一、规划因素大型银行一般具备较为完善的规划部门、科技部门、建设部门、风险部门，能前瞻性、综合分析业务发展情况，根据监管要求、风险程度，制定与自身匹配的数据中心整体中长期规划策略，应对已知或可能发生的IT服务中断风险。但对于中小型银行而言，在业务高速发展的情况下，如何在数据中心场地及基础设施层面取得有效的技术支撑，避免因数据中心建设进程的滞后而影响业务的发展，或带来促不及防的业务风险，提前规划是决策者必须考虑的首要问题。 随着国内经济高速发展，银行以前所未有的速度发展着，资产规模、机构规模不断扩大，数据中心也逐渐从原来的独立分散模式走向集中化管理，数据中心规模越来越大。从银行数据中心发展规模来看，基本都经历了分散化孤岛型的小型数据中心、集中化的规模型单体数据中心、包含完整灾备体系多个数据中心三段历程。 对于大型银行，其数据中心基本按照规划已完成了灾备体系的整体布局，并对容量有比较提前的预留，足以应对新形势下业务快速增长的需求以及规避重大灾难所带来的业务风险。如工商银行，上海外高桥数据中心与嘉定数据中心组成同城双中心,在北京建立异地灾备中心,构成了标准的“两地三中心”架构。招商银行采用“两地双中心”构架，深圳数据中心为第一运行中心，上海数据中心为第二运行中心，双中心均要完成生产任务。在业务系统构架支持的情况下，截止到2013年招行基本完成了重要业务系统异地快速切换、部分系统实现了两地准双活。 1、自身IT发展规划首先应该明确，IT发展规划与业务发展规划是紧密联系在一起的。而数据中心建设又是IT发展规划中的关键底层平台，那么数据中心无论是采用自建模式还是外包模式均要与业务发展规划相匹配，才能够有效的对银行业务发展起到关键支撑作用。在讨论数据中心自建还是外包的模式选择，就要先看清当前形势下的金融业务现状以及分析下一阶段主要的发展方向。 目前，我国金融业服务模式还较为单一，产品服务同质化。一方面，随着互联网技术的不断发展，银行为客户提供了多种多样的银行业务办理媒介，从自助设备、POS机、网上银行、手机银行，再扩展到与互联网电商平台紧密相关的网上支付等银行业务新媒介。随着商业银行业务数据的不断积累和大数据技术的逐渐成熟，银行业务的空间将逐渐被拓展，银行业务营销渠道也将逐渐被增加。新生的银行业务媒介不断拓展了银行业务发展的新途径，也助推了“新型客户”的形成，这也同时要求银行应提供更加多元化的金融产品和服务。另一方面，现代化的商业银行是经营资金和信用的企业，数据和资源就是商业银行的血脉，充分的利用这些数据资源可以制定自己的发展战略，抢占发展先机，提升自己的竞争力。就目前而言，商业银行自身已经积累了大量客户数据和交易数据，充分的利用这些数据不仅可以准确地的为用户提供更加精准化的服务，也能提高商业银行的管理水平和核心竞争力。大数据滋生的新型金融业态正在蓬勃发展，跨界竞争正在影响和改变着金融业发展格局。新的时代背景和经济形势下对商业银行的科技水平和运营理念提出了更高的要求，这样才能顺应大数据时代新型商业银行的发展潮流。 我们发现，大型银行其自身业务定位较为明确，有较稳定的IT发展中长期规划，相对应的数据中心也具备一定规模，在一定程度上足以应对业务需求的变化，选择自建数据中心更加贴合自身业务发展；规模不大但定位和规划非常清晰的中小型银行也会有上述类似选择。但IT定位和规划不是那么清晰的、规模不大的银行，还需要根据金融市场的快速变化调整自身业务策略，以更好的贴近客户、拓展业务类型，中长期的业务发展规划制定起来就会有相当的难度，那么外包数据中心，以应对快速变化的金融市场，是更加贴合实际的选择。 分析银行业务发展的主流趋势不难发现，在下一阶段银行的发展中，依托互联网为主要媒介拓展新型业务以及依赖大数据分析，挖掘潜在客户已经成为了银行的主要发展方向和竞争战场。同时，想要在其中取得先机，数据中心建设作为最基础的条件，也是较为耗时、耗财的条件，不得不要求银行结合自身发展方向及发展速度，提前作出慎重规划及长远打算。 