idc数据中心就是指大型机房，利用通信运营商已有的互联网通信线路、带宽资源，建立标准化的数据中心机房环境，为企事业单位、政府机构、个人提供服务器托管、租用业务以及相关增值等方面的全方位服务。
定制化的数据中心核心。我们认为应该是以客户为中心的。在这种认识过程中，我们首先要明确一下何为定制化的数据中心。中国的IDC行业经过几十年的发展之后，各种类型的大型企业都有了数据中心，标准也是多种。
在我们的认知范围内，并不是建设标准越高越好，而是最适合企业运营发展模式的标准才是最合适的。所以，在这种大背景下，我们认为针对大型企业运营模式所提出的定制标准往往是最适合最契合企业发展的。
为什么数据港会把定制化的数据中心作为主要的发展方向?因为它相较于传统的大型数据中心，可以在建设速度和企业业务适配性方面，以及在总体成本控制方面较传统的数据中心会有一个很大的综合提升。
所以，我们认为大型的互联网企业定制化数据中心会越来越成为主流的方向。以阿里、腾讯、华为这些大型企业为代表，他们也纷纷制定了符合自身企业发展的企业标准。
怎么实现大型定制化数据中心的精准交付?
定制化的数据中心首先以其全生命周期的业务模式来看，一般来讲，定制化的数据中心会涵盖规划设计、集采建设、系统集成、运维管理以及增值服务全过程的展开。
未来的数据中心会从整体的全生命周期方面，先有订单，然后是标准化的定制以及针对化的运营，以这样的模式更好地确保企业实现交付的周期最短，效益最显著。这也是我们需要做定制化服务的一个综合背景。
以终为始也是我们的主要思路。所有的数据中心过去往往是分割成几个孤立的时间段，比如前期有规划设计、工程实施，再到业主的第三方认证、交付和运营。从割裂的角度来看，每个阶段会有每个阶段的视野，看问题的角度会不太一样。
只有基于运维的数据中心建设，才和整个数据中心的发展是契合的。我们讲的以终为始也是想让每个数据中心的建设使用为结果导向，所以我们要把其最终设定的使用目标作为我们开始投资建设的一个起点。
数据中心建设分为若干个时间段，只有基于用户应用的情况下，提出针对性地数据中心解决方案，才能够使整个数据中心在全生命周期当中把不同的板块有效地串接起来。不同的客户对于数据中心的建设和应用往往也是不同的。在这种大背景下，往往需要投资和建设方有一个菜单式的选择，以供不同的客户选择差异化的方案。
举一个最简单的例子。以数据港和阿里云长期合作为代表。基本上都是属于在前期确定客户的定制化标准之后，我们拿到订单，再进行标准的解决方案预制，预制完之后再分阶段有效交付。这样能够使整个项目的投资、建设以及运维几个大板块有效地串接在一起，这样可以实现高效低成本的建制过程。
整个数据中心的节点比较多，而且参建方也特别多。到提交第三方验证的时候再去控制应该是来不及的。所以，对于一个永续经营的企业来讲，我们首先考虑的是要以我们建设的高效能来谋求企业的发展。
所以，我当时提了一个想法，叫做过程控制。过程控制也可以折算到原来项目管理的思路上，叫做三控制、两管理。主要分为三个方面。一是建设质量。二是建设周期。三是建设资金。做到有效的控制。这样可以分成若干个点，分时间段去考核。
比如在项目建设初期，先拿到订单，先有订单，然后再开始设计、建设、验收以及后期的运维和增值服务。只有这样整个串在一起，才能使每个阶段都能够有效可控。这也就是我们所提的目标——精准交付。
因为对于大型的数据中心来讲，已经有一种白热化的趋势了。整个建设时间周期和资金相对都是很明了的，如何在既有条件明确的情况下，实现企业利益的最大化，以及使客户利益最大化。希望通过精准交付的数据中心来实现这两方面的总目标。
