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未来数据中心的发展趋势随着信息化时代的快速发展，数据已经变得异常重要，其重要性甚至可以与人类生命一样。
而数据中心则是数据的存储、处理和分发的重要基础设施之一。
在过去的几年中，数据中心已经成为互联网技术领域最热门的话题之一。
那么，在未来，数据中心将会朝着哪个方向发展呢？本文将会从多个角度进行分析探讨。
一、人工智能和机器学习未来数据中心的一个重要趋势将会是人工智能和机器学习的应用。
人工智能和机器学习可以使得数据中心更加智能化和自动化。
通过人工智能和机器学习，数据中心可以自动化地完成任务规划、资源分配、故障指示和故障处理等方面的工作。
未来，人工智能和机器学习的发展带来的新的数据中心架构将会成为数据中心发展的见证。
二、大数据未来数据中心的另一个重要趋势将会是大数据的应用。
数据流量的爆炸性增长是当前数据中心发展的一个重要趋势。
随着大规模的数据分析开始在各行各业之中普及，数据中心开始成为一个重要的数据分析平台，所以未来数据中心将越来越重视大数据的处理和应用。
数据中心必须要提高自身的存储、处理和应用能力，才能应对和适应未来大数据时代的到来。
三、数据中心的可靠性和安全性在未来，数据中心的可靠性和安全性也将会是一个重要的趋势。
随着数据、应用和网络的不断增长，数据中心的负载和压力也会不断增大。
数据中心的网络安全已经成为企业信息安全的最后一道防线，一旦被攻击，后果不堪设想。
因此，数据中心在未来需要更加重视运营的可靠性和安全性，促进数据中心运营的稳定性和安全性。
四、绿色数据中心未来数据中心的另一个趋势是绿色数据中心。
数据中心在运行中消耗了大量的能源，导致能源的浪费和对环境的不利影响，如何减少能源的消耗，成为了数据中心未来发展的一个重要问题。
因此，未来数据中心必须要重视绿色运营，利用新能源和节能技术降低功耗，减少能源浪费和环境污染，以达到节能、环保和可持续发展的目的。
五、5G技术的发展未来数据中心的另一个重要趋势将会是5G技术的发展。
中国数据中心行业发展报告在当今数字化的时代，数据中心已成为支撑经济社会发展的重要基础设施。
它们如同信息的“大仓库”和“加工厂”，存储、处理和传输着海量的数据，为各行各业的运行提供着关键的支持。
数据中心的发展历程可以追溯到几十年前。
早期，它们主要是为大型企业和机构服务，规模相对较小，功能也比较单一。
随着互联网的普及和信息技术的飞速发展，数据中心的规模不断扩大，技术也日益复杂。
如今，中国的数据中心行业正经历着迅猛的发展。
一方面，随着云计算、大数据、人工智能等新兴技术的广泛应用，企业对于数据处理和存储的需求呈爆炸式增长。
另一方面，政府也在大力推动数字经济的发展，出台了一系列支持政策，为数据中心行业创造了良好的发展环境。
从市场规模来看，中国的数据中心市场规模持续扩大。
据相关数据显示，过去几年中，每年的增长率都保持在较高水平。
这一增长趋势预计在未来几年仍将延续，因为越来越多的企业正在进行数字化转型，对数据中心的需求只会有增无减。
在技术方面，中国的数据中心也在不断创新和进步。
例如，液冷技术的应用逐渐增多，相较于传统的风冷技术，液冷技术能够更有效地降低服务器的温度，提高能源利用效率。
此外，人工智能技术也被用于数据中心的运维管理，通过对设备运行数据的分析和预测，实现智能化的故障预警和维护，提高数据中心的可靠性和稳定性。
然而，中国数据中心行业在发展过程中也面临着一些挑战。
首先是能源消耗问题。
数据中心运行需要大量的电力，随着规模的不断扩大，其能源消耗也日益增加。