2、建设等级与业务系统有效匹配银行的业务系统分类与数据中心等级间的匹配关系，将影响到数据中心建设成本投入、运营成本投入等，也将影响到自建与外包两种模式的选择。银行业自建数据中心与外包数据中心在基础设施配置等级上存有明显差别。目前国内银行所自建总行数据中心等级，大部分均按照国家A标准建设，有些还达到了T4标准。而提供数据中心租赁和托管服务的外包商，对于数据中心建设标准是有多种选择的，可以按照客户要求进行灵活定制。由于数据中心等级的差异，导致建设成本、资源消耗不同，相对应的租金也不同。 数据中心建设等级也体现在基础设施的冗余度上。目前国内数据中心工程设计标准主要遵循《电子信息系统机房设计规范》（ GB50174-2008 ），部分银行为提高机房安全级别也参考美国通信工业协会(TIA) 发布的《ANSI/TIA-942–2005，Telecommunications Infrastructure Standard for Data Centers （数据中心的通信基础设施标准）》标准。两个标准对于基础设施冗余度简略表达见下表: 可以看到,不同级别的数据中心，所配置的基础设施数量有巨大差异，相对应的建设成本、资源消耗也相差极大。对于银行现在比较倾向的A级机房或Tire4机房而言，其基础设施配置达到了2N或更高的2（N 1）级别，虽然有极高的冗余度，可以确保内部IT设备的安全运行，但其投入建设成本、运行成本以及维护难度相对于低等级机房都是呈比例的增大，C级：B级：A级可以粗略对应为1:2:4的关系。从节能减排角度看，高冗余级别的数据中心更难达到低PUE值的目标。 目前根据银行业务部门需求所规划的数据中心需求往往存有一个误区：因自建数据中心在建设时需求不明确，往往在脱离实际需要和可行性情况下确定高指标，主观臆断确定数据中心的功能指标，不切实际地一味追求规模大、高可用性等级、高安全级别。虽然高指标的数据中心可以适用所有IT设备及系统，但不划分业务系统重要级别以区分对待、不区分生产、灾备、测试环境对机房基础设施的不同要求，一味以高标准、高冗余、高可用为标准建设数据中心，带来的结果就是一时不仅建设成本高昂，还大大延长了建设周期；二是已建成并投入使用的机房得不到充分利用，造成资源的浪费；三是过度规划使系统能耗指标及PUE值居高不下等。想要避免以上情况的发生，那么就需要银行在明确自身发展规划的前提下，区分应用系统性质、区分各系统重要级别，之后对应各系统不同需求，统一部署不同等级的数据中心内，并适当考虑资源预留，将大大降低银行的成本投入以及维护难度。而对于外包数据中心的模式，对于银行来说，由于建设周期较短，且可以灵活配置基础设施冗余等级，那么就给银行按照业务系统重要性来分级安置带来了一定的灵活性。 对于此项内容中数据中心自建模式还是外包模式的选择，就会存有一定的区别。自建数据中心一般等级较高，可适用银行所有系统，但对于放置连续性要求不高的系统造成了一定资源浪费；而数据中心外包较为灵活，可以按照银行系统连续性要求程度归类后，进行匹配的放置，不仅可节省资源消耗，也可大幅度降低IT投入成本。 银行自建数据中心牵扯到取地、配套市政资源、政策审批等难度较大的环节，一旦取得较为适合的地块，因数据中心建设周期较长，那么要求银行在快速变化的金融市场中准确定位自身业务发展需求，从而确定数据中心建设等级,往往难以实现，也不具备充分的时间可供银行进行分析调研，往往会采用较为高等级的冗余配置方案进行数据中心建设，以最大限度应对未来的业务发展变化的不确定性。而数据中心外包一般在一个较短周期内就可实现，建设周期一般不会超过一年，对银行长远期规划要求较低,对业务系统快速投产的时间支持力度更强。外包数据中心基础设施冗余配置情况可以根据业务系统风险等级进行量身定制，或在多家不同基础设施冗余配置的租赁备选方案内进行选择，较数据中心自建模式更加体现出了定位准确、配置灵活、短期高效的特点。 综上所述，能结合自建与外包的优势的选择，将会是一种最佳实践方案，比如业务连续性要求高的系统可以选择放置于自建机房，业务连续性要求低的系统选择托管或租赁（即外包）。 