idc大數據市場規模

1、IDC運營商的IDC定義大數據四大特徵

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2、大數據中心是什麼？中國最大的大數據中心在哪裡？

亦庄網通機房
機房地址：北京市亦庄經濟技術開發區北環東路一號網通國際大廈
機房簡介：
採用三個模組化數據中心的設計概念，地上4層，地下1層，建築高度20米，層高4.8米。為整個idc數據中心的工藝提供了充足的凈空要求。數據中心專用面積達到了21，000平米。模組的獨立功能性使建築平面可以多樣組合，一個樓層最大可以組合為5400平米的大型idc數據中心。
每個模組的數據中心同時具備獨立的功能區域，使idc的功能分區更具多樣性和獨立性。8.8×8.8米的大柱距開間為數據中心內通訊設備設置和網路的規劃提供了其他idc不可比擬的寬廣空間，使客戶的使用自由度得到最大化的體現。

3、大數據ⅠDC業務是什麼？

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4、大數據代理需要具備什麼資質

您好！大數據中心是近幾年才發展起來的，僅2011年到2013年上半年全國共規劃建設數據中心255個，已投入使用173個，總用地約713.2萬平方米，總機房面積約400萬平方米。數據中心建設條件主要包括以下方面：
一、能源供應：數據中心三分之一以上的預算將是環境成本。數據中心約60%的資產支出和50%的運營成本都與能源有關。在確保高性能的同時，將冷卻散熱降至最低是雲數據中心實現「綠色」所必須要做的，這就要求更科學、更合理的供電方式和製冷系統的配置。
二、氣候因素：雖然氣溫、台風、洪水、乾旱等自然氣候因素都是雲數據中心布局的影響因素，但溫度條件是需要重點考慮的氣候因素。所在地的常年平均氣溫是影響雲數據中心能耗的決定性因素之一，甚至是決定PUE高低的重要因素。
三、地質條件：地殼穩定，發生地質災害的可能性小，為數據中心的階段內的穩定運營提供保證。
目前我國數據中心產業雖然已經開始呈現出向規模化、集中化、綠色化、布局合理化發展的趨勢，也涌現出一些成功的案例。比如鄂爾多斯大數據中心，該數據中心機房嚴格按照國際領先的行業設計標准，集IDC設計理念和綠色節能技術於一體，與世界一流IDC保持同步，能夠為全社會提供同等級服務的數據中心。