如何提高能源利用效率，降低能耗，实现绿色发展，是行业面临的一个重要课题。
其次是数据安全问题。
数据中心存储着大量的敏感信息和重要数据，一旦发生数据泄露，将给企业和个人带来巨大的损失。
因此，加强数据安全防护，提高数据中心的安全性，是至关重要的。
为了应对这些挑战，行业内的企业和相关机构正在积极采取措施。
一些企业加大了在节能技术研发方面的投入，推广使用新能源，如太阳能、风能等，以减少对传统能源的依赖。
大家好！今天，我们在这里召开大数据中心座谈交流会，共同探讨大数据中心的发展趋势、技术应用、产业生态等方面的问题。
在此，我谨代表大数据中心全体员工，向各位领导和专家表示热烈的欢迎和衷心的感谢！首先，我想简要介绍一下我国大数据中心的发展现状。
近年来，我国大数据产业取得了举世瞩目的成就，大数据中心作为大数据产业的核心基础设施，在推动经济社会发展、提升国家竞争力等方面发挥着越来越重要的作用。
以下是我对大数据中心发展的几点看法：一、大数据中心发展趋势1. 数据规模持续增长：随着互联网、物联网、5G等技术的快速发展，全球数据量呈现爆炸式增长，大数据中心需要具备更高的存储和处理能力。
2. 技术创新不断突破：大数据中心在存储、计算、网络等方面不断取得技术创新，如分布式存储、人工智能、区块链等。
3. 应用场景不断丰富：大数据中心的应用场景日益丰富，涵盖金融、医疗、教育、交通、城市管理等多个领域。
4. 安全保障日益重视：随着大数据中心的广泛应用，数据安全和隐私保护成为越来越重要的议题。
二、大数据中心技术应用1. 存储技术：大数据中心采用分布式存储技术，提高数据存储的可靠性和扩展性。
同时，新型存储介质如固态硬盘、非易失性存储器等逐步应用于数据中心。
2. 计算技术：大数据中心采用高性能计算、云计算等技术，实现海量数据的快速处理和分析。
此外，边缘计算、人工智能等技术在数据中心的应用也日益广泛。
3. 网络技术：大数据中心采用高速、可靠的网络技术，保障数据传输的实时性和稳定性。
同时，SDN、NFV等新型网络架构在数据中心的应用逐渐成熟。
4. 安全技术：大数据中心采用数据加密、访问控制、入侵检测等安全技术，保障数据安全和用户隐私。
三、大数据中心产业生态1. 政策支持：我国政府高度重视大数据中心产业发展，出台了一系列政策措施，如《大数据产业发展规划（2016-2020年）》等。
2. 企业合作：大数据中心产业链上下游企业紧密合作，共同推动产业发展。
数据中心的未来发展在当今数字化的时代，数据中心已经成为了支撑全球经济和社会运行的重要基础设施。
从云计算到大数据分析，从人工智能到物联网应用，几乎所有的前沿技术都依赖于数据中心提供的强大计算和存储能力。
随着技术的不断进步和业务需求的持续增长，数据中心正面临着前所未有的变革和挑战，同时也孕育着巨大的发展机遇。
过去几十年，数据中心经历了多次重大的技术变革。
从早期的大型机时代，到后来的客户端服务器架构，再到如今的云计算和分布式架构，数据中心的形态和功能不断演进。
早期的数据中心主要是为了满足企业内部的信息化需求，规模相对较小，性能和可靠性也比较有限。
随着互联网的普及和业务的全球化，数据中心的规模迅速扩大，出现了超大规模的数据中心，能够为成千上万的用户提供服务。
同时，数据中心的技术也在不断创新，虚拟化、自动化等技术的应用，大大提高了数据中心的资源利用率和管理效率。
然而，随着业务需求的不断增长和技术的快速发展，当前的数据中心仍然面临着一系列的问题和挑战。
首先，能源消耗是一个突出的问题。