3、留足发展空间避免资源闲置总结过去银行数据中心建设比较集中的几个时期会发现，数据中心需求是与资源利用紧密关联的。而对于资源使用上的规划，也间接影响着自建或租赁模式的选择。那么，我们先分析下银行数据中心建设的几个爆发性时期。 第一个时期，随金融业IT架构变更而带来的爆发性增长时期：数据中心由零散分布式结构向大集中模式转变,使得银行总部数据中心资源需求呈爆发性增长,以满足业务大集中所需要的大量IT设备放置需求。特点：物理空间、供电需求、制冷需求同步增长，原有小规模数据中心内各项指标均不能满足业务发展的需求，仅能通过新建大规模数据中心以配合业务发展的需要。 第二个时期，随IT技术重大变革的数据中心需求增长时期：IT设备的集成度随工业水平的上升而提高，导致单位面积内IT设备供电量需求及制冷需求急剧增加。服务器刀片技术、多核技术等在银行的广泛应用，导致了数据中心对电力资源的需求爆发性增长，单位功率密度由早先的0.4KW-0.5KW增长到1KW以上，大大增加了数据中心对电力资源的需求度。特点：物理空间仍然充足，但电力供应已成为数据中心使用的短板，无电可用成为这一时期银行数据中心的主旋律，而供电系统增容、机房内配电改造、制冷改造，也成为了银行在这一时期的主要工作。另一方面，伴随改造工程而来的是在业务不间断的情况下，面临的巨大业务风险。 第三个时期，“绿色数据中心”建设时期。这一时期，银行数据中心受两方面因素影响。一方面，从经营数据看，2013年开始整个银行业无论存贷款还是利润增速都明显下降，2014年年初以来，银行经营环境发生全方位的深刻变化，经济增长减速给商业银行经营带来了全局性的压力，银行业逐渐入冬。面对严峻的金融市场环境，大多银行都开始了审视自身的盈利以及支出情况,以便在严峻的市场环境中度过难关。而数据中心作为成本支出大户，不仅建设成本高昂，且水、电等日常资源消耗成本也是一个天文数字，这也让银行无法达到“开源节流”的目标，从而头疼不已。目前金融业数据中心正向着高密度，大型化的趋势发展。据相关机构发布的数据显示，到2016年前后，超过100个机架以上的数据中心在整个数据中心市场中的占比超过60%。这种大型数据中心的电力消耗弥巨，以2000个机架的数据中心为例，每个机架平均功率如果按照3kW计算，其总负荷就将达到6000kW，也就是每小时6000度的耗电量；如此算来，全年的耗电量将达到52560000kWh，电费支出超过5200万元。如果再加上为此配套的空调，照明等其他设施的耗电量，电费将接近1亿。而能够承载2000个机架的数据中心，在金融行业内，也仅仅是一般规模的偏大型数据中心而已。 另一方面，我国'十二五'规划纲要已经将节能减排作为国民经济和社会发展的约束型指标,提出2015年全国单位国内生产总值能耗要比2010年降低16%的节能减排指标,并要求到2015年新建大型数据中心的PUE值达1.5以下。在全社会倡导节能减排和银行需要控制成本的背景下,导致出现了金融业数据中心建设的第三个 “绿色数据中心”建设时期。 分析以上银行数据中心建设的三个比较集中的时期，不难发现，第一、二个时期是因为资源（空间、电力等）的不足，导致数据中心制约了业务发展，从而带来的数据中心扩展需求；第三个时期是因为成本制约以及外部环境变化，从而带来的数据中心优化需求，从根本来说就是要求金融数据中心做到减低成本、避免浪费。那么一方面，数据中心的扩展资源需要预留，避免制约业务正常发展；另一方面，提高预留资源的使用率，避免资源的闲置浪费，两方面间的平衡就显得极为关键。 对于自建数据中心来说，无论是面积、电力、市政水等重要资源，在数据中心建设之初就已经规划完毕，后期再进行变更的难度极高，可能性也不大，且一般银行在申请资源时必然考虑一定的余量，以便于后期发展，那么面对建成机房后，富余的机房空间、电力资源如何才能减少浪费，提高利用率呢？