如今，現(xiàn)代數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展難以預(yù)測，因為整個行業(yè)和市場都在不斷變化。就在過去的幾年里，人們引入了先進(jìn)的分析工具、自動化、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等。隨著每一個新興科技的推出，都會有一系列顛覆行業(yè)景觀的變化。

邊緣數(shù)據(jù)中心將會興起

邊緣計算的的興起并不意味著云計算的泡沫破滅或云計算將很快就會消失，因為事實(shí)并非如此。然而，很顯然，更多的人開始意識到，并非所有事物和業(yè)務(wù)都應(yīng)該轉(zhuǎn)移到云端。隊列邊緣計算或邊緣數(shù)據(jù)中心將在2018年得到更多的應(yīng)用。更重要的是，邊緣數(shù)據(jù)中心分散的設(shè)置允許組織和團(tuán)隊更好地解決和管理他們的數(shù)字業(yè)務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施，數(shù)據(jù)的數(shù)量和速度將會增長到相當(dāng)高的水平。

更多兼容的應(yīng)用程序和API

應(yīng)用程序和服務(wù)集成對于旨在將現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施遷移到云計算或混合云的組織至關(guān)重要。不幸的是，這個領(lǐng)域的應(yīng)用程序的采用和開發(fā)可能沒有太大的進(jìn)步。幸運(yùn)的是，API或應(yīng)用程序編程接口可以幫助進(jìn)行解析，允許工作負(fù)載和內(nèi)容更自由地移動和轉(zhuǎn)換。開發(fā)人員也開始比以往更多地使用和部署它們。這是目前行業(yè)景觀發(fā)展的一個很好的標(biāo)志。預(yù)計會看到更多兼容的應(yīng)用程序進(jìn)入這個空間，而其他應(yīng)用程序的功能將大大改善。

人工智能將繼續(xù)增長和占主導(dǎo)地位

由于很多組織都在投入時間和資源部署自動化系統(tǒng)，因此2017年是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)中心行業(yè)發(fā)展的重要一年。而在2018年將會有更好的發(fā)展，更先進(jìn)的新硬件產(chǎn)品將推出市場。超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心。本地網(wǎng)絡(luò)和移動設(shè)備都將受益。一些行業(yè)巨頭也在參與其中，其中包括英特爾公司的Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NNP），基于GPU的基于GPU的人工智能設(shè)置，以及各種專門用于處理人工智能處理的AMD和ARM芯片。

數(shù)據(jù)中心效率將會增長

采用可再生能源和降低能源消耗是將數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)變?yōu)楦痈咝У囊粋€方面。但是，未來一年也會有著更多的本地部署數(shù)據(jù)中心和硬件投資。業(yè)界人士正在談?wù)撘后w冷卻和交替溫度控制方法、微電網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)。傳統(tǒng)組件將交換為全閃存系統(tǒng)或融合，內(nèi)容和部署的系統(tǒng)將轉(zhuǎn)換為邊緣和基于混合的模型，計算流體動力學(xué)和溫度自動化將變得更容易實(shí)現(xiàn)，即使在某些情況下可能采用機(jī)器學(xué)習(xí)或虛擬云計算系統(tǒng)的DCIM也將發(fā)揮作用。