浪潮下的大数据中心，BAT已从用户变成玩家

资本扩张主要决定机柜功率密度和机柜数，从而决定机房规模和最大收入规模；技术实力影响机房规模、出租率和ARPU值（每用户平均收入），也影响大数据中心供电和制冷成本；资源能力主要指拿地、拿电、拿带宽的能力，影响客户结构和成本控制；地理位置影响着出租率，也决定着电力的价格。

前瞻研究院将中游IDC服务商则可以分为四类，分别是：

以电信、联通、移动代表的运营商派；

以世纪互联、网宿科技、鹏博士等企业为代表的IDC基础架构提供商；

以阿里云、华为云、腾讯云为代表的云计算服务商，云计算通过租用或自建（以租用为主）大数据中心的方式来提供IaaS/SaaS等云服务，云计算需求的快速增长成为IDC行业增长的主要驱动力；

以及其它民营IDC为主的第四阵营的局面。

目前来看，三大基础电信运营商在IDC行业中所占市场份额比例占比达73%，第三方运营商则在定制化服务的能力上更强。

“新基建”背景下的挑战

大数据中心的规模和市场在国内增长迅猛，远高于全球同期增长水平，这也同时说明我国的大数据中心仍处于快速增量的初级阶段，在产业布局、技术水平和运维管理上仍有不少需要加强的地方。

从产业布局上来说，北京、上海、广州、深圳四个一线城市大数据中心布局过于密集，同时，这些地区的大数据中心运营成本较高。北京市大数据中心曾多次出现“一柜难求”的现象，大数据中心的租赁价格也是水涨船高。

自2018年工信部印发《全国大数据中心应用发展指引》以来，不少新建大型、超大型大数据中心逐渐向西部地区转移，但因用户需求、网络条件等因素影响，不少大数据中心布局于北上广深周边地区城市。总体来说，我国大数据中心总体布局仍需不断优化。

从技术角度来说，首先，大数据中心的建设是重资产投入，是一个长期项目，但互联网技术迭代较快，因此，新建的大型大数据中心布局设计之初，就必须预判未来20年的技术趋势，预留未来技术升级的空间。其次，大数据中心作为高能耗产业，服务器机柜不断增加，机房空间不断扩大，UPS电源、机房空调等相关设施不断增加投入，随之而来是能源利用效率低、耗电量大，电费支出超过基础设施建设成本。

在我国，按照《“十三五”国家信息化规划》的指导，到2018年，新建大型云计算大数据中心PUE（总体能耗 / IT设备能耗）值不高于1.5；到2020年，形成具有国际竞争力的云计算和物联网产业体系，新建大型云计算大数据中心PUE值不高于1.4。

2018年，阿里巴巴/张北云联大数据中心采用无架空地板弥散送风、全自动化BA系统实现自然冷源最大化等技术，实现年均PUE1.23。但2017年全国在用超大型大数据中心平均运行PUE1.63，大数据中心的总体能效水平仍需提高。

在运维管理上，大数据中心的机房中有上百种设备，除了供电系统外还有空调系统、动环系统、IT管理系统等。受大数据中心管理平台、人员经验和运维水平的影响，国内运维人员人均管理100个机柜，国外运营较好的大数据中心人均管理设备量过千，我国大数据中心人员的总体运维水平仍需提高。

除了人员培训上的加强外，大数据中心的安全运营也需要数字化、智能化手段实现提质增效。国内外不少大型大数据中心频频因为火灾而导致宕机而登上新闻。大数据中心因散热困难、烟气量大、用电量大、扑救难度大、节点易燃烧等原因，似乎成为了火灾的高发行业。除了人员的定期巡查，这也要求大数据中心保持升级整体的防火系统。

在中国大数据中心迅猛发展的这几年，也是全球信息技术创新进入新一轮加速的时期，5G、物联网、人工智能等信息技术的快速演进，必然对“新基建”背景下的大数据中心提出新的要求，同时也是新的机遇。

（编辑：惠州站长网）

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