随着大数据和人工智能技术的发展，云计算智能化也将是一个重要的发展趋势，云计算与人工智能平台的结合将全面拓展人工智能技术的应用边界，这对于人工智能技术的落地应用有非常积极的意义。云计算未来与物联网一道，将成为人工智能技术非常重要的应用场景。
随着用户对数据中心规模和容量的市场需求不断增加，运营商急于交付新设施无疑将会增加风险。因此，人们需要了解定制的数据中心在现场调试之前，如何在预算范围内进行异地建设、集成和测试，这样可以显著地降低风险，并且其建设的时间只是传统数据中心设施的一小部分。
过去十年来，数据中心市场迅速增长。这种增长的速度由于不同国家和地区而有所不同，发达国家(建立超大规模数据中心和托管数据中心)的发展速度比新兴经济体更快，但毫无疑问，全球各地的数据中心市场都在加速发展。
数据的存储和处理越来越多地转移到网络的边缘，并且更加靠近用户。这并不意味着中心位置数据中心的市场增长将会减少，而是继续以一定的速度增长。虽然并没有电力容量为0.5～5MW的小规模数据中心发展速度快。在一些较小的国家或不发达的国家，小规模数据中心可能成为核心设施。而在发达经济体，它们将被称为边缘数据中心。其命名虽然有些无关紧要。但结果是整个数据中心市场的规模将迅速扩大。
数据中心的设计和构建技术怎么发展?
数据中心能否在需要时安全地建造?
每个新建数据中心项目都面临一定的挑战，特别是数据中心。而建立数据中心的运营商和企业都会意识到所涉及的风险。这需要将建筑本身与大量敏感的高科技设备进行必要的整合：电力系统、冷却系统、安全系统、气流结构、火灾探测和消防系统、设施管理系统等。它们都需要以最佳互操作的方式确定规模和尺寸，各个系统和空间需要紧密集成到高度整合的机器中。
为了实现这一目标，运营商需要在土建工程建设者、设备供应商、系统集成商和总承包商之间进行高度协调。当然，这可能带来重大挑战，并且超过预算的风险会随着时间的推移而高涨。因此，如果数据中心容量能够以人们需要的速度增长，那么就应该将传统的构建流程相结合，并重新思考应该如何部署数据中心。而好消息是具有更为有效的解决方案，那就是非现场预制和预集成，可提高建设速度，并降低风险。
数据中心四种主要的构建方法
•可以采用传统构建方式，在场地建造新的实体建筑，然后进行现场安装，并集成技术设备。如上所述，管理这种构建方式的项目固有的风险是不可接受的。
•模块化建筑可以远程建造，然后在数据中心的地基铺设完成后在现场组装。然而，虽然采用这种方法可以节省一些施工时间，但是将会面临现场运输、安装和集成所有技术设备相关的风险，这意味着这个选项并没有太大的改进。
•进一步采用预制概念，可以在工厂中构建单功能模块化块(冷却模块、电源模块、机房空间模块等)，然后将它们运送到现场进行安装。其潜在的缺点是这些单个功能模块是预定义的，因此整体数据中心解决方案可能无法完全适应客户的确切需求。当然，它比以上两个选项要好，因为这种方法允许在工厂中进行更多的预安装和预集成。
•毫无疑问，许多数据中心仍将使用上述三种方法构建。然而，显而易见的是，有望增长最快的部分将是完全预制的整个定制数据中心建筑，所有技术设备和系统在运输到现场之前已预先安装，并经过功能测试，在现场将被简单地组装在一起。而这种方法的优点在于大部分安装都在洁净室工厂环境中完成，因此有可能对供应商协调、风险降低、安装质量和集成、成本管理和准时交付实现高度的控制。
专家指出，在专业的场外工厂环境中实现数据中心建设过程的工业化不仅是构建新数据中心的合理而明智的方式，而且是新的边缘数据中心设施能够交付的唯一途径与预期的需求同步。
采用定制设计的工业化流程
这种数据中心建设、安装和集成的非现场工业化不受任何限制。相反，它可以让企业更快适应和增长。这些数据中心完全满足运营商的要求，它们可以随着业务增长更好地扩展，并且可以预测扩展成本。
运营商将定制设计与工业化流程相结合，根据特定客户的要求建设设施，并且其设计和构建将Uptime Institute层级认证涵盖在内。实际上，这可以使数据中心能够与用户业务目标完全一致，并确保尽可能短的交付时间、尽可能低的成本、更高的质量，以及更好的可扩展性。
数据中心构建过程的这种工业化显著降低了风险，这是数据中心运营商及其客户的关键要求。
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