数据中心需要大量的电力来维持服务器、存储设备和冷却系统的运行，能源成本已经成为数据中心运营的重要支出。
其次，随着数据量的爆炸式增长，数据中心的存储和处理能力面临着巨大的压力。
如何有效地管理和利用海量的数据，提高数据的价值，是数据中心面临的重要课题。
此外，数据安全和隐私保护也是不容忽视的问题。
随着数据的价值越来越高，数据泄露和网络攻击的风险也日益增加，数据中心需要采取更加严格的安全措施来保障数据的安全。
面对这些问题和挑战，数据中心的未来发展将呈现出以下几个重要的趋势。
绿色节能将成为数据中心发展的重要方向。
为了降低能源消耗和运营成本，数据中心将采用更加高效的冷却技术、节能的服务器和存储设备，以及可再生能源。
例如，一些数据中心已经开始利用自然冷却技术，如利用外界冷空气进行冷却，大大降低了空调系统的能耗。
同时，太阳能、风能等可再生能源的应用也将越来越广泛，数据中心将逐步实现能源的自给自足。
下一代绿色数据中心建设方案在当今数字化时代，数据中心已成为支撑各行各业发展的重要基础设施。
然而，随着数据量的爆炸式增长和能源消耗的不断增加，传统数据中心面临着巨大的挑战。
为了实现可持续发展，建设下一代绿色数据中心已成为当务之急。
绿色数据中心的概念不仅仅是降低能源消耗，还包括提高资源利用率、减少对环境的影响以及保障数据的安全性和可靠性。
要实现这些目标，需要从多个方面入手，包括选址、建筑设计、设备选型、能源管理、冷却技术等。
选址是建设绿色数据中心的第一步。
理想的选址应具备良好的自然环境和能源供应条件。
例如，选择气候凉爽的地区可以减少冷却系统的能耗，靠近可再生能源发电站可以提高绿色能源的利用率。
此外，选址还应考虑交通便利性、网络接入条件以及土地成本等因素。
建筑设计对于绿色数据中心也至关重要。
采用节能型建筑材料和设计方案可以有效降低能耗。
比如，优化建筑的朝向和布局，增加自然采光和通风，减少对人工照明和空调系统的依赖。
同时，合理规划数据中心的空间布局，提高设备的安装密度和利用率，也能降低建筑成本和运营成本。
设备选型是构建绿色数据中心的核心环节之一。
服务器、存储设备、网络设备等应选择具有高效节能特性的产品。
新一代的处理器和芯片技术能够在提供强大性能的同时降低能耗。
此外，采用虚拟化和云计算技术可以整合资源，提高设备的利用率，减少物理设备的数量，从而降低能源消耗。
能源管理是绿色数据中心运营的关键。
通过实时监测能源消耗情况，分析能源使用效率，制定合理的能源策略，可以实现节能减排的目标。
例如，根据业务需求动态调整服务器的运行状态，在低负载时关闭部分设备，或者采用智能电源管理系统，优化设备的供电模式。
冷却技术是影响数据中心能耗的重要因素。
传统的风冷技术效率较低，而液冷技术则具有更高的散热效率。
液冷技术可以直接将冷却液与发热部件接触，快速带走热量，大大降低了冷却系统的能耗。
此外，利用自然冷源，如冷空气、冷水等，也是一种有效的节能手段。
数据中心的特征和重点分析在当今数字化时代，数据中心已经成为了支撑企业运营、推动科技创新的关键基础设施。
无论是大型互联网企业、金融机构，还是政府部门，都离不开数据中心的支持。
那么，数据中心究竟有哪些特征，又有哪些重点值得我们深入分析呢？首先，数据中心具有规模庞大的特点。
随着数据量的爆炸式增长，数据中心的规模也在不断扩大。
大量的服务器、存储设备、网络设备等汇聚在一起，形成了一个复杂的硬件系统。
这些设备不仅数量众多，而且性能要求极高，以满足海量数据的处理和存储需求。
例如，一些大型数据中心可能拥有数万台服务器，占地面积达到数万平方米。
其次，数据中心的能耗巨大。
