text: 盡管数据中心的寿命是通常是以数十年为一个计量单位而更新的，但是现在数据中心内像管理、制冷、供电等各种技术的不断发展成熟，促使数据中心快速改变。云计算、大数据、移动互联网、物联网等技术也推动着互联网和传统行业数据中心向着集中化、规模化发展。
  云计算、大数据、移动互联的发展带动数据中心的急剧增长，不论是私有云、公有云还是混合云，企业数据中心建设都面临着许多关键问题。数据中心使用的设备日渐增多，业务模式以数据为重，必须能够给予支持并有能力无缝整合云应用和服务，不断提高数据中心的资源利用率，充分降低整体成本，提升管理效率，通过伸缩自如的软硬件重定义应对业务的快速变化。
  这意味着，数据中心正在从简单的模块堆砌向面向应用、资源重构、软件定义部署及更好地控制数据中心方向发展。
  当前企业数据中心的发展实际上与其内部的各种相关设备的发展进步是不匹配的，数据中心的功耗、散热和空间要求已然发生了变化，这种不匹配正在推动各种规模的企业纷纷开始破釜沉舟的对其数据中心实施大刀阔斧的改革，以便能够跟上并推动企业业务的加速运营发展。
  IDC预测，到2020年，下一代的应用程序和新IT架构的需求将迫使55%的企业组织升级其现有的数据中心设施或部署新的数据中心设施。然而，在数据中心变革过程中，却不得不首先考虑如下几个问题。
  首先是服务器的扩展性，单台服务器设备的扩展性受内部CPU互连性能、I/O扩展能力的制约，数据中心的扩展性则受网络性能的制约。目前的企业越来越多的采用分布式IT基础架构，硬件设备间的互连网络带宽远低于主板内和设备内的互连带宽，并且网络协议復杂、层次众多,协议的转换和处理占用了大量系统资源，使得业务系统扩展性受到严重限制。
  其次是专业应用及重构单元共享。虚拟化、分布式集群、高速网络仅能保证系统的IOPS、吞吐量等性能，系统存储容量能够实现同步缐性增长。但是不同企业自身应用特性需求不同，多核技术和异构技术就成为数据中心变革的重要课题。例如，目前在深度学习应用上主流的通用处理器CPU以及辅助的图形处理器GPU可通过高度并行，大幅提升计算能力。因此，根据不同企业自身应用特性需求，如高密度计算、更快的本地存储等需求，提升CPU针对大规模应用的性能，或者发展面向应用的专用或可重构计算单元更显迫切。
  最后是设备的易管理和易部署。对于大规模数据中心讲，部署几百万台传统的机架、刀片服务器、存储、交换机，对于数据中心的管理与运维復杂度来讲都是一场噩梦，机柜级服务管理以及部署因此应运而生。整机柜管理和部署包括了计算、存储与网络模块化的IT资源组合，将计算、存储与网络单位模块根据不同的应用需求进行搭配。从组装的角度来看，模块化设计与传统的机架服务器就已经开始产生了区別，模块化的设计能够使生产商独立完成预装生产以及按客户需求部署节点。功能模块的管理与互联有了更很大的不同，它让用户可以按机柜为单位管理IT资源，这对于数据中心来说，无疑是非常便捷以及高效的。在未来，整机柜管理和部署将实现各IT资源的池化聚合的功能，实现开机及部署应用，从而真正实现数据中心及计算机（DCasacomputer）。
  当前，我们现在正处于一场几十年未见的企业级数据中心革命性转变中，通过对以上的问题分析可以看出，随着规模的不断扩大,传统数据中心将服务器、存储、网络进行简单堆积，辅以虚拟化软件进行资源简单调度和管理的方式已经无法满足需求，必须进行各个层面技术的创新和数据中心架构的变革，使得虚拟机、虚拟网络和存储设备能够以高速自动化的方式分配与重新配置，不会受到非动态设置的硬件基础设施的限制。用户可根据应用的模式便可灵活的调配其所需的IT基础架构资源，实现硬件资源自由调配。