隨著物聯網裝置及其他新興科技日趨普及，數據流量急劇遞增。不少企業需要提升處理數據能力，尋找更多儲存空間，以應付迅速增長的龐大數據流量，對雲端數據中心基建及相關的托管服務需求與日俱增。市場研究及調查公司 Canalys 的報告指出，由於金融及醫療護理等不同行業正在轉型，全球雲端基建服務市場在去年全年支出達 1070 億美元，較 2018 年的 780 億美元激增近四成；更估計在 2020 年的相關支出，將進一步增加至 1410 億美元。面對迅速發展，數據中心業務的相關持份者必需深入了解當中的最新趨勢，並掌握數據中心的價值，推動業務轉型。
- 本地邊緣的雲端運算 (Cloud at the local edge)急速發展 – 將雲端數據中心擴展到本地邊緣網絡，以加快速度，降低成本，並允許企業將數據就地儲存，令他們能更有效掌握數據資訊，讓企業能在其內部部署系統及雲端中使用相同的工具、應用編程介面 (API)、硬件及功能，建立一致的混合雲端用戶體驗。
- 5G與IT數據中心架構相互融合–隨著擴增實境 (AR)、虛擬實境 (VR) 等沉浸式新科技的面世，本地數據中心的架構需要進一步優化來滿足這些技術需求。5G 將按照小集群 (Clusters) 進行部署，而每個集群都需要一個能處理流動邊緣運算 (Mobile Edge Computing) 的數據中心。透過應用 5G 技術於 IT 伺服器上，流動邊緣運算數據中心可更有效地支援本地雲端服務。
- 邊緣運算可涉及龐大能源成本–5G 技術逐步普及，加上本地邊緣雲端進一步發展，預料將推動邊緣數據中心的大規模建設。為實現可持續發展，創新的標準化解決方案如液體冷卻、以至雲端管理系統，有望被廣泛採用，以減低能源成本並控制碳排放量。
- 數據中心基建管理日趨成熟–新一代軟件開發將開始採用基於雲端的架構、模組化設計及人工智能 (AI) 技術，簡化安裝及設置，同時亦能進行自動升級，並透過手機應用程式(App)或瀏覽器進行遙距管理，解決營運人員人手短缺問題。同時讓企業 IT 專才隨時隨地監控整個混合基建生態系統的情況，將互連裝置的資料轉化為可操作的實時建議，優化數據中心管理、規劃、建模及設計。
- 支援AI學習的插入式機櫃 (Drop-in Computing Rack) – 由於人工智能的運算器需使用強大的 CPU 及 GPU 處理器 ，運算時容易導致機件過熱。現時所有類型的數據中心，包括雲端、主機託管及企業級別，均建議採用專用於 AI 學習的機櫃，減低空氣流量及排列的需求，從而方便進行各種形式的液體冷卻。
在現今全球經濟不穩的大環境下，企業及數據中心業務的相關持份者有必要掌握這些數據中心未來發展趨勢，以確保其基建可迅速調整及擴展；在改善數據中心的可用性或營運效率的同時，企業應著眼應付雲端及邊緣運算未來需求，支援在 5G 時代下由物聯網發展所帶動的龐大數據增長，務求更有效掌握、管理、保護及使用別具價值的關鍵數據資訊，為客戶提供更優質服務體驗。
作者：施耐德電氣香港區關鍵電源業務總監黃偉倫