大数据中心:互联网时代的“粮仓”

“新基建”主要包括哪些?“新”在哪里?对稳经济有什么重要作用?对社会发展、老百姓生活会带来哪些变化?

大数据中心的重要性日益凸显

移动互联网时代,数据流量不断增加。去年,我国移动互联网用户每户平均月流量为7.82GB,是2018年的1.69倍,企业数据也呈现爆发式增长。不过,目前只有不到2%的企业数据被存储下来,其中只有10%被用于数据分析。这说明,我国数据存储利用能力存在很大缺口。在这样的背景下,大数据中心也就是IDC的重要性日益凸显。大数据中心是数据存储、处理和交互的中心,被认为是当前的新型基础设施之一。工业与信息化部赛迪研究院副院长王鹏说,特别是新冠肺炎疫情期间,一些互联网新业务模式显现,大数据中心的重要性进一步提升。“驱动、支撑这些业务模式的是互联网、人工智能等技术,在这个过程中肯定会有更多的数据在互联网上流动,不管是结构化的,如平时的数据统计、报表等,还是非结构化的,像视频、音频等,数据大量产生,比过去更多、更快,所以大数据中心的重要性进一步提升。”王鹏表示。

大数据中心发展空间巨大

数据显示,目前全球40%的IDC机柜在美国,我国只有8%,而我国互联网用户显然多于美国,这意味着大数据中心发展空间很大。中国工程院院士邬贺铨预计,2020-2025年,我国IDC市场累计将超过1万亿元。他说:“大数据中心的建设是个很长的产业链,包括服务器、路由器、交换机、光模块,还有电源、软件、网络、机房。另外,对于IDC产业链来说,更重要的是IDC集成运维,以及‘云服务商’和解决方案。”

从全球来看,谷歌、微软、亚马逊、苹果、脸书等科技巨头都在大力建设大数据中心,并且投入巨大。韩国计划建设的一个数据中心还将创下当地最大规模民间投资纪录。一些超大型数据中心服务器数量通常在几十万台以上,但服务器机房还不是最“烧钱”的地方。“实际上机房只占大数据中心投资的百分之十几,更大的投资在供电系统,它要保证很可靠的供电,而且要保证电源的效率相当高。另外一块很大的投资在制冷系统,它需要精密的空调。除了供电、制冷,还有防雷、安防、灾备、环境监控、综合布线等方面的投资。”邬贺铨说。

大数据中心“新”在哪里?

近年来,随着云计算的发展,大数据中心开始升级为“云数据中心”,特点是服务器、存储、网络、应用等高度虚拟化,用户可以按需调用各种资源。数据中心渐渐成为大数据、云计算、工业互联网、人工智能的万能“粮仓”。“新一代信息基础设施,既是新基建,又是战略性新兴产业,更是新型的信息消费的市场,同时也是其他领域新基建的通用支撑技术,而且是传统产业数字化的新引擎。”邬贺铨说。

目前,我国数据中心建设有遍地开花的态势,众多城市都制定了数据中心建设规划,并推出多项优惠政策。中国信通院统计数据显示,2020年全国IDC机架数量有望增长到326万台。(原标题:【解码新基建】大数据中心:互联网时代的“粮仓”)

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3.大数据时代下的“互联网”模式探析顾名思义,大数据不仅仅是一个对数据进行统一称呼的简单的名字,大数据的采集与处理超出了现有硬件和软件平台的处理能力,大数据的出现为新的基础设施和编程模型带来了极大的挑战。并且,在互联网时代下,每天采集到的数据量是巨大的,但采集可以利用的、有效的数据是十分有限的,这就大大地降低了大数据工作的效率。由于系统https://zhuanlan.zhihu.com/p/686407543
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5.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用信息日报在大数据背景下,人工智能在计算机网络技术中发挥着越来越重要的优势。大数据时代的网络通信量巨大,传统的网络管理方式已经无法满足需要。人工智能技术的引入,可以帮助网络管理者更好地监控、分析和优化网络性能。 (一)帮助网络管理者实现自动化管理 人工智能可以帮助网络管理者实现自动化管理,通过人工智能技术,网络管理者可https://xxrb.jxnews.com.cn/system/2024/03/08/020424513.shtml
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8.未来互联网+大数据时代,互联网大数据应用简析未来应该是移动互联网+大数据并存的时代,未来企业之间的竞争是数据的竞争。本文从互联网大数据发展现状、市场规模、需求分析、商业大数据价值、信息安全性、企业发展形态等方面简要分析在DT时代下互联网大数据应用。 大数据已经渗透到当今每个行业和业务功能区域,成为一个重要的生产要素。未来的时代不是IT时代,而是DT时代。https://www.iyong.com/displaynews.html?id=2937703622427520
9.大数据概述:大数据时代的发展与挑战大数据时代的发展可以分为三个阶段:数据积累阶段、数据整合阶段和数据价值挖掘阶段。 (1)数据积累阶段:这个阶段主要体现在互联网、物联网等领域的数据快速积累,数据量呈现出指数级增长。 (2)数据整合阶段:在这个阶段,企业和个人开始关注数据的整合与治理,将不同来源、格式和结构的数据进行整合,形成统一的数据资产库。https://blog.csdn.net/m0_62110645/article/details/137798990