贷 款 协 会 厄 巴纳 技 术 中心 是 第 一 个 得 到 国 际 公 认 的 绿 色 数 据 中 心 ， 建 筑 面 积为 ２ ３ ０ ０ ０ ｍ ， 其 中 有 一 半 的 面 积 为 数 据 中心 。 该 建 筑 通 过 了 美 国 绿 色 建 筑 委 员会
【 关键词 】 绿色数据 中心 低碳技 术 绿色 Ｉ Ｔ 云数据 中心
△
士
球气候变暖、生态危机、能源危机
等 环 境 和 能 源 问 题 的 出 现 对 人 类
（ １）美 国环 境 保 护 署 （ Ｅ Ｐ Ａ ）已 发 布 能
源之星 ５ Ｏ版 显 示 器 规 范 、 能 源 之 星 计 算 机
正在制订能源之星服务器规范 ２ ． ０版 、 能 源
之 星 显 示 器 规 范 ６． ０版 、 能 源 之 星 ＵＰ Ｓ 规 范
１ ． ０ 版 和数据 存储设 备能源 之星 规范 １ ． ０ 版本。
（ ２）美 国 绿 色 网 格 联 盟 （ Ｔ ＧＧ ）制 订 了 数 据 中心 能 效 评 价 标 准 美 国绿 色 网 格 联 盟 于 ２ ０ ０ ７年 ２月 ２ ６日 设 立 ，是 一 个 以提 高 数 据 中心 和 Ｉ Ｔ设 备 能 效
数据中心DCIM发展趋势—AI 与DCIM 的结合
数据中心DCIM发展趋势—AI 与DCIM 的结合人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
AI 是一个宽泛的概念，人工智能的目的就是让计算机能够像人一样思考。
机器学习（Machine Learning），是一种实现人工智能的方法。
深度学习（Deep Learning），是一种实现机器学习的技术，深度学习是机器学习研究中的一个新领域。
机器学习能力，特别是深度学习，可以不依赖人脑对数据理解和预测的模式来检测大量的数据和它们内部的模式。
它还可以用来预测未来将重复出现的模式。
数据中心都已经配备了良好的设备，数据中心安装的传感器可以提供大量关于IT 性能和环境因素的实时数据和历史数据。
AI、深度学习、机器学习，三者之间关系，最直观的表述方式如下图所示，最先出现的是理念，然后是机器学习，当机器学习繁荣之后就出现了深度学习，今天的AI 大爆发是由深度学习驱动的。
国外的谷歌公司，曾使用神经网络技术优化了其数据中心的冷却系统。
系统的几千个感应器对数据中心冷却系统每5 分钟截取快照数据，然后输入云上的AI 系统，用于预测潜在的动作如何影响将来的能耗和选择最佳选项。
这些数据被发送到数据中心由本地控制系统进行验证，然后进行实施。
AI 学习利用冬天的温度条件，减少了数据中心内部的制冷所需能源，而且产生比采用普通水获得更好的制冷效果。
以上的措施减少了该数据中心40% 的制冷费用和降低了15%的PUE。
规则不会随着时间变得更好，但人工智能可以做到。
人类和简单基于规则的系统可以应对任何稳态情况，但当环境发生变化时，他们会以“波涛汹涌”的方式激烈反应。
但AI 能够预测变化，所以它在环境变化时可以做得更好。
目前机器学习是处于平台的初始数据处理阶段。
在这个平台上, 从传感器和仪表传输来的原始数据进行规范化、清洗、验证和标记，然后被送入预测建模引擎。
数据中心的冷却技术
数据中心的冷却技术随着信息技术的不断发展和数据存储需求的增加，数据中心成为现代社会中不可或缺的基础设施。
然而，数据中心的高能耗和热量排放问题也日益凸显。
为了降低能源消耗和环境负担，数据中心冷却技术变得尤为重要。
本文将介绍几种常见的数据中心冷却技术，并探讨其特点、优势以及未来发展方向。
传统冷却技术1. 空气冷却系统空气冷却系统是目前数据中心中最常用的技术之一。
它通过排风系统将热空气引导到空调设备，并通过冷却机组中的冷凝器将热量转移到气流中，最后将冷空气送回机房。
空气冷却系统的优点包括成本较低、维护简单、易于控制温度等。
然而，它也存在一些缺点，如能耗较高、冷却效果受外界温度和湿度影响等。
2. 水冷却系统水冷却系统是另一种常见的数据中心冷却技术。
相较于空气冷却系统，水冷却系统能提供更高的冷却效率和稳定性。
它通过将冷却剂引入设备内部，利用水的高热传导性将热量带走，并通过专用设备将热水处理后再循环利用。
水冷却系统的优点在于能耗低、效率高、可控性强，但也需要较高的设备投资和维护成本。
创新冷却技术1. 热回收技术热回收技术是一种可持续发展的冷却方案。
它通过将数据中心产生的热量用于供热或其他用途，实现能源的再利用。
热回收技术可以通过热交换器将数据中心的余热转移到其他设备或周边建筑物中，以减少能源浪费，并满足供热需求。
这种技术不仅能够降低数据中心的能耗，还能为周边环境提供可持续的能源。
2. 直接液态冷却技术直接液态冷却技术是一种创新型的冷却解决方案。
它通过将冷却介质直接引入数据中心设备，以最大程度地降低冷却过程中的能源损耗。
这种技术不需要经过空气传导热量，能够快速而有效地将热量带走。
相较于传统冷却系统，直接液态冷却技术能够显著降低能耗，并为数据中心提供更为稳定的温度环境。
未来展望随着科技的不断进步和数据中心的快速发展，冷却技术也将不断创新和演进。
未来，我们可以预见以下几个方向的发展：1. 绿色冷却技术：随着环保意识的增强，数据中心冷却技术将更加注重能源效率和环境友好性。
数据中心行业调研报告-A
05
环境可持续性和能源效率
Environmental sustainability and energy efficiency.
