考虑到数据中心技术发展的谨慎性（如关键基础设施、非公开协议等保密性），如果没有巨大的风险，就无法做出具体的预测。但通过与供应商和分析师的对话和分析，人们可以了解数据中心技术的一些发展方向。

以下将重点介绍数据中心技术的三个发展方向和趋势，研究机构认为这三个趋势将在2020年及以后实现，并具有重要意义。首先，机器学习和操作数据收集为智能数据中心管理工具提供了新的可能性；其次，重新关注机器学习驱动的电源和冷却技术的功率密度，减少边缘计算机部署计算基础设施的需求；第三，数据中心技术的热情可能会使柴油发电机成为过去。

1.数据驱动的数据中心管理

多年来，大型供应商一直在讨论向数据中心管理工具（即DCIM软件）添加预测和分析维度的问题。与此同时，Nlyte和Vigilent等小公司将预测工具推向市场。

其中施耐德电气和Vertiv公司这两家大供应商在去年12月表示，他们正在从客户设备收集足够的运营数据，已开始推出可行的预测功能。

Vertiv服务部门总裁Steve执行副总裁Lala表示我们有一个非常大的数据池，有数十亿行数据，我们认为这是非常重要的，可以开始改变提供服务和解决方案的方式，变得更可预测，并开始研究服务水平协议（SLA）。

供应商通过其监控软件(内部部署和越来越多的SaaS)不断从客户系统收集数据。Lalla说，随着时间的推移，数据的标准化和组织越来越好，这对分析很有用。

施耐德电气安全电源部新高级总裁兼CTOKevin副row表示，公司致力于建立预测数据中心管理功能，并以软件即服务(SaaS)的形式提供这些功能。

他说，如今，我们在云中有足够的数据开始推出预测分析，理论上不再是更复杂的电池感知模型和机器学习算法。这些产品将在本季度发布。

他说，施耐德目前正在收集和部署在客户数据中心的25万至30万台设备的数据。他说，该公司雇佣了一个特殊的数据科学家团队，当它拥有大约20万台设备时，该团队开始对他们的一些算法的准确性感到自信。例如，有足够的信心做事情，比如预测UPS电源的电池何时会出现故障。施耐德希望收集更多的数据来做到这一点。他解释说，算法越强大，数据就越多。标准将继续提高，这取决于用户希望算法的复杂性。

在最近的一次网络研讨会上，数据中心认证机构UPIIIntiutimence公司研究执行总监nctie表示，机器学习的出现促进了数据中心管理软件的复苏。DCIM软件市场的发展曾经充满希望，但没有多少人预期的快速增长。虽然进展缓慢，但已得到用户的认可。

研究副总裁Rhotdascier说，DCIM现在可以被视为主流技术。所有的数据中心都有一些DCIM，无论是DCIM还是其他名称。最重要的是，已经部署了足够的数据中心管理软件来收集数据，现在可以用来构建机器学习驱动的预测分析和自动化功能。

数据可用性和机器学习技术的快速发展正在促进数据中心管理软件的发展。但也有第三个驱动因素：边缘计算。当用户计划在数据生成地附近部署许多小型计算节点时，他们很快就会遇到以经济方式运行分布式基础设施的问题。DCIM等工具，特别是云计算服务（如SaaS）提供的工具，可以通过集中控制台实现远程监控和管理功能。

施耐德电气公司创新与数据中副总裁Arlini表示，边缘计算已成为施耐德电气基础设施管理SaaS战略的核心。使用基于云计算的管理系统进入数据中心的想法是，我们需要在许多情况下保存数据，我们已经解决了这个问题。在大规模部署中，它确实更有价值。真正的价值将在边缘。

2.边缘计算更小更快，无处不在

边缘计算给设计数据中心技术的工程师带来了越来越大的压力，需要使数据中心更小、更密集。

例如，施耐德电气公司最近发布了迄今为止最小的微数据中心：6U机柜可容纳服务器、网络设备和UPS电源，并可实现壁挂式安装。Brown表示，他预计该微数据中心产品将在2020年为施耐德带来大量收入。

