数据中心市场分析报告

数据中心市场分析报告

2017年9月

目录

导语 (3)

1. 数据流量的指数增长V.S.数据中心的线性供给 (5)

1.1 数据中心的需求驱动力：爆炸的流量与数据 (5)

1.2 数据中心的供给趋势：绿色、云化、规模化 (8)

2. 数据中心的数据中心的IT 变革与趋势 (16)

2.1 服务器 (17)

2.1.1 趋势一：中高端服务器占比不断提升 (19)

2.1.2 趋势二：定制化服务器设计不断创新，用户主导成主流 (20)

2.2 存储 (21)

2.2.1 趋势一：介质更新—全闪存阵列（AFA）全面增强I/O (26)

2.2.2 趋势二：架构重构—超融合基础架构（HCI） (28)

2.3 网络 (30)

2.3.1 趋势一：数据中心流量爆发促进光器件市场旺盛需求 (34)

2.3.2 趋势二：SDN/NFV打造新一代数据中心网络架构 (36)

导语

数据中心是指一个物理空间，可以实现对数据信息的集中处理、存储、传输、交换、管理。数据中心起源于计算机机房，20世纪90年代客户端/服务器计算模式普及，服务器开始被单独放置，将分散的IT资源集中到一起供用户通过网络使用，专门的数据中心开始流行。21世纪，随着互联网的发展，互联网数据中心IDC 快速发展，所提供的服务不断升级。2014年以来，国内云计算数据中心和新一代大规模数据中心进入快速发展阶段，对比传统数据中心改变了原有的服务交付模式，大规模、绿色化、虚拟化、自动化及安全性成为新一代数据中心的代表特征，整个IDC产业发展方式也正从外延式向内涵式、从卖资源到卖服务转型。

图表1：IDC产业发展路径

图表2：数据中心整体架构

IDC行业景气度与互联网相关行业高度相关，未来三年中国IDC市场规模预计还将保持较快增长，电子商务、移动互联网、视频、网络游戏、直播等垂直行业客户数量及客户业务规模仍在持续扩大，传统行业信息化的渗透率仍有提升空间，这些都将是短期内驱动IDC市场规模增长的核心驱动力。从市场区域来看，除北上广深外，江苏、浙江等新一线城市市场需求增长较快，而新疆等一带一路沿线地区也掀起了IDC投资热潮。

图表3：中国IDC市场规模（亿元）与增速

图表4：全球IDC市场规模（亿美元）与增速

大规模云计算数据中心时代拼的将是规模与运营、产品与服务，传统IDC只能属于新兴行业的旧模式而最终被淘汰。相比云计算模式，传统IDC企业在服务可用性、数据持久性、运维成本和弹性、资源效率等方面都将落于下风。新一代

数据中心的IT架构也将向高性能、高可靠性、高延展性快速变化和发展，IT设备使用效率的提升会在一定程度上抵偿新建数据中心对IT设备的资本投入，长期来看云计算将同时降低数据中心对IT设备的CAPEX和OPEX。

1. 数据流量的指数增长V.S.数据中心的线性供给

1.1 数据中心的需求驱动力：爆炸的流量与数据

1）全球互联网数据流量将持续保持高速增长（2015-2020 CAGR=22%），绝大多数互联网流量都源自或者终止于数据中心。全球IP流量爆发驱动因素很多，远未看到天花板，全球网民数量的人口红利、全新和高级视频服务、移动端数据流量消费以及连接到IP网络的设备数量激增等都进一步带动IP流量成倍增长。

根据Cisco测算，从2015年至2020年，全球数据中心IP流量预计增长三倍（CAGR=27%），而我国数据中心IP流量规模预计到2020年也将达到8.6ZB （CAGR=34.2%）。整个数据中心IP流量可划分为数据中心内部流量、数据中心到用户的流量和数据中心之间的流量。在传统数据中心中，应用主要部署在单个或者少量几个服务器上，而服务器之间的通信较少，因此IP流量以南北流量为主。而随着大规模集群计算的部署，未来将有许多服务器协同工作并负责计算，而只有少量服务器对外提供应用接口，服务器之间的数据交换和状态同步将构成数据中心的主要流量。因此，数据中心内部的流量增长速度远远快于数据中心到用户的流量增长，到2020年东西流量预计将占到数据中心总流量的86%，而南北流量仅占数据中心相关流量的14%。

图表5：全球数据中心IP流量增长

图表6：东西流量全面超越南北流量

2）全球产生的数据量未来10年将至少增加10倍（IDC预测从2016年16ZB 增至2025年163ZB），虽然只有15%左右的数据最终将存储在数据中心当中，但数据总量激增同样将带动数据中心数据存储量成倍增加。同时，随着越来越多人将个人数据存储在云端，个人云存储规模的增长同样需要全球数据中心基础设施的支撑。根据Cisco测算，从2015年至2020年数据中心存储安装容量将增加近5倍（从2015年的382EB增至2020年的1.8ZB），而数据中心内存储的实际数据总量将增长5.3倍（从2015年171EB增长到915EB）。

图表7：每年全球产生的数据量规模（ZB）

图表8：数据中心内存储的实际数据

3）大数据、人工智能等新兴产业的发展对数据处理速度和计算量提出了新的要求和挑战，也成为未来数据中心需求增长的重要驱动因素之一。大数据和人工智能都是基于海量数据分析的基础上，而且如深度学习、直播中的视频转码、图片解压缩等等复杂算法和模型都非常消耗计算资源。

过去，受摩尔定律的影响，计算机体系结构的吞吐量和系统性能每18个月就能翻倍。但随着半导体技术接近物理极限，处理器的性能难以继续按照摩尔定律进行增长，而计算需求却正以超“摩尔定律”的速度激增，处理器本身已经无法满足高性能计算（HPC）应用软件的性能需求。在后摩尔定律时代，为了满足计算需求和计算能力的缺口，一种方式是尝试各种新的芯片架构，如新添一些具备特定功能的芯片（GPU、FPGA等）来满足特定计算需求；而另一种方式便是通过增加服务器的数量来满足计算需求，这就需要更多的数据中心承载服务器。