其实还是有一定的解决方案的，如模块化设计：优点，按照实际业务需求逐步建设，可避免早期的大成本整体投入，有效降低闲置固定资产折旧成本，降低电力、水利资源消耗；缺点，预留物理空间仍然闲置，后期模块二次施工可能存有业务风险。再如，整体施工，闲置资源向外提供服务：优点，可有效的将闲置资源加以利用，甚至产生盈利；缺点，管理难度增大，一旦发生事故,可能产生商业纠纷。如上海某银行规划中长期数据中心需求面积6000平米左右,但短期内需求量并不大。其位于浦东新区的数据中心采用模块化设计,一期建设3000平米,另3000平米仅完成了建筑物和必要的消防设施,待业务增长后再进行基础设施建设；而已建成的3000平米数据中心，再次划分区域，部分自用，部分提供其它单位使用，有效的提高了闲置资源使用率。 对于外包数据中心来说，外包商为了提高收益，较少出现数据中心闲置预留的情况，同时为了降低成本，建设中节能措施采用的较多，可有效提高资源的使用率，避免资源的浪费。但另一方面，对于银行租赁时要考虑清楚，同一地点内出租方无预留空间，意味着未来自身业务扩展可能受到物理空间、供电容量的影响，如无法扩展数据中心，则很可能会面临搬迁等情况，一方面制约自身业务的发展，另一方面可能由于搬迁带来运行安全的隐患。 对比以上自建和外包数据中心，对于资源的节省情况以及未来业务发展预留分析，很难说谁优谁劣，只能说各有利弊。自建数据中心如建设前申请到充分的资源配给，可预留充分的扩展资源，应对未来业务的突发性增长，但同时要制定中短期资源闲置的有效解决方案；租赁数据中心可较大程度满足当下业务需求，并有少量资源预留，最大程度下减少资源的浪费，但中长期发展的情况下，预留资源的不足也可能导致未来业务发展的暂缓。 二、获取关键资源对于数据中心而言，土地资源和市政配套资源是建设的前期必备条件，而人力资源和服务资源是后期运行的关键保障，二者对于数据中心均至关重要，无论采用自建或是租用模式，均需提前进行资源情况的确认，以避被动应对免数据中心投产后的不利局面和风险隐患。 1、土地及市政配套资源2014年7月北京市人民政府办公厅发布《北京市新增产业的禁止和限制目录（2014年版）》，其中由市经信委制定的关于信息传输软件和信息技术服务业门类下明确规定：“禁止新建和扩建数据中心，PUE值在1.5以下的云计算数据中心除外”，此后全国多地也有类似的限制要求发布。在政策层面收紧的同时,电力、市政水等资源的配给也变得十分紧俏。如某银行在北京石景山地区规划的数据中心建设项目，因水、电资源供给不足，又无法扩容而被迫整体项目放弃；又如北京海淀区某区域，因新建数据中心较为集中，出现了市政供水能力不足的情况，造成正在建设的数据中心项目停工或被迫变更制冷方案，改水冷系统为风冷系统，不仅使得PUE值提升，大幅度增加运营成本，也可能为今后的运行带来风险隐患。至此，对于大中型银行自建数据中心而言，一方面自身前期并没有数据中心地块以及资源的储备，另一方面政府审批也不再像之前一样的容易，那么“拿地难，资源更难”成为自建数据中心的首要难题，且十分不易解决。 而对于小规模银行，一般数据中心规模有限，如采用自建模式则多选择在已建成的写字楼等类似建筑物内，通过加固等措施达到数据中心的建筑物要求后，自行建设。此类数据中心虽然可以规避掉政府审批环节，同时因为规模较小，对资源需求量不大，一般均可协调到相应资源。但因其建筑物在设计之初并不是作为数据中心使用，在变更用途作为数据中心使用后仍会存有诸多隐患，且这些隐患并非能够全部解决，会在后期运行过程中长期存在，会给数据中心安全使用带来难以想象的风险隐患。如一些建筑物地下室作为车库使用，其邻近即为大厦配电室，存有起火造成的停电隐患。又如建筑物不具备安置发电机空间，导致无法安装等；另一方面，小型数据中心因面积有限，难以实现如自然冷却等有效的节能措施，会造成后期运维过程中PUE值居高不下，资源支出大幅提升。所以并不推荐使用类似由非数据中心楼宇改建而成的数据中心。 而反观数据中心租赁行业，以联通、电信为代表的老牌通讯企业，前期已有充足的地块资源储备，水、电等必要资源也较为充裕，在政令的强制要求下，虽然新批数据中心建设项目较为困难，但仍可将前期大量的储备资源加以利用，提供第三方单位进行选择与租赁。 