相信很多人對數據中心這個詞都并不陌生，但更多的人對數據中心并不了解。直到虛擬化技術出現后，人們才開始了解到數據中心的作用。而云計算和大數據師的到來，讓更多的人開始注意到這個幕后的英雄。

IT科技一直在不斷的進步，這也催生數據中心的技術在不斷變化。隨著近幾年數據中心發展迅速，但是在這個新技術不斷更迭的時代，數據中心還面臨著諸多挑戰，例如，在硬件方面的存儲、服務器以及網絡等方面的問題，以及數據中心能耗問題，等等，這些都是當前人們比較關注的話題。

數據中心存儲

首先我們先來看一下存儲，現在數據規模發展這么迅速，如果測算一些應用的話，PB級的存儲，以及根本就負擔不起，但實際上PB級的存儲幾乎是很多應用遍地皆是，對存儲的要求也是PB級的。但是如何構建一個老百姓買得起，大家用得起，最重要的是很容易擴展的，不是一口吃個胖子，而是隨著應用的需求，數據量的累積，一步一步把存儲彈性建立起來，這是非常重要的。

目前，閃存技術的發展被認為是未來解決數據中心存儲瓶頸的一個技術，但閃存目前的價格依然很高，并且其容量有限，混合式存儲很可能成為數據中心未來的存儲方式。

數據中心在功耗方面的挑戰

說完了存儲方面的瓶頸，我們來看下網絡。現在我們看到的網絡實際上都是預先設定好的，而不是根據你的應用需求可以隨時改變設置的，實時的提供服務交接的，實際上這些都可以。我們需要對網絡設備不斷的升級來滿足用戶的需求。只有整體架構的升級，才能保證服務器升級的效果能夠達到目的。

網絡架構方面，數據中心的網絡布線也關系到整個數據的性能，布線不能簡單的將服務器與存儲通過網絡線纜連接起來，其需要專業人士進行網絡布線，否則就很可能影響機柜的空間利用以及散熱通風，直接影響到數據中心的穩定性。

服務器

下面我們來看一下服務器，也就是計算方面的問題，如今，隨著虛擬化技術的成熟，以及英特爾處理器在摩爾定律推動下不斷提升，計算方面的進步還是非常明顯的。

但在計算方面其實也是同樣存在問題的。例如，在大數據方面，我們現在談的大數據都是對一些中間的數據進行分析，事后再分析，但有沒有可能做到及時分析，對內存的要求，IO的瓶頸，都還是存在的，從產品數據中心層面，計算、存儲、網絡，實際上都需要有不斷提升的。

當然，數據中心除了在計算、存儲以及網絡方面的瓶頸問題，其實數據中心的功耗問題也成為了人們首先考慮的重要課題。如今，各種低功耗芯片發展勢頭很猛，但是成功案例并沒有多少。互聯網巨頭們也根據自己的需求設計自己的數據中心，相信，未來一段時間，數據中心的瓶頸將會逐漸被解決，進一步推動云計算和大數據的發展。

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