加速向雲遷移

 

在非“常態”的情況下，大小型企業都在向雲遷移，且無論疫情態勢如何，這種趨勢都將在2021年(nian)提(ti)速(su)。之(zhi)前(qian)還(hai)處(chu)在(zai)觀(guan)望(wang)中(zhong)的(de)企(qi)業(ye)
，如(ru)今(jin)正(zheng)快(kuai)速(su)地(di)轉(zhuan)向(xiang)采(cai)取(qu)基(ji)於(yu)雲(yun)的(de)模(mo)式(shi)來(lai)運(yun)營(ying)業(ye)務(wu)。許(xu)多(duo)安(an)排(pai)員(yuan)工(gong)在(zai)家(jia)辦(ban)公(gong)的(de)企(qi)業(ye)已(yi)經(jing)采(cai)用(yong)了(le)基(ji)於(yu)雲(yun)的(de)應(ying)用(yong)，以(yi)推(tui)行(xing)遠(yuan)程(cheng)辦(ban)公(gong)策(ce)略(lve)

，而(er)零(ling)售(shou)商(shang)則(ze)緊(jin)隨(sui)行(xing)業(ye)巨(ju)頭(tou)們(men)的(de)步(bu)伐(fa)，將(jiang)銷(xiao)售(shou)工具轉移至雲端。

 

與(yu)雲(yun)計(ji)算(suan)相(xiang)關(guan)的(de)另(ling)一(yi)大(da)趨(qu)勢(shi)是(shi)私(si)有(you)雲(yun)基(ji)礎(chu)設(she)施(shi)的(de)加(jia)速(su)采(cai)用(yong)。此(ci)前(qian)業(ye)界(jie)還(hai)普(pu)遍(bian)認(ren)為(wei)
，一(yi)切(qie)最(zui)終(zhong)都(dou)會(hui)轉(zhuan)移(yi)到(dao)公(gong)有(you)雲(yun)中(zhong)。但(dan)從(cong)許(xu)多(duo)企(qi)業(ye)的(de)需(xu)要(yao)看(kan)，他(ta)們(men)偏(pian)愛(ai)將(jiang)財(cai)務(wu)
、醫(yi)療(liao)保(bao)健(jian)等(deng)敏(min)感(gan)信(xin)息(xi)保(bao)存(cun)在(zai)私(si)有(you)雲(yun)中(zhong)。與(yu)此(ci)同(tong)時(shi)，還(hai)有(you)一(yi)些(xie)應(ying)用(yong)根(gen)本(ben)無(wu)法(fa)轉(zhuan)換(huan)到(dao)公(gong)有(you)雲(yun)。而(er)那(na)些(xie)運(yun)維(wei)大(da)型(xing)數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)的(de)企(qi)業(ye)也(ye)發(fa)現(xian)，私(si)有(you)雲(yun)的(de)價(jia)格(ge)要(yao)低(di)於(yu)公(gong)有(you)雲(yun)。因(yin)此(ci)，大(da)多(duo)數(shu)企(qi)業(ye)將(jiang)采(cai)用(yong)公(gong)有(you)雲(yun)和(he)私(si)有(you)雲(yun)混(hun)用(yong)的(de)形(xing)式(shi)
，來(lai)管(guan)理(li)其(qi)應(ying)用(yong)和(he)數(shu)據(ju)，這(zhe)也(ye)將(jiang)成(cheng)為(wei)一(yi)種(zhong)行(xing)業(ye)的(de)標(biao)準(zhun)做(zuo)法(fa)。

 

增加人工智能的采用

 

融合人工智能（AI）應用一直是數據中心的大勢所趨，且該趨勢在2021年並無放緩跡象。盡管在疫情期間推出的應用在疫情結束後仍可能繼續被使用
，但上述趨勢確實與COVID-19疫情有著較強的關聯性。AI被用於推動安全和安防應用的發展，例如自動體溫測量
、免接觸式授權、支付和控製係統以及人員流量監控，同時AI也被應用於暖通空調控製和照明等樓宇管理係統。

 