5、為什麼大數據伺服器還停留在數據中心內部部署

CDN的全稱是Content Delivery Network，即內容分發網路。其目的是通過在現有的Internet中增加一層新的網路架構，將網站的內容發布到最接近用戶的網路"邊緣"，使用戶可以就近取得所需的內容，解決Internet網路擁塞狀況，提高用戶訪問網站的響應速度。從技術上全面解決由於網路帶寬小、用戶訪問量大、網點分布不均等原因，解決用戶訪問網站的響應速度慢的根本原因。 狹義地講，內容分發布網路(CDN)是一種新型的網路構建方式，它是為能在傳統的IP網發布寬頻豐富媒體而特別優化的網路覆蓋層；而從廣義的角度，CDN代表了一種基於質量與秩序的網路服務模式。簡單地說，內容發布網(CDN)是一個經策略性部署的整體系統，包括分布式存儲、負載均衡、網路請求的重定向和內容管理4個要件，而內容管理和全局的網路流量管理(Traffic Management)是CDN的核心所在。通過用戶就近性和伺服器負載的判斷，CDN確保內容以一種極為高效的方式為用戶的請求提供服務。總的來說，內容服務基於緩存伺服器，也稱作代理緩存(Surrogate)，它位於網路的邊緣，距用戶僅有"一跳"(Single Hop)之遙。同時，代理緩存是內容提供商源伺服器（通常位於CDN服務提供商的數據中心）的一個透明鏡像。這樣的架構使得CDN服務提供商能夠代表他們客戶，即內容供應商，向最終用戶提供盡可能好的體驗，而這些用戶是不能容忍請求響應時間有任何延遲的。據統計，採用CDN技術，能處理整個網站頁面的 70%～95％的內容訪問量，減輕伺服器的壓力，提升了網站的性能和可擴展性。 與目前現有的內容發布模式相比較，CDN強調了網路在內容發布中的重要性。通過引入主動的內容管理層的和全局負載均衡，CDN從根本上區別於傳統的內容發布模式。在傳統的內容發布模式中，內容的發布由ICP的應用伺服器完成，而網路只表現為一個透明的數據傳輸通道，這種透明性表現在網路的質量保證僅僅停留在數據包的層面，而不能根據內容對象的不同區分服務質量。此外，由於IP網的"盡力而為"的特性使得其質量保證是依靠在用戶和應用伺服器之間端到端地提供充分的、遠大於實際所需的帶寬通量來實現的。在這樣的內容發布模式下，不僅大量寶貴的骨幹帶寬被佔用，同時ICP的應用伺服器的負載也變得非常重，而且不可預計。當發生一些熱點事件和出現浪涌流量時，會產生局部熱點效應，從而使應用伺服器過載退出服務。這種基於中心的應用伺服器的內容發布模式的另外一個缺陷在於個性化服務的缺失和對寬頻服務價值鏈的扭曲，內容提供商承擔了他們不該干也干不好的內容發布服務。 縱觀整個寬頻服務的價值鏈，內容提供商和用戶位於整個價值鏈的兩端，中間依靠網路服務提供商將其串接起來。隨著互聯網工業的成熟和商業模式的變革，在這條價值鏈上的角色越來越多也越來越細分。比如內容／應用的運營商、託管服務提供商、骨幹網路服務提供商、接入服務提供商等等。在這一條價值鏈上的每一個角色都要分工合作、各司其職才能為客戶提供良好的服務，從而帶來多贏的局面。從內容與網路的結合模式上看，內容的發布已經走過了ICP的內容（應用）伺服器和IDC這兩個階段。IDC的熱潮也催生了託管服務提供商這一角色。但是，IDC並不能解決內容的有效發布問題。內容位於網路的中心並不能解決骨幹帶寬的佔用和建立IP網路上的流量秩序。因此將內容推到網路的邊緣，為用戶提供就近性的邊緣服務，從而保證服務的質量和整個網路上的訪問秩序就成了一種顯而易見的選擇。而這就是內容發布網(CDN)服務模式。CDN的建立解決了困擾內容運營商的內容"集中與分散"的兩難選擇。無疑對於構建良好的互聯網價值鏈是有價值的，也是不可或缺的。

6、【大數據整體解決方案】之亦策軟體與寶信數據成功案例分享

在越來越講究綠色環保的今天，數據也提倡高效節能，綠色數據中心是未來的一個發展目標。建設綠色數據中心，可以達到節省運維成本、提高數據中心容量、提高系統的可靠性及可擴展的靈活性等效果。綠色數據中心是新一代數據中心發展的重要方向之一，建立並運行一個綠色數據中心包括先進的技術和策略。

上海寶信數據中心有限公司（簡稱「寶信數據」），由上海寶信軟體股份有限公司、上海萬申信息產業股份有限公司、上海習雲科技發展有限公司共同出資組建，專業從事雲計算產業及數據中心的管理、運營、服務。公司戰略定位是依託寶信數據中心戰略發展規劃，立足數據中心行業服務領域，造就具備核心競爭力的高科技企業。未來計劃面向市場在雲計算產業發展、數據中心服務、IDC租賃、運維管理等領域大展宏圖。因此寶信數據需要一個更高效的大數據運作方式。

Ebistrategy亦策軟體的技術實力和實施經驗讓寶信數據在經過幾番選型後最終敲定合作意向。寶信數據採用的亦策商業智能軟體Qlik Sense，特有的關聯技術，可脫離數據倉庫架構，減少預設查詢路徑和預設層次結構復雜且風險大的工作。能夠連接到多個數據源以提供更加全面的視角，而不影響性能，不是IT專業人員也能夠自動描繪和連接數據源。數據敘事功能使分析共享更加直觀，能與團隊分享新的發現，讓高效協作變得更加簡單。管理人員可以在故事和實時分析之間切換或結合，快速找到問題，減少決策延遲。

寶信數據通過亦策商業智能軟體Qlik Sense的支持，在數據分析、數據可視化方面得以全面的提升，在數據採集與決策平台上更具效率。在IDC數據中心配套運營管理、節能保障等支持服務上擁有顯著提升。規范並標准化運營管理體系，讓軟體與運維體系融於一體。為成為國際領先、國內最大的IDC 運營提供商打下堅實基礎。