从我们以往十年来的建设经验来看，当我们采用定制化的工作流程去进行精准交付的时候，往往能够使整个数据中心的建设周期大大缩短。
常规的数据中心基本要两年或者两年以上，但是目前我们行业当中也出现了一些新趋势，比如标准化、模块化、预制化的应用，这样可以把在工地上无法控制的时间，通过预制化在工厂的环境当中先行展开，或者同步实施。这样使整个过程的控制更有效。
从土建项目开始，到最后机电的交付，数据港可以做到11个月。在没有土建的情况下，基本可以3—6个月完成整个机电系统的交付。总体来讲，在行业内，时间是相对比较短的。
精准交付还有对数据中心规模化效应的考量。当大型的IDC能够利用它的规模化效应进行集采和标准化定制的时候，它就能更高效地提高它的运维效率，更重要的是更有效地去控制建设的成本。后期对运维来讲，难度也会相对更低一些。对数据中心经济指标的考核也越来越严苛，以更低的建设成本营造高效率的数据中心是各大IDC建设方都要面临的一个主要方面。
刚刚说的是求生存，现在说的是谋发展。求生存是我们通过高效率、精准的交付去实现，但是仅仅通过控制过程实际上是没有办法去实现效益的最大化的。在这种情况下，我们就需要通过不断创新谋求企业的发展。
在写小结命题的时候，我当时是想写因地制宜的。因为中国幅员辽阔，南北差异非常大，气候、海拔都不一样。所以，因地制宜是数据中心必须要考量的因素，我们也是希望能够最大效率低利用每个区域的天然禀赋。之所以最后改成博采众长，因为在同一区域当中也会有很多不同的建设和发展的思路。
数据港在全国建设了很多不同类型的数据中心，这些区域有些处于北方干冷区域，也有处于南方湿热区域，建设标准肯定是有很大差异的。针对每个不同区域我们会有差异化的方案，但是同一区域也会有差异化的方案。
以张北的数据中心为例，阿里几个数据中心相距也就几十公里，但是制冷采取的是完全不同的方案。有没有对和错?其实这几个方案都是对的。即便是在同一城市的几个点，面临的市政条件也是差异很大的。比如在没有市政、没有水源的情况下就采用了干冷气的方案，这样对水的消耗会比较小一些。
也有采用直接的新风空调箱的方案的，也有采用传统的电制冷水系统的方案。他们是根据当地的市政条件、供水供电的条件针对性的去解决的。这种差异化是我们去谋发展、做创新的一个主要思路。
目前来讲，整个数据中心行业还是处于蓬勃发展的历史阶段。即便是我们做了大量的创新，但是面临的问题依然计划赶不上变化。所以持续的创新依然是我们面对的一个主要难题。
有了大量的数据中心运维案例之后，数据港就做了这件事情，把海量的数据进行归纳整理总结，在内部搭建了一个基于人工智能的数据中心综合运维管理平台，实现数据中心的高效运维。
举个最简单的例子，比如我们的侧向送风的方案，一般来讲是有风墙百叶的。在我们具体的测试过程中，它可以分成若干段。比如可以分成高区、中区和低区三个不同段。
通过模拟和实际测试的效果，能够看出它并不是高中低三个区域百叶调节到同一角度效果是最佳的，而是高中低百叶处于不同的角度才是最好的，当然这个角度可以通过模拟和测算来实现，实现气流组织的最优化。
但是我们也发现一个问题，在数据中心中，每个机房模块IT设备不是一步到位的，有一个负荷渐进投入的时间段。在不同的负荷投入的时候，送风百叶可开启的角度也是不同的。如果完全通过人工去做调节，一个是时间周期很长，二是很难做到有效实现。
所以，我们希望基于人工智能的算法，让它实现根据负荷增长达到自动调节和控制的效果。想要实现数据中心的高效运维，持续不断地创新是我们主要的思路。
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