現在，它對運營、流程、輸出和供應都非常重要，因此，如何存儲、共享和處理信息的選擇將決定企業運營的成功與長久運營。

 

行業專家密切關注數據困境的各個方面，更深入地探討特定的問題和主題。但是，企業需要為數據中心的變化以及它們為什么需要變化的場景做準備，并對未來一年做出一些預測。

 

數據不再簡單地存放在傳統的現場服務器上，甚至不再是來自基于云計算的第三方的服務器上。越來越多地利用混合云/多云選項來利用數據需求的迅速增長。

 

當合作伙伴可以在全球范圍內安全私下分析和共享信息時，將帶來許多好處。但是，隨著企業發揮這一潛力的潛能，許多企業現在正在更加謹慎和戰略性地考慮如何存儲數據、存儲數據的位置以及對財務、安全性和環境的影響。

 

這些重要的對話將推動行業核心對未來數據中心的定義，這些是人們需要考慮和關注的關鍵領域。

 

1.成長性

 

根據全球互連指數第3卷，預計通過數據中心進行私人交換數據的能力的全球增長速度預計為51%。這意味著人們迫不及待地想建立能夠滿足當前需求的數據中心。而將會預見一個日益連通的世界，并為未來幾年人們期望的需求建模。那些對未來有短期看法的人會為此后悔。

 

2.可持續發展

 

專家預計，到2020年，數據中心運營商將開始根據積極的外部性來規劃其可持續性投資。而不是專注于消除負面影響。在全球范圍內，企業正在更加認真地考慮其碳足跡，這已擴展到其數據中心的功耗。對于數據中心運營商來說，這是一個至關重要的領域，它需要不斷創新以減少能耗，并使用可再生能源來滿足對功率密集型新技術的需求。在Equinix公司委托的2,450多名IT決策者進行的獨立全球調查中，有45%的受訪者表示他們的客戶希望他們證明IT基礎設施的可持續性。39%的人還說，IT基礎設施的碳影響是其IT戰略的核心。

 

3.測量

 

如果沒有詳細了解數據中心的實時性能，則很難計劃最佳效率。以分析平臺為后盾，使企業能夠根據觀察到的結果采取行動。能源使用效率(PUE)是一項重要的行業指標，但到2020年，運營商將開始著眼于能源使用效率(PUE)之外的問題。隨著數據中心及其支持的社區之間的聯系越來越緊密，其解決方案將不斷創新。

 

機器學習將使人們的基礎設施能夠進行實時調整，而根本不需要人工交互，但在解釋結果時，它能否取代人類嗎?

 

4.責任

 

數據中心行業中的所有工作人員都必須為自己的未來承擔集體責任，并通過創新合作解決一些緊迫的挑戰。設計必要的解決辦法不能單獨進行;必須分享經驗教訓，以取得可持續的進展。未來數據中心的效率將完全取決于優化大樓內的設備，使其能夠最大程度地滿足數字需求。

 

5.機器學習

 

最大的挑戰之一是如何捕獲數據中心實際創建的所有數據。這是一個復雜的過程。使用人工智能(AI)可以使人們快速找到模式并優化數據中心，從而使經驗豐富的工程團隊能夠迅速實施新策略來優化設施。正在開發工具，使客戶能夠實時在線訪問與其占用的機架空間有關的環境和操作信息(Equinix公司的IBXSmartView監視電氣和機械基礎設施，以不斷更新關于最有效和可靠操作的見解)。預計到2020年，越來越多的最終用戶將使用此類信息來自動化與設施運營商的更多互動。為兩者創造新的效率。

 

6.技術與基礎設施

 

無論是燃料電池、冷卻系統還是大型儲能/電池組，正在開發大量技術來為永遠在線的數據中心重新定義的未來提供動力。一些預測表明，到2025年，數據中心將使用全球4.5%的能源，而不斷增長的能源成本意味著，即使效率略有提高，也可以節省大量成本，并減少數百萬噸的碳排放量。