數據中心設計的經濟學
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在這方面，directadmin漢化 虛擬主機，大型云計算服務提供商處于嘗試新方法的絕佳位置。例如，雖然CPU曾經是主要的甚至是獨占的計算單元，但GPU、神經網絡加速器和其他專用處理單元正在發揮越來越大的作用。例如，GPU在并行處理方面表現優異，并且越來越多地服務于超級計算機，其中所謂的橫向擴展工作負載很常見。此外，神經網絡加速器有助于支持許多行業蓬勃發展的人工智能應用程序。搜索巨頭谷歌公司就是這樣一個例子：該公司開發了“張量處理單元”（TPU）來加速機器學習應用程序。這些設計不是CPU的替代品，但它們比某些標準體系結構更有效地解決某些問題，VPS租用 國內服務器，因此構建的這種專用體系結構正在激增。因此，摩爾定律的終結是一個令人興奮的發展，因為它可能刺激更多的創新，而不是加強標準的計算方法（即只是不斷縮小晶體管）。
從高層次的IT支出角度來看，可以發現云計算服務提供商與數據中心房地產提供商之間的設計領導方面的競爭或合作。云計算提供商可以為客戶創建和提供IT服務，并且不必總是承受設計和規劃物理數據中心的責任。他們還可以外包許多責任，數據中心房地產提供商可以在這方面發揮補充作用而非競爭的作用。由于云計算市場包含更多的IT資源，云計算提供商的需求將對數據中心房地產提供商產生更大的影響，因此數據中心的設計將繼續依賴于他們的需求。但是，數據中心房地產提供商仍然必須決定如何最好地提供電力和空間等服務，例如網絡連通性。因此，每一方都可以根據其專業知識來管理數據中心設計的這些方面。
結合不斷增長的云計算應用，這一趨勢表明數據中心設計越來越多地掌握在云計算服務提供商或那些為云計算提供商提供數據中心空間的公司手中。
當然，數據中心設計的主要驅動力是經濟學。具體而言，客戶對IT資金的需求是什么？如今，盡管IT資源的消耗在增加，但IT預算卻沒有太大的增長。例如，分析機構Gartner公司對全球IT支出預測的比較表明，2014年和2018年的預測值之間存在著相似的差異。2014年，Gartner公司預測2013年IT總支出為3.67萬億美元，2014年為3.75萬億美元，2015年為3.89萬億美元。在2018年，Gartner公司預測2017年的支出為3.51萬億美元，2018年為3.74萬億美元，2019年為3.85萬億美元。當然，不斷增長的服務需求將導致人們預計支出增長，但如果Gartner公司估計有任何跡象，那么這種預測多年來都未能實現。但是，為什么在如此火爆的市場和可能正在復蘇的經濟中，強勁的支出增長的預測會經常失敗？
數據中心整合在很大程度上受到云計算不斷增長的推動，將主要的設計決策交付給云計算服務提供商以及容納其中許多服務提供商的房地產提供商。云計算的經濟學表明這種趨勢將繼續下去，摩爾定律的終結也將如此。IT是外圍任務的比較通常缺乏開發創新計算技術和數據中心設計的資源和知識，或兼而有之。因此，這些提供商通常處于更有利的地位來解決這些問題。然而在這兩個群體之間，其創新可能是互補的而不是競爭性的，二者都能應用其優勢來應對IT資源不斷增長的需求。
云計算似乎是一個主要原因。規模經濟使云計算提供商能夠比客戶自己更便宜、更有效地提供服務。IT支出似乎在增加的一個方面是數據中心系統。Gartner公司表示，如果以適度的速度增長，這一領域的支出將穩步增長。2014年，Gartner公司預測全球數據中心系統的全年支出為1400億美元。2018年，Gartner公司預測的全年支出為1880億美元，復合年增長率（CAGR）接近8％。而其預測總是需要調整，但如果這些數字接近標準，即使IT預算持平，數據中心的支出也會增加。其主要原因可能是服務提供效率提高，部分原因是數據中心在少數（通常規模較大）的供應商之間進行整合以及由此產生的規模經濟。
如今，日益普及的云計算應用影響了數據中心從宏觀層面到微觀層面的設計。在宏觀層面，它導致了數據中心的整合，因為企業尋求外包其核心業務的外圍職責，通常包括大部分IT業務。但云計算仍然需要數據中心來提供服務，并且其設施的運營效率越高，利潤率就越大。
然而，隨著企業整合其數據中心，房地產提供商不僅可以從云計算提供商中受益。在許多情況下，云計算提供商可以提供比客戶更高效率的IT服務。但在某種程度上，效率平衡可能會轉向客戶擁有的或客戶提供的服務傾斜。在這種規模下，一些企業的最佳選擇是繞過公共云提供商并直接采用房地產提供商的服務。因此，云計算提供商和房地產提供商的設計為了滿足這些客戶的需求，因此出現了一些競爭。
其結果是影響地理整合的力量，但擁有和運營多個（甚至是基于邊緣的小型數據中心）數據中心是在多個國家和地區運營是困難的。無論是像亞馬遜這樣的云計算服務提供商，還是像Digital Realty公司這樣的數據中心房地產提供商的大型企業，表面上都有更多的資源與數據中心“劃清界限”。但是，根據提供商的規模、市場、資本等情況，邊緣數據中心的分布式運營可能更適合于房地產提供商，而不適合于云計算提供商。然而，在任何一種情況下，邊緣計算的問題都難以解決，并且需要超出簡單整合的設計策略。