相较于自建与外包两种模式，不难看出，自建模式需要银行付出相当多的精力放在地块申请、审批以及资源获取的层面，且每一次选择均需要进行详细论证，以契合自身业务需求，任意一项不能满足需求均要推翻重来，难度大且可能影响同期业务的发展；而外包模式则将此类问题前置到了出租方层面，银行只要选取满足自身需求的数据中心，审核其手续合法有效即可，相对而言难度大大降低，且可迅速有效支撑业务的发展。 2、区域成熟度对于数据中心选址，并非仅仅是我们所常说的需要满足国家A标准内相应要求，还要考虑周边建筑物情况是否存有危险隐患、地块长期规划有无危险隐患以及生活配套设施是否能够达到运维人员长期稳定工作条件。 对于自建数据中心而言，在一线城市繁华区域银行已经很难取得各方面要求均较为理想的合适位置进行建设，基本都在进行外迁。如北京地区五环以内基本已无大型银行有在建数据中心项目，在2015年后，银行已基本无法在五环至六环区域得到理想数据中心建设地块。那么对于外迁而远离繁华地区的自建数据中心，会面临几个难以解决的问题： 一是地块成熟度不足，未来发展规划不明确。由于地处偏远，数据中心周边仍有预留土地资源，未来发展规划中是否会建设加油站等对数据中心安全运行存有重大隐患的建筑，银行很难得到相关信息。未来如有类似规划实施，也无能力阻止，最终造成数据中心的外部安全隐患； 二是数据中心偏远，厂商维护响应速度降低。对于银行自建数据中心而言，大型基础设施、IT设备、操作系统、数据库等关键元素还是主要依托于原厂家的维护。数据中心的外迁必然会影响到厂家到场诊断维护的速度，以及备品备件的到场速度。这也就意味着银行数据中心在运行过程中要承担着更大的业务风险； 三是周边配套生活设施的不足，可能影响运维人员的稳定性。对于数据中心稳定运行而言，运维人员才是其中关键。如果数据中心周边生活配套设施匮乏，吃穿住行困难，学校、医院等场所极不便利，短期内对于运维人员稳定并不会有太大影响。但从长期看，将会导致人员的流失。而一名对数据中心非常熟悉的关键岗位运维人员培养十分不易，甚至要从建设时段就参与项目才可以对数据中心由通透的了解，可以准确处理突发事件，而类似人员的流失也不是通过后续再培养就可以完全替换的。如此没有一个稳定的运维团队，将大大提升数据中心的安全运行风险度。 鉴于以上几点，自建数据中心不建议选择过于偏远、封闭的环境中，仍要选择尽量繁华以及周边建筑物基本已经规划完成的地块，以降低所述风险隐患。 对于外包数据中心而言，如前文描述，以联通、电信为代表的老牌通讯企业，由于已有地块资源储备，且地理位置基本都在较为繁华地区，可有效避免数据中心地理位置偏远所带来的隐患，但类似数据中心可租用资源也较为有限，从长远角度看，地理位置较好的数据中心可租用资源将越来越紧俏。除去此类有较多地块储备的老牌通讯企业外，在数据中心租赁市场内，还有类似于万国数据、中金数据等以租赁数据中心为主要经营项目的企业，目前与银行自建数据中心面临同样的情况，那就是地理位置的边缘化。如京津冀经济一体化后，在廊坊、张北等环北京周边地区大量的数据中心建成，并提供租赁服务。但由于地理位置问题，至今仍较少有大型银行选择将主生产中心租赁放置。又如内蒙古鄂尔多斯，因为政府政策的扶持，以及较低的资源成本，在2010年后建设了一批数据中心，希望以租赁的形式吸引大型银行入驻，但因为其地理位置过于偏远，目前空置率较高。 相较于自建与外包两种模式，目前形势下外包模式仍有可挖掘的现有数据中心资源，有理想的地理位置可供选择，但自建数据中心已经被迫远离城市核心区域，从厂商服务等级、自有运维人员稳定性均对银行数据中心的稳定运行带来一些不利因素。 三、成本因素投入成本是任何一家银行在考虑自主建设还是外包数据中心时必须面对的问题。对于银行自主建设的数据中心成本,主要体现在两个方面：前期资金投入成本和时间成本，后期运营成本；而对于外包数据中心而言，成本体现于租金和后期运营成本。 