由于服务器、空调系统等设备的持续运行，数据中心消耗的电能十分可观。
据统计，数据中心的能耗已经占到全球总用电量的一定比例。
为了降低能耗，提高能源利用效率，数据中心通常会采用一系列节能技术，如优化服务器架构、采用高效的冷却系统、利用可再生能源等。
再者，数据中心的可靠性至关重要。
任何数据的丢失或服务的中断都可能给企业带来巨大的损失，因此数据中心需要具备高度的可靠性和容错能力。
这包括采用冗余的硬件设备、完善的备份和恢复机制、严格的安全防护措施等。
例如，服务器通常会采用双电源供电，网络会有多个冗余链路，以确保在出现故障时能够迅速切换，保证业务的连续性。
另外，数据中心的网络性能要求极高。
数据的快速传输和交换是数据中心正常运行的关键。
高速的网络带宽、低延迟的网络连接以及良好的网络拓扑结构，能够有效地提高数据处理和传输的效率。
为了实现这一目标，数据中心通常会采用先进的网络技术，如光纤通信、软件定义网络（SDN）等。
在重点分析方面，数据中心的选址是一个首要的问题。
选址需要考虑多个因素，包括电力供应的稳定性和成本、网络接入的便利性、地理环境的安全性（如避免自然灾害多发地区）、政策环境的优惠程度等。
例如，一些地区因为电力资源丰富、气候寒冷有利于散热，成为了数据中心建设的热门选择。
必修二第三课《我国的经济发展》主观题训练1．在全球进入第四次工业革命的当下，以新一代信息技术和以数字化为核心的新型基础设施正在成为全球产业竞争和投资布局的战略高地。
2018年12月，中央经济工作会议明确了加快5G商用步伐，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设的定位。
新冠肺炎疫情发生以来，“新基建”成为统筹推进疫情防控和经济社会发展期间舆论关注的热点话题。
3月，中央政治局常委会明确强调加快新型基础设施建设进度。
“新基建”具有蕴含技术与知识含量高、产品附加值高、强大的产业关联性和渗透能力等特点，能催生大量创新型应用型的新模式、新业态、新职业；还能够大幅提高我国教育、文化、医疗卫生、体育、养老和环保等领域的规模和质量。
总之，“新基建”带动面广，具有巨大的驱动经济发展的“乘数效应”，使其成为我国从顶层规划到社会投资的“风向标”。
当前，欲抢抓千载难逢的发展机遇，更需理性、谨慎、有序、稳健地发展。
大量的资金及企业进入“新基建”领域，易引发盲目扩建、恶性竞争、标准混乱等风险，更需国家加强对各地区、各部门项目的监管和调控。
运用经济生活知识，完成下列任务：（1）分析“新基建”所具有的驱动经济发展的“乘数效应”。
（2）政府应如何通过履行经济职能确保“新基建”的稳步推进。
2．2020年是全面建成小康社会和“十三五”规划收官之年，与往年不同，今年的计划指标没有设置经济增长具体目标，而是把稳就业保民生放在优先位置。
国家通过放款减税尽力帮助企业特别是中小微企业、个体工商户渡过难关，为促进高校毕业生市场化社会化就业提供不断线的就业服务，做好退役军人就业保障，帮扶残疾人、零就业家庭等困难群体就业等稳就业措施，中国成为今年全球唯一实现经济增长的经济体。
结合材料，运用《经济生活》、《政治生活》的相关知识，回答下列问题(1)稳就业体现了哪一个新发展理念?分析国家重视就业问题的原因。
(2)请你从政府职能的角度，为解决特殊时期就业问题提出两条建议。
数据中心发展趋势及数据中心架构部署图举例在当今数字化的时代，数据中心已经成为了企业和社会运行的核心基础设施。
它们不仅存储着海量的数据，还负责处理和传输这些数据，以支持各种应用和服务的运行。