到2017年，我國將圍繞重點領域創建百個綠色數據中心試點，並制定綠色數據中心相關國家標准4項及綠色數據中心建設指南。在現有綠色數據中心工作基礎上，優先在生產製造、能源、電信、互聯網、公共機構、金融等重點應用領域選擇一批代表性強、工作基礎好、管理水平高的數據中心，開展綠色數據中心試點創建工作。Ebistrategy亦策軟體將在更廣泛的行業里顯現自己的價值，讓數據驅動高效的運維管理。

7、IDC託管商的IDC定義大數據四大特徵

1，中國IDC評述網07月25日報道：在今天舉辦的英特爾大數據論壇上，IDC中國企業級系統與軟體研究部高級研究經理周震剛表示，IDC定義了大數據的四大特徵——海量的數據規模(volume)、快速的數據流轉和動態的數據體系(velocity)、多樣的數據類型(variety)和巨大的數據價值(value)。

  2，「對用戶最有意義的，就是大數據可通過處理和分析而被發掘出來的價值——無論是商業價值還是社會價值。」周震剛如此說道。周震剛還簡要介紹了IDC對於大數據未來的十大預期。「我們看到2010年全球大數據以及相關的硬體、軟體和服務市場，大概是30億美元市場;在2015年整個市場將超過170億美元，平均增長速度每年超過50%。」

互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒
零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

  3，「在未來兩三年當中，Hadoop會有一個很明顯的商業化的過程。在Hadoop發展非常快的前提之下，很早期的項目也面臨著種種挑戰。」周震剛說，「雖然說Hadoop是完全開源的市場，但並非是一個完全免費的市場，Linux市場在過去幾年間，操作系統增長非常慢，但它帶來的基礎架構軟體、系統管理軟體、開發應用軟體，比如說資料庫、開發工具以及應用軟體包括Linux伺服器硬體的增長卻非常快。」

4，同時，大數據會帶來更多的軟體公司之間的收購。大數據軟體市場的生態系統有很多類型的軟體廠商，包括傳統的關聯資料庫廠商，以及多維展現做分析的軟體廠商，對Hadoop分析包括管理，很多業界並不太熟悉的公司很可能在未來被大公司所並購。在應用場景上，大數據將在未來一兩年從傳統的互聯網和電信方面的應用，未來幾年將會逐漸向更多行業發展。

5,「大數據推動基礎架構向Scale-out發展。因為從比較傳統的數據處理方式和大數據的處理方式來講，我們發現在處理結構化和非結構化數據方面，在對數據進行處理的時候，因為大數據的類型比較復雜，數據量比較大，可以通過分布式的處理方式把應用復雜分散到分布式系統的各個節點上，而傳統的數據處理將是運算能力非常強、CPU主頻非常高的一台機器來處理，而不是大數據這種多個節點、多個CPU核數來處理，這代表了大數據時代發展方向從Scale-up轉向Scale-out。」周震剛說。「中國成為全球最重要的大數據市場之一，中國人口數是全球第一，也就造就了全球第一互聯網用戶數和全球第一的移動互聯網用戶數，創造數據的規模遠遠超過全球其他各個國家。大數據給市場帶來的將是更廣泛的機會，對於中國來說這個市場是非常有前景的。另外各行業的客戶和各行業的開發商也應該在大數據市場抓住機會，藉助自己的優勢創造更多的價值。」

