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自3月4日中央政治局常务委员会会议提出，加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度以来，新基建的话题热度一直居高不下。其中，作为首次纳入政府加快建设条目的大数据中心引起了业界的高度关注。在国金证券研究所估算的2020年七大新基建领域投资规模中，数据中心的投资规模达到千亿级。 大数据中心为何会入围新基建？我们又该如何理解新基建概念下的大数据中心？随着大数据中心建设项目的增多，如何让其发挥更大的价值？ 大数据中心需具备四大能力随着消费互联网的成熟，产业互联网的兴起，5G移动通信的推广，以及企业的数字化、智能化转型的深入开展，全球数据量呈现出海量聚集、爆发增长的特点。工信部总工程师张峰曾透露，全球数据总量每年增长50%。据IDC预测，2025年全球的数据量将达到175 Zetabytes。中共中央、国务院在今年3月30日颁发的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中，首次把数据要素与土地要素、劳动力要素、资本要素、技术要素并列为中国经济的生产要素之一。在新基建的基础上，数据将成为推动中国经济和社会发展的重要资源。 而大数据中心是存储、处理和应用这些海量数据的基础设施。在数据大爆炸的背景下，无疑也对大数据中心的承载能力、计算能力、数据安全能力等都提出了更高的要求。因此，大数据中心应该具备云计算基础设施、海量异构数据源整合治理、数据即服务、完善的数据安全和隐私保护四大能力： 大数据中心承载并处理海量异构的数据所需的算力会动态地变化，需要引入云计算基础设施来实现资源的弹性伸缩; 大数据中心需要能整合海量异构数据源，做好全方位数据管控治理的能力; 同时还能对外提供数据即服务 （Data as a Service） 的能力，使大数据中心为整个产业链乃至全社会提供服务并产生真正的经济和社会价值; 大数据中心还需要具备完善的数据安全和隐私保护能力，从数据中心基础设施的安全，到数据本身的安全，以及个人的隐私和企业商业机密需要非常有效的保护措施。 下面让我们来详细看看大数据中心是如何建设的: 数据中心概念数据中心目标架构数据中心执行架构数据中心物理架构数据边界——顶层信息模型推动数据中心应用专业分析建设方法数据中心设计数据仓库能力蓝图统计分析设计
企业级概念数据建模方法
数据主题域划分
数据主题域详细解释
概念逻辑模型
数据中心整体建设目标体系在应用架构上的分解
基于通用平台实现
数据中心数据架构
开发过程组织
数据质量监控
紧耦合专业分析建设业务驱动力
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