隨著互聯網的日新月異，為了更好地支持業務運行，企業需要建立響應更快、更智能、更靈活且易于管理與維護的大數據中心。如今，有許多新興的軟硬件技術能夠幫助數據中心管理者實現這一目標，并且已經成為行業趨勢。下面奇酷大數據培訓給大家談談五大趨勢。

　　AI的應用推動了數據中心計算基礎設施的變革。眾所周知，傳統的基于CPU的服務器難以支持AI工作負載。企業對深度學習這種新型工作負載的廣泛部署，使他們越來越需要新的硬件，如GPU、FPGA甚至專用AI芯片等等。這會使IT基礎架構更加復雜，也增加了數據中心的管理難度，管理員需要能夠對多種處理器進行管理維護與故障排除。

　　當然除此之外，AI也為數據中心帶來了優化——將AI應用于數據中心運營(AIOps)。AIOps軟件結合了大數據，人工智能，機器學習和可視化，簡化了日常監控和管理任務的處理，是數據中心運營更加高效。

　　去年開源界有兩項收購案在業內引起了巨大反響，分別為：微軟以75億美元收購擁有2800萬開發者的開源軟件開發平臺GitHub;IBM以340億美元收購Linux開發商Red Hat。這在很大程度上表明了行業領導者對開源的重視。

　　如今，開源產品在IT領域獲得了大量的關注。使用開源軟件，企業能夠以更低的成本和更高的互操作性支撐他們的應用。社區的幫助也使開源產品比專有產品更易于使用，數據中心管理者可以直接配置他們需要的軟件。

　　開源世界非常之“廣闊”，IT管理者需要進行充分研究，選擇更適合用于自己數據中心的開源項目，創造更多價值。

　　我們正在步入萬物互聯時代，物聯網技術將隨之成為許多企業IT環境中的一個重要角色，包括由此催生的邊緣計算，將會在幾年內為數據中心帶來顯著的變化。

　　將部分計算能力轉移到網絡邊緣的設備上，可以減少數據中心的壓力，加快數據處理，降低延遲。但成千上萬個邊緣設備的管理也成為一個難題，為保證業務連續性，數據中心人員必須管理設備間的協作，保持硬件正常運行。

　　為支撐物聯網應用的運行，數據中心管理者需要研究網絡帶寬標準和相應的軟件，以確保其IT環境能夠有足夠的帶寬和監控功能支持所有已連接的設備。

　　隨著數據中心規模的不斷加大，其電力消耗也是水漲船高。無論是出于成本控制考慮還是國家可持續發展的要求，數據中心管理者越來越需要思考如何通過新的能源技術來降低供電成本。

　　如何處理高能耗設備產生的熱量，一直是數據中心管理者比較頭疼的問題。對于需要實現高密度部署、綠色節能的大規模數據中心或超算中心來說，液冷技術是有很大的需求空間的，液體的冷卻效果比空氣高出數千倍。毫無疑問，這種的技術將為服務器、數據中心行業帶來巨大的改變。

　　云計算的持續加速增長，會促使云服務提供商不斷擴大數據中心規模，來為更多用戶提供計算、存儲和網絡資源，這種日益增長的需求縮短了數據中心的部署周期。

　　模塊化數據中心是在云計算時代應運而生的一種新型數據中心部署形式，采用模塊化設計的理念，集成各種子系統，提高了數據中心的整體運營效率，實現快速部署、彈性擴展和綠色節能。能夠快速響應業務需求變化，具有非常高的靈活性。