在數字時代的早期，數據中心是一座神秘的建筑，籠罩在神秘之中。它們是巨大而荒涼的建筑，冒著滾滾的蒸汽，在遠處若隱若現。當您考慮到對于使用它們的企業來說，它們在這些建筑物中的IT操作是支持其業務的“皇冠上的寶石”時，機密性是可以理解的。
一些企業選擇構建和管理自己的數據中心，而其他企業則選擇將其IT環境外包給第三方多租戶托管數據中心來管理費用。這些早期的中心為公司外包IT環境提供了安全的數據中心空間、電源和連接(ping、電源和管道)。
從那時起，數據中心已經發展到支持新的技術進步和相關的日益增加的復雜性。提供專業知識并成為值得信賴的合作伙伴，幫助企業利用虛擬化和云計算的業務優勢。
數字化轉型
大約10年前，數字化轉型(也稱為數據數字化)以目前的形式起步，此后一直在穩步加速。據Statista稱，“全球創建、捕獲、復制和消費的數據量預計將從2020年的約59ZB(ZB)增加到2024年的約149ZB。”
這意味著企業現在必須更加關注數字化轉型并保持敏捷。特別是計算、存儲和連接方面的進步增加了他們的企業IT需求。
數據：人工智能的命脈
隨著數字化轉型的加速和全球數字經濟的形成，第三方數據中心通過集成人工智能(AI)和機器學習(ML)等技術不斷發展和應對。
正如SAS解釋的那樣，“雖然機器學習是基于機器應該能夠通過經驗學習和適應的想法，但人工智能是指機器可以‘智能地’執行任務的更廣泛的想法。”人工智能“應用機器學習、深度學習等技術解決實際問題。”AI和ML依靠大量的數據進行分析，提供有力的信息。
人工智能驅動的公司
應用實時人工智能、人工智能、語音識別、定位服務以及速度和身份跟蹤的能力正在支持新的應用和服務。我們與數字技術的交織超出了我們的想象。想想人工智能驅動的公司，如網飛和亞馬遜，它們現在是我們日常生活的支柱。超規模公司通常會建立自己的專用數據中心，以滿足他們對上市速度、規模、地點、經濟和物流的重要要求。
作為一家提供數據中心解決方案的公司的首席營銷官和參謀長，我發現第三方托管市場也在向同一個方向發展。第三方數據中心一直在利用AI和ML的數字交付模式開發和增強其服務。
根據最近的IDC調查(通過DataCenterDynamics)，“72%的受訪者表示，他們對主機的使用將在未來12個月內增加。”根據Gartner的數據，“2021年全球數據中心基礎設施的最終用戶支出預計將達到2000億美元，比2020年增長6%。”
數據中心的數字化轉型
因此，一些多租戶數據中心正在變得完全數字化，并采用先進的技術。AI和ML的進步提高了系統的可靠性、能效和安全性，同時降低了運營成本。許多數據中心為客戶提供工具來訪問和控制其計算和存儲環境中的指標。
AI和ML正在啟用新的數據中心服務，如面部識別，以識別徽章持有者，并檢測和索引對象和異常情況。一些數據中心還提供建立準確的客戶功耗預測的能力，因此他們只需根據需要付費。許多公司還提供環境傳感器來進行分析，并為客戶提供按需可見的溫度和濕度指標，以滿足他們的可持續發展要求。
所有這些都是非常新的，對于許多頭銜中帶有“IT”的商業領袖來說，它代表著未知的領域。
規模、連通性和可持續性
AI、ML、新數字服務很酷，但對企業來說，更重要的是可以幫助企業快速擴大業務規模，獲得更高級的連接。
當您尋找合適的技術和數據中心時，請考慮它們是否能夠根據您IT環境的需求快速擴展或減少所需的空間和電力。他們是否為你使用的任何服務提供云和混合托管選項，比如AWS、MSAzure和Google Cloud？是否需要接入網內運營商、多條光纖路由或互聯網對等交換機？
建議
對于希望外包IT或更換數據中心提供商的企業來說，了解數據中心提供商支持您的業務增長軌跡的能力，以及他們管理您有效向客戶提供服務所需的連接級別的能力是非常重要的。
最好的供應商會就這些領域的相關問題展開對話，并積極制定與這些領域相適應的解決方案。
從組織的角度和您感興趣的數據中心的具體功能來評估提供商。服務功能通常因數據中心和地區而異。
在評估供應商的優勢、劣勢和長期愿景時，將公司的長期目標與關鍵標準保持一致。轉移到托管設施往往成本高昂，并有潛在的破壞性，對許多人來說，這是一個長期的承諾。
數字化轉型為我們所有人創造了未知的領域。如果歷史可以作為任何指標，讓數據中心在我們其余人之前識別和響應。