1、前期资金投入成本针对一个数据中心的前期建设所涉及的成本项目大体可归纳如下： 1）土地成本 2）土建成本 3）电力电源设施 4）数据中心装饰装修以及机电工程 5）基础设施（UPS、空调、油机等） 6）安防、消防系统及设施 7）基础网络及网络安全设施 以上7项是建设一个数据中心的必备要素，其中第1项土地成本具有比较大的地域性差异，第2项至第6项的投入成本地域性差异不大。对于银行自建数据中心而言，虽然固定资产可以进行多年度摊销，但初期建设时，也将面对高昂的一次性资金投入成本。 在不考虑土地成本的前提下，建成一个面积约5000平米，可容纳1500个机柜的国家A级标准数据中心，近年来费用约需要人民币5至6亿元左右。如果再考虑到北上广等数据中心所青睐的一线城市土地成本更是大幅度飙升，对于银行来说，自建数据中心的前期投入十分可观。 对比外包数据中心，其建设成本已经由出租方进行过支付，银行以年租金的形式向出租方进行支付，相应降低了数据中心建设初期的高昂一次性投入，占用资金比例较少，有一定的优势。 据调研考察目前较为大型的几家数据中心出租企业，用于出租的数据中心建设成本基本摊销周期一般在5至10年，此成本会反映在租金内。那么，在自建与租赁的数据中心等级相同情况下，如使用期小于5年，则租赁使用的成本更加低廉；如使用期在5至10年间，则两种方式成本大体相当；如使用期超过10年，则自建数据中心更加合算。 2、前期时间成本对于银行而言，数据中心是业务领域的重要支撑环节，其关乎业务的持续发展以及业务量突发性变化时的应对速度。而大型数据中心的建设周期，要经历土地审批、资源审批、规划设计、方案评审、建设施工、验证验收、试运行等阶段，所需周期短则3年，长则在5年以上，难以面对目前快速变动的金融业务市场格局。同时，银行监管部门在《商业银行数据中心监管指引》中强制要求“第五条：商业银行应于取得金融许可证后两年内，设立生产中心；生产中心设立后两年内，设立灾备中心。”、“第七条：总资产规模一千亿元人民币以上且跨省设立分支机构的法人商业银行，及省级农村信用联合社应设立异地模式灾备中心。（节选）”。那么一家在快速成长中的银行，如果在前期并没有做好中长期的发展规划，则选择灾备数据中心自建模式的可用时间周期将非常有限，甚至会影响到灾备体系的建设完成，无法满足监管部门强制要求。 相对于自建数据中心的时间成本较高而带来的业务风险，外包模式恰好弥补了这一劣势。由于银行仅是从出租方选择已经基本建成的数据中心，省略了建设过程中的大部分工作，仅需要在局部进行客户化的需求改造即可，时间周期相对较少，短则3个月，长则1年内即可实现数据中心的投产运行，相对而言时间成本以及业务风险均有所降低。但需要注意的是，数据中心租赁也有一定的运气成分，如果在某一阶段，行业内恰好没有合适的数据中心资源可用于出租，也将会使得有此规划的银行面临不可控的时间成本扩大。 3、后期运营成本数据中心的运营成本主要包括：资源成本（水电等）、人力成本、设施设备维护维修成本、保险费用等。对比自主建设以及外包模式发现，规模越大的数据中心，自建与外包模式的运营成本差异越小，甚至持平或略低；而规模越小的数据中心，自建与外包模式的运营成本差异越大，差异主要体现在人力资源成本。简而言之，数据中心规模与管理人员数量并非呈线性比例增长。如100平米数据中心，在7*24小时现场值守情况下，至少需配置5至6名运维人员；而200平米数据中心，虽然面积扩大一倍，但并非运维人员数量就要成倍增长，仅增加1名或不增加也可应对数据中心安全运营要求。如此，在租赁数据中心已经整体呈现规模化、大型化的前体下，其单平米的运维人员数量就会大大下降，较之自建小型数据中心有一定的运营成本优势。 由此，对于银行而言，建设规模越小的数据中心，采用外包模式则更能体现出运维成本方面的优势，建设越大规模的数据中心，在不考虑租金的情况下，两种模式并不存在过大的成本差异。 |
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