隨著越來越多的企業將工作負載轉移到公共云中，可能會尋求出售他們的企業數據中心，而售后回租市場的激增則是一個很好的指標，即使是老舊的數據中心仍然具有價值。這個市場中的買家是托管服務商，他們的行動凸顯了主要行業分析師進行的預測，例如企業需要更多的數據中心容量，并沒有足夠的容量來滿足當前的需求?？紤]這些市場增長，分析師的預測可以支持這一主張：

 

•IDC公司預測，全球公共云收入將從2018年的1,800億美元增長到2021年的2770億美元，即增長970億美元。

 

•Forrester公司預測，全球公共云收入將從2018年的1780億美元增長22%至2021年的3230億美元，即增長1450億美元。

 

•到2021年，Gartner公司的云計算預測在2018年達到1760億美元，達到2780億美元，即增長1020億美元。

 

無論是公共云還是私有云，其工作負載都將在數據中心進行處理，如果支持上述預測的話，數據中心設施必須繼續發展。值得注意的是，技術進化本身并不能確保所有技術的生存。為了使數據中心得到適當的發展，以便所有類型的組織都能從中受益，它們還必須變得更具成本效益和運行效率，更靈活地支持更高功率的配置(例如超融合)，并且可以更快地擴展。

 

毫無爭議的是，公共云和私有云以及主機托管的采用都在以驚人的速度增長，特別是在涉及AWS和微軟等大型公共云提供商時。例如，自2010年以來，AWS公司的云計算收入以超過60%的復合年增長率增長，這種增長持續到2018年。去年上半年，AWS公司的收入增長了48%以上，在2018年第二季度同比增長了49%。收入從2017年第三季度的36.6億美元激增至2018年第二季度的61.1億美元。如果乘以4，就可以得到2018年總收入為244億美元，比上一年增加100億美元。

 

根據微軟公司2018財年第四季度的報告，服務器產品和云計算服務收入增長了45億美元，同比增長了21%，這得益于微軟Azure和服務器產品獲得內部部門收入的增長。由于基礎設施即服務和基于平臺即服務的基于消費和基于每個用戶的服務增長更多，微軟Azure收入增長了91%。許可本地收入的服務器產品增加了5%，這主要是由于Windows Server和Microsoft SQL Server的高級許可證組合較多。此外，由于對商業銷售能力和云計算技術的投資，微軟公司的運營支出增加了6.83億美元或增長了7%。無論如何，亞馬遜、微軟和其他云計算提供商都看到了巨大的公共云增長。

 

 

云計算服務這些巨大的增長對基礎設施提供商意味著什么?一位著名的分析師預測，隨著工作負載遷移到云計算提供商擁有的超大型數據中心，企業擁有的數據中心將會消亡，因為他們無法足夠快地建立足夠的容量。此外，并非所有工作負載都適用于共享資源的公共云，并且一些企業對IT硬件進行投資，這對他們擁有和管理具有戰略價值。這些組織只需要擺脫管理自己的數據中心設施的成本和負擔，該分析師指出這些設施是有競爭力的責任。因此，支持云計算增長的合理答案在于托管服務市場。

 

私有托管云代表的收入多于公共托管云，私有云幾乎按定義駐留在企業或托管數據中心內，而不是駐留在超大規模設施中的共享資源。根據451 Research的調查，2018年私有云收入比公共云收入高出約43%，并且增長率僅為2%。此外，雖然超大規模公司繼續建立數據中心設施，但他們沒有足夠的能力來支持這種預測的增長，并且越來越多地轉向托管服務提供商尋求幫助。

 

這種預測模型對托管市場及其提供關鍵任務產品的原始設備制造商(OEM)來說是一個好消息。但正如超大規模設施需要遵循四個最佳實踐原則(高效、經濟高效地運營、更靈活地支持更高或不同的電源配置，以及更快地擴展)，同樣適用于其托管對應物。