随着技术的不断进步和业务需求的变化，数据中心也在不断发展和演变。
本文将探讨数据中心的发展趋势，并通过举例介绍数据中心的架构部署图。
一、数据中心发展趋势（一）云计算的广泛应用云计算的出现改变了数据中心的运营模式。
越来越多的企业选择将其业务迁移到云平台上，以获得灵活的资源配置、降低成本和提高效率。
云计算提供商通过大规模的数据中心提供各种服务，如基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
这使得企业不再需要自己建设和维护复杂的数据中心，而是可以根据需求随时获取所需的计算、存储和网络资源。
（二）大数据的驱动随着大数据技术的兴起，数据中心需要处理和存储的数据量呈爆炸式增长。
为了应对海量数据的处理和分析需求，数据中心需要具备更高的性能和扩展性。
这包括采用更快的处理器、更大容量的存储设备以及更高效的网络架构。
同时，大数据的处理也推动了数据中心在数据分析和挖掘方面的能力提升，以从海量数据中获取有价值的信息。
（三）绿色节能成为关键数据中心的能耗问题一直是关注的焦点。
随着能源成本的上升和环保意识的增强，数据中心需要采取各种节能措施来降低能耗。
这包括采用更高效的服务器、冷却系统和电源管理技术，以及利用可再生能源来供电。
绿色数据中心不仅能够降低运营成本，还符合可持续发展的要求。
（四）软件定义数据中心（SDDC）的兴起SDDC 通过软件来定义和管理数据中心的计算、存储和网络资源，实现了资源的灵活配置和自动化管理。
这种模式提高了数据中心的管理效率和灵活性，使得数据中心能够更快地响应业务需求的变化。
同时，SDDC 还促进了数据中心的虚拟化和容器化技术的发展，进一步提升了资源利用率。
（五）边缘计算的发展随着物联网和 5G 技术的普及，边缘计算逐渐成为数据中心发展的一个重要趋势。
数据中心技术的演变史在当今数字化的时代，数据中心已经成为了支撑各行各业运转的关键基础设施。
从早期的简单机房到如今高度复杂、智能化的大型数据中心，其技术的发展历程可谓波澜壮阔。
回首过去，早期的数据中心可以追溯到上世纪中叶。
那时，计算机还是个庞大而昂贵的家伙，数据中心更像是一个存放计算机设备的仓库。
房间里堆满了大型主机，通过简单的布线连接在一起。
这些主机运算能力有限，存储容量也小得可怜。
随着时间的推移，集成电路的出现推动了计算机技术的飞速发展。
微型计算机逐渐普及，数据中心也开始有了新的变化。
服务器的概念应运而生，它们的体积相对较小，性能却有了显著提升。
这时候的数据中心，不再只是简单的存放设备，而是开始注重环境的控制，比如温度、湿度的调节，以确保设备的稳定运行。
到了 20 世纪 90 年代，互联网的兴起给数据中心带来了巨大的冲击。
企业和个人对网络服务的需求呈爆炸式增长，数据中心的规模迅速扩大。
为了满足不断增长的数据处理和存储需求，服务器开始集群化部署，通过网络连接在一起协同工作。
这一时期，数据中心的网络架构也变得越来越复杂，从最初的简单局域网发展到了广域网。
进入 21 世纪，虚拟化技术成为了数据中心的一个重要突破。
通过虚拟化，一台物理服务器可以被分割成多个虚拟服务器，大大提高了服务器的利用率，降低了成本。
同时，存储技术也在不断进步，从传统的直接附加存储（DAS）发展到了网络附加存储（NAS）和存储区域网络（SAN），提供了更高效、更可靠的数据存储解决方案。
云计算的出现则是数据中心发展的一个重要里程碑。
云计算将计算资源、存储资源和应用服务以按需付费的方式提供给用户，极大地改变了企业和个人获取 IT 资源的方式。
数据中心不再仅仅是硬件设施的集合，而是变成了一个提供服务的平台。
