考虑到数据中心技术发展的谨慎性(例如关键基础设施、非公开协议等保密性)，如果不冒着大风险，就无法做出具体预测。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，调研机构认为这三大趋势将在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，重新关注由机器学习驱动的电源和冷却技术的功率密度，以及缩小边缘计算机部署计算基础设施的需求;第三，数据中心技术发展的热情高涨，可能有一天会让作为数据中心备用电源的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)添加预测分析维度的问题。与此同时，Nlyte公司和Vigilent公司等规模较小的公司将具有预测能力的工具推向市场。
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公司服务部门执行副总裁Steve Lalla表示：“我们有一个很大的数据池，拥有数十亿行数据，我们认为这很重要，可以开始改变提供服务和解决方案的方式，变得更具预见性，并开始研究服务等级协议(SLA)。”
供应商通过其监视软件(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，数据的规范化和组织化变得越来越好，从而使其对分析有用。
施耐德电气公司安全电源部门创新副总裁兼CTO Kevin Brown表示，该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)形式提供这些功能，这项工作开始于三年前。
他说，“如今，我们在云中已经有足够的数据，开始推出预测分析，更复杂的电池感知模型和机器学习算法不再是理论上的东西。这些产品将在本季度发布。”
他表示，施耐德公司目前正在收集部署在客户数据中心的25万至30万台设备的数据。他说，该公司聘请了一个专门的数据科学家团队，当它拥有大约20万台设备时，这个团队开始对他们的一些算法的准确性感到自信。例如，具有足够的信心去做诸如预测UPS电源的电池何时可能出现故障之类的事情。施耐德公司希望收集更多的数据来做到这一点。他解释说，“算法越强大，需要的数据就越多。标准会不断提高，这取决于用户希望算法的复杂程度。”
数据中心行业认证机构Uptime Institute公司研究执行总监Andy Lawrence在最近的一次网络研讨会上表示，机器学习的出现推动了数据中心管理软件的复苏。DCIM软件市场的发展一度充满希望，但并没有出现许多人预期的飞速增长，尽管进展缓慢，但已经得到用户认可。
Uptime Institute公司研究副总裁Rhonda Ascierto表示，DCIM现在可以被视为一种主流技术。所有的数据中心都有某种DCIM，无论将其称之为DCIM还是其他名称。重要的是，已经部署足够多的数据中心管理软件来收集数据，这些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都在推动数据中心管理软件的发展。但还有第三个驱动因素：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的方式运营分布式基础设施的问题。像DCIM这样的工具，特别是作为云计算服务(例如SaaS)提供的工具来说是很自然的，可通过一个集中的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心副总裁Steven Carlini说，“边缘计算已成为施耐德电气基础设施管理SaaS战略的核心。采用基于云计算的管理系统进入数据中心的想法是，在很多情况下需要将数据保存在现场，我们已经解决了这个问题。在大规模部署时，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，这些工程师需要使数据中心变得更小、更密集。
例如，施耐德电气公司最近发布了迄今为止小的微型数据中心：一个6U机柜，可以容纳服务器、网络设备和UPS电源，并且可以实现壁挂式安装。Brown表示，他预计这个微型数据中心产品将在2020年为施耐德公司带来大量收入。
Vertiv公司在2019年更新了其电源产品组合，并推出了一系列功率密度更高的UPS电源。Quirk说，在该公司所有产品中，机架式GXT5系列 UPS电源在设计时充分考虑了边缘计算的需求，其功率范围从500VA到10kVA(某些型号支持208V电压，有些型号则支持208V和120V电压)。
边缘计算也是施耐德公司与浸没冷却技术商Iceotope公司以及电子产品分销商和IT集成商Avnet公司今年于10月宣布合作之后的一个重要考虑因素。
Iceotope公司的冷却方法并不是将服务器浸泡在液体冷却剂中或将冷却管道装到主板上将冷冻水直接输送到芯片上，而是将冷却剂注入密封的服务器机箱中。这意味着该解决方案可以部署在标准数据中心机架中，并且可以对标准服务器进行水冷改造。
浸入式冷却技术解决的首要问题是高功率密度。机器学习的增长推动了采用GPU服务器的增长，这种服务器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出了标准数据中心设计所能达到的水平。许多用户仍然可以使用空气冷却技术，而液冷后门热交换器可以直接冷却机架上的空气，是解决此问题的流行方法。
但是，浸入式冷却技术的支持者强调了其效率优势。这些解决方案不需要采用风扇，可以节省电能。Brown说：“在许多环境中采用液体冷却技术，至少可以减少15%的能耗。”
另外，边缘计算解决了很多问题。去除风扇等其他相关部件，这意味着出现故障的部件更少。而在较小的空间中提供更高的功率密度，可以更轻松地在没有太多空间的地方部署边缘计算设施。并且还解决了灰尘问题，因为灰尘可能损坏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年对于边缘计算需求也不会激增。一旦更多的物联网设备和5G无线基础设施得到部署，预计到2020年以后将出现大的需求浪潮。
3.更好备份电源的承诺
关于数据中心设计的另一个重大转变目前才刚刚开始，可能要到2020年以后才能出现，那就是采用电池或其他技术取代柴油发电机。
正如Lawrence指出的那样，柴油发电机对于数据中心也将成为一个问题，其部署和维护成本高昂，并产生噪音和空气污染。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，而这些数据中心通常是全天候不间断地运行的。
数据中心运营商一直在探索柴油发电机的两种替代方案：燃料电池和蓄电池，其中锂离子电池是一项有前途的技术。
Bloom Energy公司目前在多个数据中心部署了燃料电池，其中一个位于犹他州的eBay数据中心使用BloomEnergy公司的燃料电池作为备份电源，而不是采用柴油发电机作为备份电源。
Lawrence说，Bloom Energy公司的多个试点项目是从2019年开始部署，目的是替代柴油发电机。此外，还有一两家主要的托管服务提供商对此进行了研究。
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，但我们会密切跟踪这一转变。”
他表示，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，并且降低其部署成本。两年半前的锂离子电池系统运行时间是90分钟，而现在接近3小时。
这些趋势都不是在2019年开始的，它们不会在2020年达到决定性的拐点。这些是在2019年获得的一些重大发展，预计2020年将会进一步加快，并将在未来几年促进一些数据中心技术(例如芯片、网络、虚拟化、容器)的发展。
