【IDCC2020上海站】圆桌论坛：重新定义IDC

还有各种各样技术应用的追求，架构上的需求，IT迭代的数据，比我们数据的技术快得多，这两个行业结合在一起，所有的机柜都是为服务器服务的，服务器两三年芯片的功耗就差别很大，我们经常说摩尔定律跑不动，其实跑得还是挺快的，这个行业面临技术上的变化、选址上的变化、投资上的变化都蛮多的。

聊了这么多变化，我们也说不出今天的答案一定是什么，每一家行业的友商，包括我们一直都在探讨，包括跟行业里面的客户、合作伙伴一起探讨，怎样把数据中心行业作为IT基础设施中的设施符合整个行业发展的趋势，这个问题没有答案，希望与大家多交流。

杨波：海明总比较谦虚，十年间的发展我们是有目共睹的。我们再讲一下云计算，我们数据中心近两年最大的改变就是云计算客户的大量消耗，代替了原来分散的客户群体，尤其是我们可以看到嘉宾华云数据融资到G轮了吧？在以往IT业界的投融资，基本上都没有达到这么深的阶段。也有朋友说IDC圈的会，今天的与会人员，到下午的时候，战斗力还这么高，说明这个行业被资本，被用户，被从业者所认可，我们请华云的陆总介绍一下，在这个重新定义IDC的时候，咱们作为一个用户端，同时咱们本身也是在行业内部的，咱们是怎么看待过往和现在的客户发展对我们带来的重新定义？

陆璜：从计世资讯的报告来看，仅仅IDC而言，2000年规模就是10亿，2018年已经是1200亿了，预计今年可能会超过2000亿，这个规模一直是持续增长，快速的持续增长，同时也意味着对成本的压力越来越多。我是从云计算角度来看，我就会觉得用户对云计算的要求也会越来越明确，越来越高。

从我的角度来看，主要是几个点：一是在于安全性和稳定性。我们都知道中国现在人口多，IT又比较发展，以前我们都说美国黑五去大卖场，怎么样把超市挤爆，但是跟我们的“双11”京东“6·18”是不能相比的，在这个上面云计算IDC的大数据处理上面真的走在了世界的前端，甚至只有中国开创这些点。

遇到了这些问题之后，即使是走在那么前面，我们也遇到相当多的问题，我们可以看到作为公有云的头部，大家可能会认可阿里、腾讯每年在这个云计算的安全性上面都会有多多少少的故障和时间点发生，对于终端用户来说，企业用户和个人用户来说，他们的体验随着时间的变化都是越来越提高了，而且大家理所当然的认为应该稳定，应该安全。

我记得我小时候，家里会有计划性的断电，尤其是到了夏天，没有空调都是电扇，计划性断电，到逐步的难得断电，到现在作为一线城市，上海、北京几乎看不到任何断电的情况，这也是随着基建的发展逐步的情况，IDC不仅仅是有规模，对要求也逐步提高。

除了安全性、稳定性以外，对于服务管理能力越来越提高，自从IDC上面加了云以后，跟原来的机柜租用不太一样了，上了云，一些用户对技术并不是那么强，会依赖于我们，依赖于IDC，我们之前还遇到一些问题，一个用户上了之后，我们发现性能就是上不去，对于用户来说很简单一句话，说我上云没上云之前跑得挺好的，现在怎么上不去了？我们去调查，调研完以后发现它的流量，他的压力远远大过以前的量，我们就把这个现象反映过去。通常情况下对一些企业说已经找到原因了，就是超过了压力，但是不是所有的企业都有能力分析，他可能说为什么会大，不还是以前的应用吗？难道是因为云的问题导致的吗？这个时候就需要更多的服务力量和技术，最后我们帮他们解决掉了，原来发现是一个杀毒软件的应用，一些设置没有调配好，帮他调完以后再进行调优，这个是技术上的要求。新的阶段上，无论是企业用户还是个人用户，对于服务意识和服务安全性都有极大的提高，这是我看到进来的变化和挑战。

杨波：陆总说的是云公司是我们的上帝，基本上占了我们70%以上，这样一个云公司市场的发展，基于的是应用端，云公司发展这么快是更贴近于用户和解决方案，这方面我们和云公司，就是从数据中心的从业者来讲，我们是相辅相成，互相衬托的过程。再往上一层，孙彬总更加熟悉，从行业的最底层、最上层，设备厂商、云公司一直到应用端，现在是人工智能，孙总谈谈你在这块的感想，我们重新定义IDC，你从业务应用端有什么想法和建议、变化？

孙彬：今天我还真想多分享一些我看到的变化。

第一，大家看到数据中心的成长过程，我们原来分布的机房整合在一起，大家可以充分利用效率提高。

然后云计算的出现让后台的资源，让客户不再关心资源在哪一个数据中心。但是再往前看，今天的人工智能的工作，实际上是让机器去阅读，让机器去判断图像，客户不再关心数据在哪一个云上，但是带来的趋势是惊人的。这一段时间大家有多少影像，自己的视频、图像，包括我们所谓的安防、交通、智慧城市，现在数据量的增长多快，大家可以看到这个数字吗？我参会之前阅读了行业报告，2025年每年的数据增长量是180ZB左右，这是巨大的量，现在在我们应用环境，大家发现我们所有的人机对话产生之后，大量的视频数据产生，在安防领域，在教育领域，大家开始视频来进行学习。这样数据的产生就回应了海明总说的现在上千机柜的量起来，就是应用格局发生了很大的改变，今天我们身边有大量数据的产生，这个数据的产生会直接影响未来五年IDC所需要看到的方向。

在应用层面上来看，我们站在应用角度来看，现在人机对话变得越来越普遍，每个人希望回到家里面都希望声控来控制空调、地暖等等，但是控制背后需要更多的设备联网，每个设备都有数据，每个设备都要被控制，每个设备都要有应用去跑。大家在抱怨摄像头越来越多的同时，发现治安好了，个人法规也明确了，任何应急事件的响应也快了，但是产生数以亿计量的数据，这给IDC带来了三个挑战。

第一个是算力的高集中上。以前说高密度机柜，低密度机柜，一个机柜的功率多少，现在算法越来越强，今天在人工智能尤其是图像当中需求非常大，处理一个街道，一个城市，以前是离线处理，现在是实时处理数以ZB级的数据被处理，从非结构化数据当中提出我们需要预警、通知的数据。回到我们IDC发展，我们在同样的密度下，如何支持更多GPU的计算呢？应用层面大家都拼命减低应用的依赖，一个单位GPU可以计算更多的，但是在电力上面，在算力的承受上更高。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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