行业发展概述
1. 行业规模：数据中心行业是一个快速增长的行业，根据最新的数据，全球数据中心市场规模已经超过1000亿美 元，预计未来还将持续增长。其中，云计算和人工智能等新兴技术的快速发展正成为该行业增长的主要驱动力。 2. 行业趋势：数据中心行业正朝着高度标准化、可视化、智能化的方向发展。在这种趋势下，人工智能、物联网、 5G等新兴技术的应用也将不断增加。此外，绿色能源的应用将成为该行业的又一个重要趋势，也将推动行业整体 环保和可持续发展。 3. 行业挑战：数据中心行业面临着巨大的挑战，例如，高能耗的问题，数据安全的问题以及数据中心的整体可靠 性等。这些挑战需要行业内的企业共同攻克，并推动数据中心行业的全面发展。
02
技术创新和应用案例
Technological innovation and application cases.
数据中心行业调研报告
1. 市场规模和增长趋势 数据中心行业在过去几年中稳步增长，未来预计将持续增长。预计到2025年，市场规模将达到数千亿美元。随 着越来越多的企业开始转向云计算和大数据分析，这一趋势将持续下去。另外，随着5G网络的推广，数据中心 行业也将迎来新的机遇和挑战。 2. 行业竞争格局和趋势 目前，全球范围内的数据中心企业呈现出一种极度分散的特点。竞争主要集中在亚太地区和北美地区。行业竞争 格局正在发生变化，新的参与者和新的技术正在不断涌现。云计算、人工智能和物联网等技术的发展将对行业格 局产生深远影响。企业需要积极应对市场变化，不断加强自身的技术创新和服务能力，才能在竞争中占据一席之 地。
04
关于数据中心液冷技术应用现状和趋势研究
72Internet Application互联网+应用根据相关调查显示，截至2020年，全球信息与通信技术行业的温室气体排放量占温室气体总量的6%左右，且预计到2030年，可能达到全球温室气体排放的20%。
当前，温室气体对地球环境造成的负面影响已不容忽视，所以为了能够更好地解决这一问题，需要寻找一种可以进一步降低行业温室气体排放的方法，而液冷技术的出现则充分满足了上述要求。
因此为了进一步发挥液冷技术的优势，则应该了解该技术的现状及未来发展趋势，这也是本文研究的主要目的。
一、数据中心液冷技术应用现状（一）背景概述随着各种高性能芯片的发展，导致数据中心热流密度明显升高，而温度的提升本身可能对电子器件的正常运行产生影响，而电子器件失效的主要原因就是温度过高，尤其是当温度超过85℃时，将会造成芯片等部件破坏[1]。
目前数据中心在运行过程中，通常按照《数据中心设计规范》当中关于环境规范的相关标准，期间为维持整个数据中心的平稳运行，则需要严格控制温度、湿度等关键数据，并且因为功能的特殊性，数据中心空调系统必须要时刻关注内部的温度变化情况，通过全天候运行来严格控制温度与湿度。
目前各地区数据中心已经建成了功能完整的CRAC（机房空调），并通过该装置控制空间中的温湿度变化。
但是因为功能的特殊性，传统的空调系统一直存在功耗大的问题，在采用机械蒸汽压缩冷却的技术后，空调系统的能耗问题为得到有效解决。
而随着数据中心业务量不断增加，导致冷负荷密度提升，传统空调系统也面临散热不足、能耗严重的问题，主要表现为以下几方面：1.冷却系统的能耗高。
在传统的空调系统中使用压缩机械冷却的方法，该方法虽然运行稳定，但是运行过程中所产生的能耗不容忽视，尤其在低纬度地区，更是PUE 过高的主要根因，已经不符合《关于加强绿色数据中心建设指导意见》中的相关标准。
关于数据中心液冷技术应用现状和趋势研究李云飞（1988.05-），男，汉族，安徽蚌埠，研究生，通信工程师（中级），研究方向：数据中心，云计算。
云计算技术的发展趋势及未来展望
云计算技术的发展趋势及未来展望随着信息技术的不断发展，云计算作为一种新型的计算模式，正逐渐改变着人们的生活和工作方式。
云计算技术以其高效、灵活、可扩展等特点，受到了广泛关注和应用。
本文将探讨云计算技术的发展趋势以及未来的发展展望。
一、云计算技术的发展趋势1. 多元化服务随着云计算技术的不断发展，云服务也呈现出多元化的趋势。
除了传统的基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）之外，还出现了容器即服务（CaaS）、功能即服务（FaaS）等新型服务模式。
