| 展望2020，5G與AI將給數據中心帶來怎樣的改變 | |
| ??? 2019年是跨多個領域和行業(yè)的數字化轉型之年，數據中心市場也不例外。在維護自身地位和保持與新技術同步發(fā)展的雙重壓力之下，數據中心供應商看到了轉型的必要性，也在為即將到來的挑戰(zhàn)做好準備。 ??根據觀研天下發(fā)布的最新報告，由于移動互聯(lián)網、物聯(lián)網、大數據等互聯(lián)網細分行業(yè)的崛起，中國數據中心市場規(guī)模增速遠高于全球平均水平，過去5年復合年增長率為37.8%。未來5年，中國IDC市場規(guī)模將持續(xù)上升，預計2020年中國新增數據中心市場容量將占全球新增量的50%左右，在2022年中國市場容量將達到美國現有存量規(guī)模1。 ??隨著2020年的到來，數據中心開始采用更新、更成熟的技術。具體來說，我們不僅將看到5G對邊緣計算需求增長的推動作用，還將目睹人工智能（AI）在該市場進一步加強為終端用戶和內部員工部署新服務?；谶@一背景，康普針對2020年數據中心市場發(fā)展做出如下三大趨勢預測。 ??趨勢一：得益于5G，2020將見證邊緣計算的崛起 ??2020年，我們將見證首波5G超高速、低延遲、機器對機器通信技術的應用出現，包括高清云游戲、工業(yè)物聯(lián)網流程控制以及面向員工的增強現實（AR）現場指導等。我們相信這些應用將會展現5G的價值與魅力。 ??雖然新的一年里上述應用還不會得到廣泛部署，但這些應用的潛力毫無疑問將開始重塑包括數據中心在內的多個行業(yè)。例如，低延遲5G應用的部署將因為5G 10毫秒以內的低延遲而變得更加簡便。因此，康普預測認為2020年正是數據中心為迎接這些應用做好準備的關鍵一年。 ??低延遲應用如果想要獲得成功，需要的不僅僅是5G，包括邊緣數據中心在內的邊緣計算技術也十分重要。邊緣計算可以在靠近數據源的位置處理所產生的應用數據，有效避免了邊緣設備上的數據與數據中心之間的遠距離雙向傳輸，從而大幅降低延遲，并讓這些全新、低延遲的5G應用的潛力能夠得到充分發(fā)揮。所以，康普預測認為我們將會在2020年看到更多數據中心采用邊緣計算技術。 ??趨勢二：2020年，AI將推動數據中心新技術的采用 ??機器學習、深度學習及其他人工智能技術的部署已成為主流，也正是這些技術在為我們日常使用的云服務提供支持。 ??康普預測認為，伴隨著越來越多的企業(yè)開始利用收集來的數據構建部署AI模型，以支持新服務，從而產生新的商業(yè)洞察，AI的應用在2020年將會得到提速。面對這一趨勢，數據中心企業(yè)需要采取應對措施，以確保在核心位置部署更快速的網絡與服務器的同時，還要在邊緣，即更接近終端用戶的位置部署AI模型。 ??雖然人工智能（AI）技術在數據中心的部署給數據中心企業(yè)帶來了挑戰(zhàn)，但與此同時也帶來了機遇：如果企業(yè)能夠將網絡、計算和邊緣數據中心技術正確有效地結合起來以支持人工智能（AI），那么企業(yè)將能夠吸引到更多的客戶。正是因為看到挑戰(zhàn)與機遇并存，康普預測認為在2020年數據中心所有者和企業(yè)都將愈發(fā)關注如何為客戶提供支持人工智能（AI）的云服務。 ??趨勢三：2020年，越來越多的企業(yè)將倚重AI來提高員工生產力 ??隨著邊緣計算的發(fā)展，越來越多的企業(yè)把基礎設施建在遠離一線城市的地方。然而，由于偏遠的地方技術人才匱乏，這樣的發(fā)展趨勢將給數據中心企業(yè)在人才招聘和技術型人才保留等方面帶來挑戰(zhàn)。 ??基于這種現象，康普預測認為在2020年數據中心運維企業(yè)將更多地采用新型AI及其他智能技術來最大限度地提高員工生產力。AI通過一些先進的工具，例如使用AR頭戴顯示設備，協(xié)助技術人員完成復雜任務。同時，數據中心設備供應商將采用由AI驅動的預測式維護系統(tǒng)來提高設備的工作效率并降低成本，從而幫助數據中心企業(yè)用更少的人力資源完成更多的任務。 ??對這些新AI應用仍持觀望態(tài)度的數據中心企業(yè)，由于無法挖掘或留住所需人才，導致其難以在當今競爭激烈的市場中提供客戶所需的所有服務，進而將導致這些數據中心企業(yè)發(fā)展增速放緩。 ??為數據中心的發(fā)展做好準備 ??2020年，5G等先進技術將首次在數據中心得到應用，而機器學習及其他AI技術的應用也將創(chuàng)造新的學習和工作方式。這意味著，在新的一年里，數據中心供應商將有更多的機會發(fā)展和增強其現有業(yè)務。盡管這些技術的優(yōu)勢可能仍需至少幾年的時間才能得到完全體現，但現在就將其納入業(yè)務戰(zhàn)略的數據中心企業(yè)則更有可能在未來的市場競爭中獲得優(yōu)勢。 | |
| 來源：自動化網 時間：2020-1-13 10:29:57 |  |
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