随着云计算技术的深入发展，上“云”已成为企业发展常态。而物联网、人工智能、5G等新技术的不断涌现和发展，推动着数据中心的新一轮变革。从大型机数据中心，到标准化数据中心，再到模块化数据中心，云数据中心，近30年时间里，数据中心不断迭代发展。可以预见的是随着我们步入大数据时代，数据中心在数据计算、存储、传输等方面扮演了重要的角色。那么2018年数据中心市场会有哪些新的变化呢?
2018年是边缘数据中心的一年
随着高速移动互联网和物联网的发展，所有的连接都在产生数据，尤其是IOT、4K视频、AR/VR、AI/ML和自动驾驶等应用对于海量数据处理、高速传输和实时响应的需求不断增加，将所有这些信息流传输到云服务或数据中心进行处理的效率太过低下。边缘运算似乎正成为***的解决方案。这就对未来数据中心的计算模式产生了影响，边缘数据中心必定是数据中心发展的重要组成部分。
边缘计算是在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近的端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。
与云计算相比，边缘计算是从数据源头入手，以“实时、快捷”的方式与“云计算”进行应用互补。云计算更侧重于“云”，主要实现最终数据分析与应用，它所有的数据都需要汇总到后端的数据中心去完成，而边缘计算则强调“端”所在的物理区域，通俗讲，是就近为用户提供网络、计算、存储等资源，更能满足用户实时性业务的需求。
边缘数据中心介于核心数据中心和用户之间，它处于最接近用户的地方，可只通过广域网和核心数据中心保持实时的数据更新，直接为用户提供良好的服务。不仅可以避免传递重复的数据，也使得当地用户获得与访问核心数据中心无差异的服务，更重要的是用户体验性更好。
按照IDC的统计数据，到2020年将拥有超过500亿的终端与设备联网，未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理和储存，边缘计算所面对的市场规模非常巨大。如今边缘数据中心已广泛存在，尤其在互联网的数据中心领域里，只有这样互联网才能提供优质的网络访问体验。
全闪存将成为数据中心***存储方案
在过去的2017年，存储市场被SSD、NVME等闪存技术所革新。前面说过，数据中心在数据存储、处理等方面需要有所作为，但是传统的机械硬盘不太给力。受性能限制，使用机械硬盘的数据中心已经无法满足需求，越来越多的新建数据中心开始选择全闪存的解决方案。
数据中心发展到现在，除了需要更大容量的存储需求外，对性能的要求越来越高，特别是面对当前各种各样的应用，例如移动支付、移动社交等，数据中心需要更低的延迟，更快的执行效率，以保证各种应用的快速响应。虽然，数据中心服务器的CPU、内存性能都在不断的提高，但由于受到磁盘性能的影响，执行效率并没有得到大幅的提高，而全闪存的数据中心解决方案，就可以很容易的解决数据中心存储性能过低的问题。
从每G的成本来看，闪存的价格要高于机械硬盘。但从总体成本来看，全闪存其实还是比较便宜的。***，由于闪存是未来的主力，因此各厂家在这块的技术投入力度非常大，闪存的价格在不断的降低，未来肯定会降到一个相对合理的价位。第二，从购买和后期使用的成本来看，闪存有着明显的优势。这主要是因为闪存虽然购买成本高，但故障率较机械硬盘要低很多，并且在能耗、运维和软硬等方面成本更低。第三，从性能和价格角度来讲，闪存的性价比更高，这是毋庸置疑的。
据Gartner预计，到2020年主要数据将只使用SSA(全闪存阵列)的数据中心所占的比例将从目前的零增长到25%.可以预见，全闪存将成为未来***的数据中心解决方案，并应用于企业的关键核心业务上面。
数据中心网络架构重构进行时