8、大數據、IDC和雲計算之間有什麼關系嗎？

大數據是雲計算的殺手鐧應用
大數據與雲計算的關系，引起一些人的困惑。為了便於探討二者的關系，這里從「計算」和「數據」的歷史關系說起。因為雲計算首先是一種「計算」，大數據首先是一種「數據」，而計算機就是用來「計算」「數據」的。
計算機是軟體和硬體分離的，是一種軟體定義的電子產品（可編程）。計算機設計中的一個重要問題是如何有效管理CPU、內存和I/O等硬體資源，以及如何讓應用程序合理使用這些資源。這兩大任務最早內嵌在各種應用程序中，由應用程序自身完成，缺點是費力、復雜和易錯，難以升級和移植，而且重復工作。
上世紀60年代這些共性功能開始從應用中分離出來，逐步形成了一種通用的軟體包，這就是操作系統。操作系統是位於硬體和應用程序之間的「中間件」，讓應用軟體和硬體得以分離並獨立發展，發展成了最核心的計算機系統軟體，也成就了微軟公司的偉大。
以UNIX為始祖的常見現代操作系統有Android、BSD、iOS、Linux、 MacOSX、QNX等，以及原創的微軟Windows、 Windows Phone和IBM的z/OS.操作系統的工作范圍，也從最初的計算機蔓延到手機、游戲控制器、電視機頂盒、智能汽車和智能眼鏡等，還有與雲計算密切相關的Web伺服器。
上世紀70年代，計算機的快速發展使得數字化數據爆發式增長，「海量」數據管理成了新挑戰。把通用操作系統的文件管理用於數據管理時，無論是擴展性、效率和便利性，都不適應「海量」數據的管理需要，應用軟體被迫內嵌自己設計的數據管理系統。同樣的，「海量」數據管理由每個應用程序自身完成，缺點也是費力、復雜和易錯，難以升級和移植，並且重復工作。
於是一種專門面向「海量」數據管理的通用軟體問世了，那就是資料庫管理系統（DBMS），一種應用系統軟體。DBMS包括了資料庫定義、創建、查詢、更新和管理等功能，這些都是數據管理所必需的，是操作系統的文件管理系統所沒有的。
著名的DBMS有 MySQL、 PostgreSQL、SQLite、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBM DB2等，都是關系型DBMS.當然還有非關系型No SQL模式的，只是沒那麼流行。
DBMS與字處理軟體等一起，成為單機時代最重要的應用軟體，也成就了一家偉大的應用軟體公司Oracle.大約不足20年前，操作系統和資料庫的技術和市場未來，看起來都那麼可預知。一個是微軟的天下，一個是Oracle的天下。
但互聯網來了，尤其是Web開始流行。
Web伺服器所使用的操作系統，最初面向單機設計，擴展用於區域網范圍內管理多台伺服器還勉強可用。但當互聯網巨頭崛起，需要Web伺服器的操作系統管理數百萬台Web伺服器的時候，傳統操作系統勉為其難，需要「技術革命」了。「革命」的結果就是雲計算。
雲計算大傘下有很多概念，核心技術之一是虛擬化。虛擬化有「1虛N」和「N虛1」兩種模式，前者主要是為了省錢，以Amazon AWS為代表；後者主要是為了大數據處理，以Google GAE為代表。
雲計算的「N虛1」模式，可將多台物理計算機虛擬化為一台超級計算機，向應用程序提供資源池的調度管理服務，與傳統操作系統的功能幾乎完全相同，因此常被稱為「雲計算操作系統」。只是雲計算操作系統的工作范圍，擴大到數據中心甚至整個互聯網范圍內，把每台計算機也當做資源看待和管理。
有了雲計算操作系統，雲應用軟體和硬體（計算機資源）得以分離，各自可以獨立發展。歷史再次重演，雲計算以及SNS、微博、移動互聯網和物聯網等的快速發展，具有3V特點的數據爆發，大數據管理的挑戰也最先到來。同樣，面向計算設計的通用雲計算操作系統，在大數據管理方面的擴展性、效率和便利性，都面臨新挑戰。
歷史上計算機面對「海量」數據的挑戰，將數據應用和數據管理分離，催生了通用的DBMS.現在雲計算面對大數據的挑戰，也必將使大數據應用和大數據管理分離，催生「大資料庫管理系統」，並且逐步走向通用化和平台化。
ATM（非同步傳輸模式）是通信資源稀缺時代的產物，TCP/IP是通信資源富饒時代的產物。類似的，傳統DBMS是IT資源稀缺時代的產物，大數據管理系統是IT資源富饒時代的產物。
計算是工具，可以工業化提供；數據是資源，是個性化的資產。如果說Office、游戲等是PC的殺手鐧應用，瀏覽器、搜索、SNS等是互聯網的殺手鐧應用，那麼大數據等就是雲計算的殺手鐧應用。