在云计算模式下，数据中心的规模变得越来越大，为了提高能源效率和降低运营成本，绿色数据中心的理念逐渐兴起。
在硬件方面，服务器的性能不断提升，处理器的核心数量越来越多，内存容量和存储速度也在持续增长。
数据大爆炸，“互联网+”基础设施数据中心大发展（下）云计算推动数据中心行业集中化数据中心向云计算 IAAS 演进经过近年来的发展，我国云计算服务落地布局已基本完成。
我国云计算在中国的发展整体滞后于美国，自 2007 年引入相关概念后，发展至今已基本完成相关云服务的落地布局。
我国云计算产业所经历的发展阶段总结如下：学习国外阶段（ 2007-2009 年）。
我国云计算起步相对较晚， 2007 年左右国内领先的科技公司开始向海外学习云计算相关技术，逐步推动一些云计算研发项目，并尝试做一些平台类产品，但并未商业化。
政府驱动阶段（ 2009-2012）。
2009 年开始政府部门逐步出台了一系列政策鼓励云计算产业的发展，地方政府也配合着进行了一些项目投资，但由于当时国内云计算产业与技术都还不够成熟，且用户对云计算的安全性等问题存在顾虑，直到 2012 年底前云计算都并未被广泛地采用。
云计算服务落地阶段（ 2013-2015）。
2013 年开始，我国云计算技术已步入成熟，企业对云计算已有一定认识，且通过云计算削减成本的意愿较强烈，阿里、百度、盛大等国内互联网公司纷纷推出自己的云计算业务，同时 Microsoft, Google, Salesforce 等海外云计算公司开始纷纷将其云计算业务引入中国。
2013 年 12 月18 日 Amazon 正式宣布将其云计算业务 AWS 引入中国，标志着国内外各云计算巨头在国内布局基本完毕。
相关公司此后将陆续开始在国内推广自己的云计算服务，国内市场竞争大幕开启。
云计算服务可分为 IaaS、 PaaS 和 SaaS 三种类型。
三者的核心区别在于其云服务商提供的资源类型不同，美国国家标准与技术研究院（ NIST）对这三种类型的服务的定义如下：架构即服务(IaaS)：向客户提供处理、存储、网络以及其他基础计算资源，客户可以在其上运行任意软件，包括操作系统和应用程序。
用户不管理或者控制底层的云基础架构，但是可以控制操作系统、存储、发布应用程序，以及可能有限度地控制选择的网络组件。
平台即服务(PaaS)：客户使用云供应商支持的开发语言和工具，开发出应用程序，并发布到云基础架构上。
客户不管理或者控制底层的云基础架构，包括网络、服务器、操作系统或者存储设备，但是能控制发布应用程序和可能的应用程序运行环境配臵。
软件即服务(SaaS)：客户所使用的服务商提供的运行在云基础设施上的应用程序。
这些应用程序可以通过各种各样的客户端设备所访问。
客户不管理或者控制底层的云基础架构，包括网络、服务器、操作系统、存储设备，甚至独立的应用程序机能。
由于其所提供的服务中包括不同的资源，因此三类云计算服务商的目标客户也有所不同。
IaaS 服务商主要向企业、政府部门等机构客户提供 IT 基础设施服务， PaaS 服务商主要向开发者及独立软件公司 ISV 提供开发环境服务，而 SaaS 主要向企业及个人客户提供应用软件服务。
步入广泛应用阶段后，旺盛的需求将使国内 IaaS 服务商率先迎来投资良机。
参考美国云计算产业发展经验，我国云计算即将步入广泛应用期。
美国云计算产业在2005 年开始由 Amazon， Google 等领导企业逐步推广，在 2008 年起进入广泛应用阶段，相关公司迎来快速发展。