通過處理大量數據或ML（機器學習）訓練集，能夠開發複雜的AI算suan法fa。例li如ru
，可ke掃sao描miao數shu百bai萬wan張zhang人ren臉lian
，以yi提ti供gong一yi種zhong能neng夠gou全quan麵mian了le解jie人ren類lei表biao情qing細xi微wei差cha別bie的de算suan法fa。算suan法fa創chuang建jian完wan成cheng後hou，可ke負fu責ze對dui大da量liang實shi時shi信xin息xi做zuo出chu反fan應ying，例li如ru麵mian部bu抽chou動dong、皺眉和瞳孔擴張等。

 

AI/ML數據通常存儲在龐大的數據池中，而配備加速器的專用服務器

，例如GPU，非常適合處理AI/ML任務。數據中心網絡正在增加帶寬，為這些係統提供足夠大的數據管道，從而實現經濟且高效的AI工具的開發。

 

物聯網部署將激增

 

隨著企業致力於實現更完善的設施和人員管理，物聯網應用正在迅速激增。諸如LTE-M和Zigbee等較新的連接協議，讓溫度、水消耗
、空間占用、暖通空調控製和其他應用的無線傳感器得以應用，而以太網供電（PoE）更使得從Wi-Fi接入點到監控攝像機等所有應用的統一高效成為可能。

 

物聯網提供了關鍵數據。舉例來說
，物聯網可以推動製造的優化
，使AIzailiuchengkongzhifangmiandeyingyongchengweiyizhongqushi。ruoyaoshixianjiqijiandetongxin，shujutongxinxitongbixushixianfeichangdideyanchi。eryanchiyeshijiangnaxiexindejiaoxiaodefenbushixitonghuobianyuanshujuzhongxin（邊緣數據中心用以支持近距離的應用和服務）部署時主要考量的因素。這種趨勢正在加速分布式網絡的設施部署，以支持大量的邊緣數據中心應用。

 

隨著物聯網應用的不斷增加，預計生成的數據量也將呈指數級增長。處理IoT數據最行之有效的方法，可能就是在位於邊緣的本地處理數據。據Gartner預測
，到2025年，約65％的服務器將被部署在邊緣數據中心。

 

推動光纖發展

 

遠程辦公人員和購物者對快速響應的需求將推動光纖的廣泛采用。光纖雖存在已久，但隨著數據中心在2021年逐漸采用400G以太網
，其部署將進一步加速。盡管受疫情影響
，2020年400G的部署速度有所放緩，但預計這種情況將在2021年有所改善。

 

此(ci)外(wai)
，數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)的(de)容(rong)量(liang)將(jiang)持(chi)續(xu)增(zeng)長(chang)
，其(qi)效(xiao)率(lv)也(ye)勢(shi)必(bi)需(xu)要(yao)不(bu)斷(duan)提(ti)升(sheng)。由(you)於(yu)前(qian)幾(ji)代(dai)銅(tong)纜(lan)在(zai)速(su)度(du)和(he)傳(chuan)輸(shu)距(ju)離(li)方(fang)麵(mian)均(jun)達(da)到(dao)了(le)上(shang)限(xian)，因(yin)此(ci)需(xu)要(yao)更(geng)高(gao)效(xiao)的(de)網(wang)絡(luo)交(jiao)換(huan)設(she)備(bei)，並(bing)推(tui)動(dong)“光纖到服務器”的使用，這也正是光纖網絡帶動網絡設備及光學器件帶寬提升的原因。IEEE 802.3db工作組的目標是服務器的連接達到100、200和400Gbps的速度，這將有助於開發基於VCSEL的低成本光學器件（多模光纖收發器）在短距離中的應用。與此同時，在銀行數據中心、企業樓宇等有著高帶寬需求的領域，領先的OM5多模光纖正持續獲得市場青睞並成為理想的解決方案
，為多種企業網絡環境下的關鍵應用保駕護航。

 

在2021年，適應並滿足遠程辦公人員和客戶的需求，使設施更安全、更高效並實現性能提升，將成為數據中心的關鍵趨勢。隨著行業持續變革
，推行這些計劃的企業將走在數字化浪潮的前沿。

 

關於康普：

 

康普（納斯達克股票代碼：COMM）致力於突破現有的技術界限

，打造世界領先的有線和無線通信網絡。由員工、創新者和技術人員組成的全球團隊始終致力於為世界各地的客戶預測未來趨勢，塑造網絡可能性。了解更多：https://zh.commscope.com/。

 

 

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