對于圍繞著數據中心環境的各種變化來說，2018 年是令人矚目的一年。研究一下我的新論文 -《光線轉變為金錢 – 數據中心網絡中光纖的未來》就會發現，在各種技術之下已經有形形色色的氣泡浮現了上來，實現了突破，并且正在為一些競爭激烈的云環境提供著發展的推動力。

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我們發現，一些領先的商業企業與商業組織正在技術上大力投入，這類技術要求集中式云數據中心服務有所增長，并且“同時”推動著對全新一代“邊緣”數據中心的需求，在任何需要的場合提供計算能力。使分析和響應處理靠近來源，可以使數據的用戶對響應時間做出優化。“邊緣”一直在推動著帶寬的有效利用，并使連接數量降至最小程度，同時縮短使基礎設施發生延遲的物理傳輸距離（物理距離）。與數據的其他增長領域一道，到 2020 年，邊緣計算應用每天將生成數以拍字節計的數據。以智能的方式來處理數據從而實現業務優勢的系統對于我們客戶未來的發展繁榮來說將具有至關重要的作用。

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谷歌、亞馬遜、微軟、臉書、蘋果以及亞洲的公共云巨頭阿里巴巴和騰訊之類的行業巨頭們正在大力的投入，不僅涉及到新建的設施，而且還投入到數據傳輸與數據處理的速度超過以往任何時候的技術平臺之中。全球的超大規模數據中心市場規模預計將從 2017 年的 250.8 億美元增長至 2022 年的 806.5 億美元。與網絡規模的企業開展競爭的現有公司無法承受傳統技術造成的制約，為了保持競爭優勢，您就必須構建起新的平臺，并且投入到下一代的互聯網協議 (IP) 中去。

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在整個行業，對于高性能計算環境來說，閃存正在取代硬盤驅動器。閃存技術已成為一種趨勢，需要更高的帶寬以及較低的延遲來實現極大的數據負載。隨著我們客戶的數據量不斷提升，串行存儲架構 (SSA) 驅動器之類的新型訪問和存儲技術正在出現，可以消除數據中心與邊緣環境下的數據瓶頸。閃存可以為機柜和機架體積的設計提高效率，與硬盤驅動器相比，功率效率要高的多。隨著對于存儲空間的要求不斷的成倍增長，這可以成為一項巨大的優勢。

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AI 以及機器學習 (ML) 都需要機器之間在網絡的速度下通信，需要的數據量會對網絡拓撲和網絡連接產生深遠的影響。在以太網交換機市場上可以發現這方面的一個例子，在這一市場上，25 和 100 千兆級以太網 (GE) 端口的出貨量已經實現了難以置信的增長。隨著所需的數據量已達到拍字節的規模，這類以太網端口，以及速度更高的新型以太網端口，對于 AI 和機器學習應用的增長來說將具有至關重要的作用。在高速和高品質的基礎設施以及下一代的拓撲結構方面，我們與合作伙伴開展緊密的協作，從而為這種數據量提供支持。從《光線轉變為金錢》這份報告中可以讀到有關這一主題的更多內容。

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為了構建起效率更高的數據中心，人們廣泛同意的一點就是，需要對高度靈活的基礎設施平臺采取簡化的設計，從而實現更加敏捷的組織。我們正在見證著自動化水平的日益提高、更加集成的解決方案，以及軟件定義的各種功能，可以降低對筒倉式系統的依賴性。這樣可使用戶充分利用高度靈活的基礎設施，推動容量的提升并加強監控與分析，同時提高數據中心內部的效率。融合以及高度融合的基礎設施可以利用以上討論過的眾多研究課題，從而構建起未來的云計算。