对比美国的发展经验，我们认为， 2013 年以来随着国内外主流云计算服务商在国内市场布局的逐步完成，国内云计算服务种类将不断丰富，服务质量也将进一步提高，企业用户对云计算接受的认可已逐步完成，预计云计算业务将于 2015 年前后步入广泛应用阶段，整个产业将迎来快速发展。
下游客户对计算、存储等基础云计算服务需求强劲， IaaS 业务即将率先爆发。
近年来，以互联网创业公司为代表的国内中小企业迅速发展，他们往往对 IT 成本较为敏感且业务弹性较大。
在传统的 License 模式下，企业一次性 IT 支出较数额较大，且整体资源配置不够灵活，在一定程度上制约了企业的发展；而以 IaaS 为代表云计算模式具有按需灵活配置、低成本的优点，越来越受到企业的欢迎。
随着云计算的逐步成熟，部分数据中心也在开始逐步转型自己的业务能力，开始提供云计算业务（主要形势为云主机模式）。
IDC 公司通过自己购置服务器，网络设备，安装虚拟化软件后，提供云主机业务、云存储业务，向 IAAS（ Infrastructure as a services）业务模式演进。
部分 IAAS 云计算公司与传统的数据中心供应商形成合作伙伴关系。
向数据中心供应商租用硬件机房机柜、电力设备和带宽为最终用户提供 IAAS 服务。
而数据中心拥有自己的网络、存储和服务器的现成资源，通过实施虚拟化软件，即可向IAAS 业务模式演进。
美国云计算产业发展进程中， IaaS 率先爆发， PaaS/SaaS 类公司紧随其后。
随着云计算在美国的逐步推广，整个产业链逐渐发展成熟，各个环节领头企业开始出现，并先后迎来投资机会。
海外的部分 IDC 数据中心提供商如 Rackspace（股票代码 RAX US），从传统的 IDC 业务逐步演进到开始提供 IAAS 业务。
对于数据中心的零售业务来说，转型成为 IAAS 业务来说，将会有效地提升其机架、服务器的利用率，可以有效推动收入的增长和利润率的增长。
而另外一类 IDC 数据中心提供商如 Equinix（股票代码 EQIX US）只建设并出租数据中心机房和机柜，而上面的 IAAS 云服务由云计算服务商提供。
近期 IBM 宣布已与Equinix 合作，在全球建设 12 个大型数据中心，为客户提供云计算服务。
Equinix 目前是全球最大的第三方网络中立的数据中心运营商，在全球 15 个国家、33个城市运营 100 个数据中心，目前市值 135 亿美金。
云计算的逐步普及将会推动数据中心零售业务洗牌IAAS 模式可以更加快速地为客户提供与传统数据中心零售业务类似的云主机服务。
云主机在资金成本、应用权限、网络安全、升级扩容、运算能力、容灾备份等各方面都超越了传统的 IDC 产品。
大部分传统 IDC 公司提供的 VPS 是一台物理服务器划分出来的虚拟机，云主机是基于成百上千台物理服务器组成的集群，但是客户所需投入成本相差无几，云主机在各个方面都超越了 VPS 主机，更超越了传统的物理服务器。
传统 IDC 行业，使用 VPS 和独立服务器，一旦主机无法满足客户需求，进行配置升级，往往需要迁移数据，但是云主机可以随时在线升级扩容，并且云主机几乎不存在硬件故障等安全隐患。
随着云计算业务的逐步普及， IAAS 业务将会对传统的数据中心零售业务进行挤压。
在云计算产业高速发展的大形势下，越来越多的 IaaS 服务商也会以租赁数据中心的方式建设其云平台来向最终用户提供云服务解决方案，这直接反映在对批发型数据中心的需求上。
此外，参考国外市场的经验， IT 外包服务商/系统集成商对网络中立的批发型数据中心服务也存在着一定的需求，他们向最终用户提供整体 IT 解决方案，数据中心服务作为一揽子解决方案的构成部分交付给最终用户。