Vertiv于2019年更新了其电源产品组合，并推出了一系列功率密度较高的UPS电源。Quirk说，在公司的所有产品中，机器GXT5系列考虑缘计算的需求，其功率范围从500VA到10kVA（有些型号支持208V电压，有些型号支持208V和120V电压）。

边缘计算也是施耐德今年10月宣布与沉浸式冷却技术人员Iceotope、电子产品经销商和IT集成商Avnet合作后的一个重要考虑因素。

Iceotope的冷却方法不是将服务器浸泡在液体冷却剂中，也不是将冷却管安装在主板上，直接将冷冻水输送到芯片中，而是将冷却剂注入密封的服务器底盘中。这意味着该解决方案可以部署在标准数据中心框架中，并可以对标准服务器进行水冷改造。

沉浸式冷却技术解决的主要问题是高功率密度。机器学习的增长促进了GPU服务器的增长，用于训练深度学习模型。这些耗电的GPU芯片的功率密度远远超过了标准数据中心设计的水平。许多用户仍然可以使用空气冷却技术，液冷后门热交换器可以直接冷却框架上的空气，这是解决这个问题最流行的方法。

然而，浸入式冷却技术的支持者强调其效率优势。这些解决方案不需要风扇来节省电能。Brown说：在许多环境下，液体冷却技术至少可以降低15%的能耗。

此外，边缘计算还解决了许多问题。去除风扇和其他相关部件，这意味着故障部件较少。在较小的空间中提供更高的功率密度，可以更容易地在没有太多空间的地方部署边缘计算设施。灰尘问题也得到了解决，因为灰尘可能会损坏IT设备。

分析师Ascierto说，尽管供应商对边缘计算感到兴奋，但Uptime Institute公司的调查表明，目前仍未看到对边缘计算能力的大量需求。迄今为止，对功率100kW或以下的微型数据中心的大多数需求都是由对服务器机房或已经存在计算能力的远程位置来驱动的。

Ascierto表示，预计2020年边缘计算需求不会激增。一旦部署了更多的物联网设备和5G无线基础设施，预计到2020年将出现巨大的需求浪潮。

3.更好地承诺备份电源

数据中心设计的另一个重大变化才刚刚开始，可能要到2020年才能出现，即用电池或其他技术代替柴油发电机。

正如Lawrence所指出的，柴油发电机也将成为数据中心的一个问题，其部署和维护成本高，产生噪声和空气污染。然而，到目前为止，它们已经成为数据中心不可或缺的一部分，通常全天候运行。

数据中心运营商一直在探索柴油发电机的两种替代方案：燃料电池和电池，其中锂离子电池是一别有前途的技术。

Elomergy目前在多个数据中部署燃料电池，其中一个位于犹他州的EBay数据中使用Blomenergy的燃料电池作为备份电源，而不是柴油发电机作为备份电源。

Lawr，Bloenc试点Ergy公司的许多项目从2019年开始部署，以取代柴油发电机。此外，还有一两家主要的托管服务提供商进行了研究。

由于电动汽车行业在提高能量密度和降低锂离子电池成本方面取得了长足的进步，因此锂离子电池迅速在数据中心行业中占有一席之地。目前，它已用于替换UPS供电系统中的铅酸电池，但是它提供的运行时间正在不断提高，施耐德的Brown说，锂离子电池最终完全有可能取代柴油发电机。

他说:我认为这种转变不会在2020年实现，但我们会密切关注这种转变。

他说，施耐德电气公司关注的关键指标是锂离子电池系统的运行时间，降低其部署成本。两年半前，锂离子电池系统运行了90分钟，现在接近3个小时。

这些趋势不会从2019年开始，也不会在2020年达到决定性的拐点。这些都是2019年的一些重大发展，预计2020年将进一步加快，未来几年将推动一些数据中心技术(如芯片、网络、虚拟化、容器)的发展。

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