这些多元化的服务模式为用户提供了更多选择，满足了不同用户的需求。
2. 智能化发展随着人工智能技术的不断成熟，云计算技术也在向智能化方向发展。
云计算平台将更加智能化，能够根据用户的需求自动调整资源配置，提高资源利用率，降低成本。
同时，智能化的云计算平台还能够提供更加个性化的服务，为用户提供更好的体验。
3. 安全性提升随着云计算技术的广泛应用，安全性问题也日益凸显。
未来，云计算平台将加大对安全性的投入，提升安全性防护能力。
通过加密技术、访问控制技术等手段，保护用户数据的安全，防止数据泄露和攻击事件的发生。
4. 边缘计算随着物联网技术的快速发展，边缘计算作为一种新型的计算模式，正逐渐受到关注。
边缘计算将计算资源放置在离用户更近的边缘设备上，能够更快地响应用户请求，降低网络延迟，提高用户体验。
未来，云计算技术与边缘计算技术将更加紧密地结合，共同推动信息技术的发展。
二、云计算技术的未来展望1. 人工智能与云计算的融合未来，人工智能技术将与云计算技术深度融合，共同推动信息技术的发展。
人工智能算法将在云计算平台上得到更好的运行和优化，为用户提供更加智能化的服务。
同时，云计算平台也将通过人工智能技术提升自身的智能化水平，实现自动化运维、智能资源调度等功能。
2. 边缘计算的普及随着5G技术的逐步普及，边缘计算将得到更广泛的应用。
边缘计算将成为云计算的重要补充，为用户提供更快速、更稳定的服务。
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IT软件
操作系统
虚拟软件
云平台
IT硬件
…… 服务器
设施层
变电
制冷
机柜
场地层
楼宇
市电
消防
来源：研究院自主研究及绘制。
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目录
数据中心概述 数据中心技术 数据中心趋势
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建设：快速交付、水平扩展
数字化模拟渐成标配、模块化建设逐步普及
BIM，即建筑信息模型（Building Information Modeling），是建筑学、工程学及土木工程的一种工具，是数字孪生理 念在建筑领域的具体落地，可有效提高工作效率、节省资源、降低成本、以实现可持续发展。CFD，即计算流体动力学 （Computational Fluid Dynamics），以电子计算机为工具，应用各种离散化的数学方法，对流体力学的各类问题进行 数值实验、计算机模拟和分析研究。2018年1月1日开始实施的新版国标《GB50174-2018数据中心设计规范》第7.3.1条 规定：“并应采用计算流体动力学对主机房气流组织进行模拟和验证”，2017年12曰1日实施的《T/CECS 488-2017数据 中心等级评定标准》规定，“大型数据中心应作CFD验证”为必须符合的关键条款。 模块化是数据中心建设的另一趋势，模块为集成了供配电、制冷、机柜、综合布线、动环监控等功能独立的运行单元，实 现了数据中心建设从工地到工厂的转移，具有稳定性高、快速部署、分期建设、动态调整和水平扩展等优点。
来源：研究院根据公开资料整理。
来源：研究院根据公开资料整理。
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数据中心发展阶段
从简单到复杂，从不稳定到稳定
早期的数据中心，比较简单。随着数据量的增加、数据业务的日趋复杂、生活和生产对互联网的依赖程度越来越高，耗电 量的不断增长，数据中心的标准也越来越高，主要体现在标准性、稳定性、节能性和高密度性等方面。
数据中心建设的发展方向
发展方向
数字化模拟
模块化建设
具体技术 核心优点 适应场景
BIM、CFD 提前低成本试错 多环节协同度提高 全生命周期管理
全场景
模块化数据中心、集装箱数据中心
标准化程度提高，更稳定 复用性提高，更高效 动态调整，水平扩展 模块化数据中心适合中大型 集装箱数据中心适合边缘节点
发展阶段
数据中心节能技术清单
节能技术大类
节能技术清单
总体架构
智能微模块数据中心技术；积木式数据中心技术
IT系统
基于ARM64 位架构低功耗服务器技术；基于GPU 加速的异构计算技术；温水水冷服务器；冷数据存储光盘备份系统；大容 量智能蓝光安全存储系统；长效光盘库存储技术；整机柜服务器技术；软件定义数据中心技术；冷板式液冷服务器技术；数 据中心后备储能智能管理系统