9、大數據，IDC，雲計算之間有什麼關系嗎？

大數據是雲計算的殺手鐧應用
大數據與雲計算的關系，引起一些人的困惑。為了便於探討二者的關系，這里從「計算」和「數據」的歷史關系說起。因為雲計算首先是一種「計算」，大數據首先是一種「數據」，而計算機就是用來「計算」「數據」的。
計算機是軟體和硬體分離的，是一種軟體定義的電子產品（可編程）。計算機設計中的一個重要問題是如何有效管理CPU、內存和I/O等硬體資源，以及如何讓應用程序合理使用這些資源。這兩大任務最早內嵌在各種應用程序中，由應用程序自身完成，缺點是費力、復雜和易錯，難以升級和移植，而且重復工作。
上世紀60年代這些共性功能開始從應用中分離出來，逐步形成了一種通用的軟體包，這就是操作系統。操作系統是位於硬體和應用程序之間的「中間件」，讓應用軟體和硬體得以分離並獨立發展，發展成了最核心的計算機系統軟體，也成就了微軟公司的偉大。
以UNIX為始祖的常見現代操作系統有Android、BSD、iOS、Linux、 MacOSX、QNX等，以及原創的微軟Windows、 Windows Phone和IBM的z/OS.操作系統的工作范圍，也從最初的計算機蔓延到手機、游戲控制器、電視機頂盒、智能汽車和智能眼鏡等，還有與雲計算密切相關的Web伺服器。
上世紀70年代，計算機的快速發展使得數字化數據爆發式增長，「海量」數據管理成了新挑戰。把通用操作系統的文件管理用於數據管理時，無論是擴展性、效率和便利性，都不適應「海量」數據的管理需要，應用軟體被迫內嵌自己設計的數據管理系統。同樣的，「海量」數據管理由每個應用程序自身完成，缺點也是費力、復雜和易錯，難以升級和移植，並且重復工作。
於是一種專門面向「海量」數據管理的通用軟體問世了，那就是資料庫管理系統（DBMS），一種應用系統軟體。DBMS包括了資料庫定義、創建、查詢、更新和管理等功能，這些都是數據管理所必需的，是操作系統的文件管理系統所沒有的。
著名的DBMS有 MySQL、 PostgreSQL、SQLite、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBM DB2等，都是關系型DBMS.當然還有非關系型No SQL模式的，只是沒那麼流行。
DBMS與字處理軟體等一起，成為單機時代最重要的應用軟體，也成就了一家偉大的應用軟體公司Oracle.大約不足20年前，操作系統和資料庫的技術和市場未來，看起來都那麼可預知。一個是微軟的天下，一個是Oracle的天下。
但互聯網來了，尤其是Web開始流行。
Web伺服器所使用的操作系統，最初面向單機設計，擴展用於區域網范圍內管理多台伺服器還勉強可用。但當互聯網巨頭崛起，需要Web伺服器的操作系統管理數百萬台Web伺服器的時候，傳統操作系統勉為其難，需要「技術革命」了。「革命」的結果就是雲計算。
雲計算大傘下有很多概念，核心技術之一是虛擬化。虛擬化有「1虛N」和「N虛1」兩種模式，前者主要是為了省錢，以Amazon AWS為代表；後者主要是為了大數據處理，以Google GAE為代表。
雲計算的「N虛1」模式，可將多台物理計算機虛擬化為一台超級計算機，向應用程序提供資源池的調度管理服務，與傳統操作系統的功能幾乎完全相同，因此常被稱為「雲計算操作系統」。只是雲計算操作系統的工作范圍，擴大到數據中心甚至整個互聯網范圍內，把每台計算機也當做資源看待和管理。
有了雲計算操作系統，雲應用軟體和硬體（計算機資源）得以分離，各自可以獨立發展。歷史再次重演，雲計算以及SNS、微博、移動互聯網和物聯網等的快速發展，具有3V特點的數據爆發，大數據管理的挑戰也最先到來。同樣，面向計算設計的通用雲計算操作系統，在大數據管理方面的擴展性、效率和便利性，都面臨新挑戰。
歷史上計算機面對「海量」數據的挑戰，將數據應用和數據管理分離，催生了通用的DBMS.現在雲計算面對大數據的挑戰，也必將使大數據應用和大數據管理分離，催生「大資料庫管理系統」，並且逐步走向通用化和平台化。
ATM（非同步傳輸模式）是通信資源稀缺時代的產物，TCP/IP是通信資源富饒時代的產物。類似的，傳統DBMS是IT資源稀缺時代的產物，大數據管理系統是IT資源富饒時代的產物。
計算是工具，可以工業化提供；數據是資源，是個性化的資產。如果說Office、游戲等是PC的殺手鐧應用，瀏覽器、搜索、SNS等是互聯網的殺手鐧應用，那麼大數據等就是雲計算的殺手鐧應用。

10、中國將建設哪些大數據工程

大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理回和處理的數據集合。答
有人把數據比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。