 

但是，如果分析師的增長預測成立的話，那么需要多少容量?根據一些預測和計算，人們可以開始了解可能需要增長多少數據中心基礎設施容量。為了找到答案，以下做一些基本的假設：

 

•假設以8kW供應的標準機架用于支持托管云環境的服務器和存儲。

 

•假設每個機柜在滿負荷運行8kW的情況下運行，每月可以帶來45,000美元的經常性收入。

 

基于這些假設，可以計算增量云計算收入增長及其對支持擴展所需的基礎設施意味著什么。

 

如果查看一下預測收入的中位數，并使用Gartner公司在2018年到2021年之間的36個月中的1020億美元的增量的增長數據，使用上述假設，則相當于每月將新增28.3億美元的收入。并且假設每個機架價格為45,000美元，這意味著每月需要采用超過62,888個新的機架設備。每個機架功率為8kW，相當于每月需要電力容量為503.1MW的數據中心基礎設施。基礎設施支持可以來自新建的數據中心設施或改造后的數據中心，但在某種程度上這是一個增量基礎設施的必要條件。

 

該行業的一個普遍數字是建立1兆瓦容量的成本平均需要800萬到1000萬美元。但假設成本一直在提高，因此每兆瓦只需要800萬美元的資本支出。這意味著每月需要超過40億美元的資本支出來建立所需的數據中心容量，以支持預測的云計算收入增長。

 

同樣值得注意的是，IDC公司估計全球60%的云計算容量都是在美國建設的。因此，通過擴展，這意味著每月需要大約24.2億美元的資本支出來增加美國所需的增量基礎設施，以支持云計算系統的增長。那么預測者真的是過度預測了嗎?

 

根據調查報告的數據，它似乎非常真實，因為每個分析機構都將2018年的估算修改為高于其初始預測。主機托管業如何能夠支持這種增長?即使從IDC公司那里得到較低的估計值，也表明每個月需要23億美元來構建增量基礎設施以支持美國的云計算增長。但是，如果能夠快速且經濟地構建這些基礎設施，就可以實現所需的數據中心支持。但是怎么做呢?

 

對于超大規模提供商來說，每個提供商使用的一致方法是預制模塊化方法。正如汽車制造商希望他們的裝配廠高效、經濟，并支持高質量的流程一樣，超大規模提供商在其數據中心使用模塊化設計，因為它提供了低成本、高效率和更好的靈活性和可擴展性的好處。

 

美國能源部的國家能源技術實驗室(DOE-NETL)高性能計算數據中心構建提供了另一個現實的、具有成本效益的設施的可靠實例，并為實現向更廣闊的市場提供超大規模性能的目標提供了一些必要的指導。美國國家能源技術實驗室的設施是一個容量為1MW的模塊化數據中心，可靈活支持高達功率為35kW的每個機架。該數據中心設施采用絕熱蒸發冷卻技術，可提供所需的ASHRAE標準濕度和溫度范圍，而無需使用高成本的空調裝置的冷凍水系統和活動地板。這使得建設成本降低到每兆瓦600萬美元以下，但自2012年投入使用以來，數據中心的平均PUE值為1.06。數據中心管理人員估計，由于效率提高，每年可節省45萬美元的運營成本。更好的一點是，這種數據中心在兩周內在現場部署，以幫助更快地實現成本的節省。

 

無論使用哪種預測，未來三年都需要大量的托管數據中心。為了確?；A設施增長能夠滿足分析師對所有工作負載處理需求的預測要求，未來的數據中心改造和新建必須是低成本、高效率、支持更高的功率密度，并具有快速擴展的能力。

 

模塊化設計和方法(例如在許多超大規模數據中心設施中使用)可以提供能夠支持這些要求的托管數據中心。最重要的是，這些新設施可以快速部署。因此，當評估托管服務提供商時，需要查看他們與使用模塊化方法構建的數據中心的對比情況。