在数字时代的早期，数据中心是笼罩在神秘色彩中的神秘建筑。它们是巨大的、荒凉的建筑，冒着滚滚的蒸汽，隐约出现在远处。当您考虑到对于使用它们的企业而言，他们在这些建筑物内的IT运营是支持其业务的“皇冠上的明珠”时，这种保密性是可以理解的。一些企业选择构建和管理自己的数据中心，而另一些企业则选择将其IT环境外包给第三方多租户托管数据中心来管理费用。这些早期的中心为公司外包IT环境提供了安全的数据中心空间、电力和连接（ping、电力和管道）。从那时起，数据中心不断发展以支持新的技术进步和相关的日益增加的复杂性。许多人提供专业知识并成为值得信赖的合作伙伴，以帮助企业利用虚拟化和云计算的业务优势。数字化转型数字化转型（也称为数据数字化）在大约10年前以目前的形式起飞，此后一直在稳步加速。据Statista称，“全球创建、捕获、复制和使用的数据量预计将从2020年的约59ZB（ZB）增长到2024年的约149ZB。”这意味着企业现在必须更加关注数字化转型和保持敏捷性。计算、存储和连接方面的进步尤其增加了他们的企业IT需求。数据：人工智能的命脉随着数字化转型的加速和全球数字经济的形成，第三方数据中心通过融合人工智能（AI）和机器学习（ML）等技术不断演进和应对。正如SAS解释的那样，“虽然机器学习基于机器应该能够通过经验学习和适应的想法，但人工智能指的是更广泛的想法，即机器可以‘智能地’执行任务。”人工智能“应用机器学习、深度学习和其他技术来解决现实世界的问题。”AI和ML依靠大量数据来分析和提供强大的信息。AI驱动的公司实时应用AL、ML、语音识别、位置服务以及速度和身份跟踪的能力正在促成新的应用和服务。我们与数字技术的联系比我们想象的要紧密。想想像Netflix和亚马逊这样的人工智能公司，它们现在已成为我们日常生活的支柱。超大规模公司通常会建立自己的专用数据中心，以满足他们对加快上市速度的关键要求、规模、位置、经济和物流。作为一家提供数据中心解决方案的公司的首席营销官和参谋长，我看到第三方托管市场正在朝着同一个方向发展。第三方数据中心一直在通过利用AI和ML的数字交付模型开发和增强其服务。根据IDC最近的一项调查（通过DataCenterDynamics），“72%的受访者表示他们对主机托管的使用将在未来12个月内增加。”据Gartner称，“到2021年，全球数据中心基础设施的最终用户支出预计将达到2000亿美元，比2020年增长6%。”采用先进技术。AI和ML的进步提高了系统可靠性、能效和安全性，同时降低了运营成本。许多数据中心为客户提供了访问和控制其计算和存储环境中的指标的工具。AI和ML正在实现新的数据中心面部识别等服务来识别徽章持有者并检测和索引对象和异常情况。一些数据中心还提供对客户用电量进行准确预测的能力，因此他们只需为他们需要的付费。许多公司还提供环境传感器来分析并为客户提供对温度和湿度指标的按需可见性，以满足他们的持续需求能力要求。这一切都是全新的，对于许多头衔中带有“IT”的商业领袖来说，它代表着未知领域。规模、连接性和可持续性AI、ML和新的数字服务很酷，但对企业来说更重要的是，它们可以帮助他们快速扩展运营并获得更高级的连接。当您寻找合适的技术和数据中心时，请考虑它们是否可以根据您的IT环境需求快速扩展或缩减空间和功率。他们是否为您使用的任何服务（如AWS、MSAzure和GoogleCloud）提供云和混合托管选项？您是否需要访问网络内运营商、多条光纤路由或互联网对等交换机？推荐给任何希望将其IT外包的人对于希望改变或改变数据中心提供商的企业，重要的是要了解数据中心提供商支持您的业务增长轨迹的能力以及他们管理有效服务您所需的连接级别的能力顾客。最好的供应商将开始讨论关注这些领域的问题，并将主动开发映射到这些领域的解决方案。从组织的角度和您感兴趣的数据中心的具体能力评估提供商。服务和功能通常因数据中心和地区而异。在评估供应商的优势、劣势和长期愿景时，使公司的长期目标与关键标准保持一致。迁移到托管设施通常成本高昂且可能造成破坏，并且对许多人来说是一项长期承诺。数字化转型为我们所有人创造了未知领域。如果历史可以作为指标，那就让数据中心先于我们其他人识别并做出响应。