在云计算的推动下，小型的以转租电信运营商机房/机柜的以提升零售业务为主的数据中心供应商将会慢慢萎缩。
拥有自己机房的大型数据中心的竞争力将会提升。
目前国内 IDC 市场非常分散，全国范围内经营 IDC 业务的公司超过 300 家。
截止到2014年 11 月底，工信部已经发出了 56 张跨地区的 IDC 业务许可证和 147 张省内的许可证。
其实大量的民营第三方 IDC 公司的典型经营策略是做国内三大运营商的 IDC 机房和带宽的出租代理，提供主机托管业务，主要服务于小型客户。
自己本身没有任何机房资源、带宽资源，或核心技术积累。
由于这种模式缺乏核心竞争力和壁垒，导致市场价格体系混乱。
而随着互联网企业客户在近几年实现飞速发展，企业规模大大扩展，对 IDC 服务的要求出现了极大提高，大型 IDC 服务商将会由此受益。
云计算通过分布式计算与虚拟化等核心技术，提高了现有 IT 资源的利用效率传统模式下，企业现有 IT 资源往往得不到有效利用。
这是因为传统模式下，企业通常根据预计的业务需求来提前配置计算、存储及网络等 IT 资源，这些资源往往与应用系统一一对应，呈“烟囱式”结构，各应用系统处于不同工作状态，使得部分 IT 资源未达到预定载荷；同时，企业还需为应对可能的负载峰值（如每日 17 点-21 点为网游用户量高峰期）而储备一定的额外 IT 资源，这两点都会导致企业现有 IT 资源得不到有效的运用，无形中增加了企业的 IT 成本。
在云计算模式下， IT 资源利用率得到有效提高。
云计算模式通过分布式计算与虚拟化技术，改变了传统“烟囱式”的资源组织架构，以“资源池”的形式对计算、存储及网络资源进行组织，通过“虚拟化”、“复用”等理念，将一组集群服务器上人为划分出来的多个“虚拟的”独立主机提供给不同客户；同时结合云平台管理技术，将池内资源按照应用系统的需求状况进行分配，既能避免对有限资源的闲置，还可在面对负载峰值时及时调配所需资源，使得企业 IT 资源配置更加有效，进而帮助企业更经济地规划并使用自身的 IT 支出。
相对于 IDC 模式，云模式可提供更灵活、成本更低的 IT 解决方案近年来 IDC(互联网数据中心)得到了迅速的发展， IDC 服务商集中投资建设数据中心，企业以租用的方式向 IDC 服务商获取服务器、带宽等 IT 资源，这一集中化、专业化的管理方式为企业提供了相对灵活的 IT 资源选择方案，并利用规模效应帮助削减了 IT 成本。
相对于 IDC 模式，云计算模式中提供基础 IT 资源的 IaaS 优势在于，通过虚拟化复用大幅提高了资源利用率，按需配置更为灵活，从而能为企业进一步降低 IT 成本。
通过购买云服务商提供的 IaaS 服务，企业以更低廉的价格、更灵活的方式（可按使用量、按天、按月、按年等），向云计算服务商获取计算、存储等 IT 资源。
云服务器比传统服务器成本可节省至 40%~60%。
云计算模式避免了被租用服务器可能闲置、为应对峰值必须配满等问题，比租赁服务器方式更有效地利用了现有的 IT 资源；同时依靠统一的云平台管理以及灵活的扩展性，进一步消减了管理 IT 资源所需的运营成本。
以 IDC 模式中的服务器租用与云计算模式中的 IaaS 服务为例进行比较，从下表的价格统计可以看出：在高端配置领域，目前云计算相对于 IDC 模式的价格优势尚不明显；而在中小企业需求集中的中低端配置领域，云计算模式将能为企业节省 60%左右的 IT 开支，这使得云计算能成为对成本较为敏感的中小企业首选的 IT 解决方案。
