大数据

大数据,指的是大量的数据,其中包括结构化的和非结构化的,充斥在一个企业的日常运作当中。换句话说,大数据是一组庞大而复杂的人类活动数字信息,用来构建模式和分析趋势,以预测网络访客行为。

近年来,网上直播以及微博等网络活动的持续火爆,需要我们不断处理一个又一个的数据大坝。而数据中心服务的涌现和普及,为广大企业提供减少基础设施成本,提高数据安全性,增加存储空间,提供不间断电源等等好处,因此企业纷纷为他们的核心业务寻找适合的数据中心服务商。

网络基础设施的完善,促进着移动计算、物联网和云计算的高速发展。同时,它们也在推动数据中心(IDC)的完善和扩展。

东南亚IDC

全球化的今天,大部分数据中心集中在北美,亚太地区。然而随着两地数据中心的成熟发展,众多投资者和IT大佬们将目光转移到了东南亚市场。

据Technavio分析,在2018-2022年的预测期内,东南亚数据中心的建设市场将会以超过8%的规模增长。这个很大程度上是因为东南亚地区越来越多地采用移动方案和数据分析。另一方面, Frost & Sullivan在2016年提到,印度尼西亚(印尼)预计将成为该地区增长最快的IDC服务市场,其复合年增长率为35%。

当然,除了数据消费趋势和技术驱动两大需求外,政府监管也是影响数据中心服务市场的另一个重要因素。在这股大数据潮流中,印尼政府规定,印尼各银行的客户数据必须在2017年10月前存储在国内,这样正如Equinix在2016年的一份报告中所提到的那样,会加剧印尼云计算和金融行业对世界级数据中心服务的市场需求激增。

此外,隔壁的新加坡也颁布了个人资料保护法(PDPA),禁止将个人资料转移到国外,除非海外公司保证会遵守PDPA的规定。因此,这虽然限制了数据在海外的传输,但是可以鼓励本地行业建立和完善自己的数据中心。Broadgroup 的2016年报告指出,到2017年底,印尼的Telkom将其数据中心增长到110000 k m²空间。

不可避免的巨大化

巨大化,分为“点”和“面”两大方向。

从“点”来讲,与传统的数据中心体系结构不同,超大规模(hyperscale)是与数十万台单独的服务器一起工作,这些服务器通过高速网络共同运作。一个超大规模数据中心是围绕三个关键概念构建的:能够支持超大规模数据中心操作的基础设施和分布式系统、可扩展性的计算任务,以确保基于需求的高效性能和合适的收入产生,以证明向超大规模转移的合理性。总体而言,超大规模(hyperscale)需要更小的空间,但与通常需要至少1,000平方米空间或更多空间的传统数据中心相比,它具有更高的成本效益。

像谷歌和脸书这样的数据平台大佬是引领需求的先驱,因为他们有足够的资金建立自己的数据中心。这些基于云计算的公司都是构建超级计算机,来满足它们的超大规模需求,其中许多都是运行在Linux系统上的。

从“面”来讲,体现在于地域的扩张。以印尼电信(TELIN)为例,它们除了拥有168.810km电缆长度,71个POP点,12个全球办公室,同时也在国内外发展它们的数据中心。在2018年4月,它们也正式启动香港第一个云交换节点数据中心(neuCentrIX HK-1)。此次战略扩张,一来为了应对全球用户对于高可用性和灾备等需求,二来提供云服务,网络连接,全球入网点,CDN等服务,以此满足用户在不同场景下的需求,如电商,游戏等等。三来数据中心作为重资产,尽早的全球布局更有利于未来的品牌巩固和市场拓展。

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