数据中心规模划分
规模
机架数量
中小型
n<3000
大型
3000≤n＜10000
超大型
10000≤n
Hale Waihona Puke 数据中心级别划分级别 机架数量
T1
可用性99.671%、年平均故障时间28.8小时
T2
可用性99.741%、年平均故障时间22小时
T3
可用性99.982%、年平均故障时间1.6小时
T4
可用性99.995%、年平均故障时间0.4小时
PaaS 推送 / 通信 / 位置服务 / 支付 / 统计及增长 / ……
互联网客户 BATJ、头条、拼多多
云计算厂商 阿里云、腾讯云等
政企客户 政务云、大型企业
金融客户 银行、保险…国数据、有孚网络……
运营商数据中心 电信、联通、移动
温控及其他设备 艾默生、施耐德等
光模块 光迅、旭创等
服务器 惠普等
网络设备 华为、思科等
来源：研究院自主研究及绘制。
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数据中心技术概况：架构分层
从“风火水电”到“软件应用”
数据中心具有房地产和IT的双重属性，其可从场地到IT软件分为四层，每上升一层其地产属性会更弱、而IT属性会更强。 大多数的数据中心到设施层即止。在客户类型为大客户，选择自行接入网络，或者服务商无网络资质时，也不提供网络服 务，是更加简单的DC而非IDC。提供IT硬件时，业务即开始向服务器租用转变。提供IT软件时，一般即转型为公有云或者 专有云的云厂商。
已写入国标，已普遍使用
已有部分厂商尝试
来源：研究院自主研究及绘制。
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节能：从被要求到自身需要
节能技术众多，但客户需求及配套、TCO等尚需时间
近几年，北上广深分别颁布了对数据中心PUE的新规定，政策趋紧。数据中心节能技术众多，可分为整体架构、IT系统、 供配电系统、空调系统和绿色节能等几大类。这些技术，有些已经大范围落地，有些因为成本、稳定性和客户需求等原因， 仍然处于探索阶段。以革命性的浸没式液冷为例，独立第三方数据中心因托管的是客户的服务器，因此很难进行这项改造。 不过，随着GPU服务器比例的逐渐增多，在原有体积下，风冷完全无法满足冷却需求，此时，液冷便会成为刚需而逐渐普 及。
• 大型化 • 虚拟化 • 综合化 • 实现按需服务 • 降低能耗
来源：研究院根据公开资料绘制。
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数据中心市场概况：产业链
基础设施的基础设施
云计算常被比作信息产业的基础，而数据中心又是云计算的基础。在整个信息产业中，数据中心位于极为上游的位置，为 各种互联网服务提供基础支撑。
整体IT产业链
SaaS 人 力 / CRM / ERP / 协 同 / ……
数据中心主流技术与发展趋势
技术创新，变革未来
目录
数据中心概述 数据中心技术 数据中心趋势
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数据中心定义及分类
数据中心即存放设备或数据的场地
数据中心即一个组织或单位用以集中放置计算机系统和诸如通信和存储这样的相关设备的基础设施；也可能是以外包方式 让许多其他公司存放它们的设备或数据的地方。是场地出租概念在因特网领域的延伸。 只提供场地和机柜的数据中心，一般称为DC（Data Center），而同时提供带宽服务的，一般称IDC（互联网数据中心， Internet Data Center），两者有时不作严格区分。 数据中心规模方面，按标准机架数量，可分为小型、大型和超大型。级别方面，常依据Uptime Institute的行业评判标准， 按可用性，分为T1、T2、T3和T4。
数据中心的演进历程
第一阶段
20世纪90年代 主机托管
• 场地、电力、网络带宽、 通信设备等基础资源和 设施的托管和维护服务， 多由电信运营商提供。
第二阶段
1995-2004 主机托管、网站托管
• 主机托管+数据存储管 理、安全管理、网络互 连、出口带宽的网络选 择等服务。
第三阶段
2005至今 传统业务+各种新型网络应用