大數據和物聯網一直被譽為IT世界的下一場革命。除了網絡連接設備以及客戶行為分析之外，物聯網和大數據正在用于解決越來越復雜的業務問題。企業采用物聯網技術來管理構成其組織的網絡連接、設備和應用程序。而自動化的工作流程，長期以來一直是制造行業的戰略口號，如今正在被許多不同的組織所接受。

　　

 

　　物聯網和大數據顯然是密切相關的：根據定義，數十億臺與互聯網相關的設備將會產生大量的數據。物聯網設備生成大量數據，人們需要采用大數據技術獲取收集的所有數據并將其轉化為有用的、可操作的信息，有時甚至采用的是自動化收集。另一方面，物聯網提供了豐富的數據，通過計算處理和智能化，可以為企業使用提供寶貴的見解。

　　但對于這些創新技術來說，未來的應用成本似乎很昂貴。但對于許多人來說，這將會受到復雜性和容量問題的限制。隨著數據量的增長，企業的服務器需要進行高效處理，這將變得過于復雜，并且時間緊迫，如果不能得到及時有效的處理，那么物聯網和大數據的好處將會無法體現。

　　大容量的挑戰

　　物聯網和大數據為任何組織的安全性、服務器、存儲和網絡帶來了巨大的壓力，整個技術供應鏈都感受到了這些需求的影響。IT部門需要部署更具前瞻性的容量管理功能，以便更好地滿足與物聯網連接相關的業務優先級。而大數據處理需要大量的存儲和計算資源。

　　所有這些意味著，數據中心將牢牢占據業務的核心。除了能夠存儲物聯網生成的數據之外，能夠快速地訪問和解釋這些數據，并轉化有意義的可操作的信息是非常重要的，并且將給那些表現出色的組織帶來巨大的競爭優勢。

　　正確實施數據中心戰略意味著企業擁有一個智能且可擴展的資產，能夠實現增長。但是如果沒有正確實施，這將成為企業創新的一個基本約束。因此，企業必須確保他們的數據中心戰略已經準備就緒，并且能夠應對下一代計算和性能需求，以保持競爭力和成本效益，同時也為指數級增長做好準備。

　　高性能計算

　　當然，IT行業致力于設計創新的工具和技術，以跟上物聯網和大數據等技術趨勢的快速發展，技術供應商已經為容量和復雜性問題提供了多種解決方案。

　　高性能計算(HPC)一度被視為教育和制藥等垂直領域的解決方案，現在正被視為解決物聯網和大數據帶來的挑戰的一種有效方式。高性能計算(HPC)近年來面臨著巨大的挑戰，例如需要處理高速、多品種、大批量大數據的計算性能的可擴展性，以及大規模數據集的深度學習。但其好處也越來越明顯，將不只是在幾個關鍵的垂直領域得到應用。數據中心管理人員現在正在考慮采用高密度的創新戰略，以最大限度地提高生產力和效率，并提高數據中心的可用功率密度和物理足跡計算能力。

　　事實上，高密度計算(HDC)也解決了一個重要的成本因素，因為復雜的技術發展意味著數據存儲和電力需求的螺旋式增長，這是一個至關重要的問題。高密度計算(HDC)為客戶提供整合IT基礎設施的能力，從而減少數據中心的占地面積，降低總體成本。部署的密度越高，客戶的效率越高。