网络是数据中心里海量数据的“高速公路”，这些“高速公路”的建设必须要统一规划设计，才能充分发挥网络互联优势。一个拥有先进架构的网络可以节约成本支出，避免频繁发生故障，方便去运维，对于数据中心的发展至关重要。随着云计算、大数据、虚拟化等技术的发展，数据中心网络架构具备了创新性的发展动力。
首先是经典网络向VPC网络演进。经典网络实现所有用户共享公共网络资源池，用户之间未做逻辑隔离，用户内网IP由系统统一分配，相同内网的IP无法分配给不同用户。而VPC(Virtual Private Cloud，私有网络)为用户建立一块逻辑隔离的虚拟网络空间，在VPC内，用户可以自由定义网段划分、IP地址和路由策略，可以在VPC中创建子网，每个子网中可以添加多台云主机，安全可提供网络ACL及安全组的访问控制。
其次是堆叠设备向独立设备网络演进。堆叠实现了网络设备虚拟化功能，即将多台设备虚拟化成了一台设备，方便网络管理，网络结构更加简单，是近十年内普及应用的创新技术。不过堆叠技术属于私有技术，各网络厂商的设备之间是无法做堆叠的，限制了堆叠技术的演进。同时，堆叠设备虽然提升了网络备份能力，但如果出了问题，也可以堆叠设备都弹掉，反而不如独立设备安全，尤其是需要对堆叠设备进行软件升级时，一定要中断网络业务才能完成。因此，堆叠技术已经越来越不适合有高可靠性要求的数据中心，数据中心掀起了去堆叠化运动。
第三是基础网络由二层转发变为三层转发。在二层网络里经常会出现广播风暴或者环路问题，采用全三层方式，不仅可以减少环路发生，还能够提升网络带宽利用率。三层网络虽然配置复杂，但现在可以通过控制器自动化部署，只要将网络设备的端口通过线缆连接好，所有网络配置都是自动化部署。
第四是网络带宽越来越高，单端口速率由40G/100G向200G/400G迈进，现在数据中心内部互连40G非常普及，几乎成了云数据中心的标配，网络出口采用100G的也不少，这种情况在三年前还不多见，可见网络带宽发展的速度有多快，而且这种局面很快又将改变。
第五是降低基础网络复杂度，网络的连接和配置都将傻瓜化。这就需要SDN和NFV两大利器，SDN是面向网络架构的创新，NFV是面向设备形态的创新，利用这两大利器使得网络设备的配置部署变得极其简单，或是通过控制器直接下发转发的流表，或是通过控制器直接下发VXLAN配置，不需要人工干预。人们只需要在控制器上点点鼠标就可以完成业务部署、日常监控和故障处理。
网络重构已经成为数据中心技术发展的热点，数据中心迎来了网络改革的时代。随着网络架构的演进，网络由封闭走向了开放，更加适应未来数据中心业务发展的需要。
自驱动数据中心的AI时代
网络、服务器、存储，以及虚拟化设备通常由不同管理团队使用各种工具进行管理，这就是为什么大部分管理成本往往用在部署，监控，更新和故障排除方面的原因。而企业的IT预算有限，还要考虑应用程序的增加，而实现自动化能够让机器人帮助人工完成重复性任务。
亦如自动驾驶技术一样，数据中心也迎来自驱动时代。数据中心管理正变得集中、自动化，并且通过软件而不是硬件来管理。我们正在看到机器学习、云计算、虚拟化等等技术的整合，以提高整体数据中心的运维效率。特别是人工智能技术和机器学习的引入，IT团队将能够专注于更重要的任务，而不是日常琐碎的运维管理。
数据中心天然就是一个海量数据库，每天生成的和转发的数据都在呈指数增长，有了这些数据，再利用大数据技术去分析，就能得到很多有意义的数据，人工智能再对这些数据进行学习，往往能获得意想不到的收获。比如谷歌的大实验室中心现在已经开始用人工智能技术帮助自己节省电力开支了，谷歌的数据中心用电量已经被节省了几个百分点，而仅这一项就节省了数亿美元。
同时，我们也需要看到AI需求成为未来数据中心需求增长和创新的主要动力，与此同时，AI技术也将帮助数据中心提升运营效率，构建智能数据中心。
在自动化水平提升的同时，我们看到数据中心融合化趋势也非常明显。超融合基础架构(HCI)的引入大幅度简化了数据中心的设计和部署、运维，另外就是数据中心与云服务能力的集成，特别是混合云。这些都在影响数据中心的设计和运行方式。
