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全球规模最大的10个数据中心

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发表于 2017-8-18 22:31:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
  就像世界各地的许多全球性大都市都在寻求建设最高的摩天大楼来展示其经济实力和创新能力一样,数据中心的建设规模也有这样的趋势,在不断的向更大的建设规模发展。
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  日前,挪威宣布将建设世界上面积最大的数据中心,总面积将达到61.87万平方米。
  据统计,目前全球排名前十位的数据中心总面积约为174.65万平方木。
  全球数据中心规模前十名分别是:
  1.国际信息中心 - 中国廊坊 - 55.5万平方米
  2.Switch SuperNAP - 美国拉斯维加斯 - 20.4万平方米(计划扩展至22.2万平方米)
  3. Switch Pyramid -美国大急流城- 16.7万平方米(正在建设中)
  4.微软爱荷华州数据中心 - 美国西得梅因 -15.8万平方米(正在建设中)
  5.DFT数据中心 - 美国阿什本- 14.9万平方米
  6.Switch Citadel数据中心园区 - 美国里诺 -12.1万米(计划未来将扩展至66.9万平方米)
  7.Digital Realty湖畔科技数据中心 - 美国芝加哥 - 10.21万平方米
  8. 犹他数据中心 - 美国布拉夫戴尔- 9.29万平方米
  9.QTS都市圈数据中心 - 美国亚特兰大 - 9.18万平方米
  10. Tulip数据中心 - 印度班加罗尔 - 8.36万平方米
据BBC报道,世界上最大的数据中心将被建在挪威小城巴朗恩,它位于北极圈内。负责这个项目的Kolos公司表示,当地寒冷的空气和丰富的水电资源可帮助大幅降低能源成本。然而,巴朗恩地区却是挪威全国患病率最高的地方,这可能与它过去从事采矿业有关。
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  图1:新的数据中心将三面环水,这种设计有助于加强安全
  这家美国-挪威合资公司表示,已经从挪威私人投资者那里筹集了数百万美元资金用于开发项目。但它仍在与美国一家投资银行洽谈,以确保获得足够的必要资金。Kolos表示,这个数据中心的计算机服务器运行时,将需要大量的能源支持。最初,Kolos估计其需要大约70兆瓦电能。然而,在十年内,该公司打算增加足够的计算机服务器模块,其电力需求可能超过1000兆瓦。
  亚马逊位于弗吉尼亚州阿什本的数据处理部门可能也需要1000兆瓦电力,然而其服务器遍布各地,而不是被聚集到共同的数据中心。自从2013年以来,社交网络Facebook也开始在瑞典律勒欧运营自己的大型数据中心,这里距离挪威巴朗恩有大约385公里。但是,它的用电量只有120兆瓦。其他单体大型数据中心的用电量也往往不到200兆瓦。
  当巴朗恩的数据中心完工时,它的面积将会覆盖60万平方米,高达四层。这意味着,这个数据中心的规模要比当前世界最大的数据中心还大,当前记录保持者为中国廊坊数据中心。但是,它可能略小于内华达州尚在建设中的巨型数据中心。
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  图2:来自附近峡湾的水有助于确保数据中心降低温度
  Kolos公司应该得益于过去铺设的大量光纤电缆,它们沿着将铁矿石运到瑞典的铁路铺设。最近,欧盟和挪威政府投资兴建多个大型水电站大坝,附近还有几个风力发电站。Kolos公司首席执行官马克·罗宾逊(Mark Robinson)说:“这可能是欧洲发电成本最低的数据中心,其100%的用电量都来自可再生能源,并且处于世界上最稳定的电网之中。”
  罗宾逊还他补充说:“这是地球上非常寒冷的地方,空气湿度也很理想,我们不必人工降温就可以降低服务器的温度。此外,这里有取之不尽用之不竭的清洁的、冰凉的淡水资源。附近还有一所大学,每年有大约200个科技专业的大学生毕业,为我们提供人才补充。”
  当被问及当地的患病率问题时,罗宾逊承认,他没有意识到该市的贫困状况。但他指出,在这里建设数据中心可为当地经济带来好处,进而改善这种状况。Kolos表示,该公司已经获得当地5位镇长的支持,挪威气候和环境部长维达·赫尔格森(Vidar Helgesen)将参加公司本周晚些时候组织的公开会议。
  赫尔格森称:“我们希望看到更多项目落户此地,我支持这个项目,就像我支持任何其他项目那样。我们不会让他们互相竞争,并从中挑选出个别赢家,而且我们已经降低了关税,以欢迎在挪威建立数据中心。我们非常欢迎这个项目。”
  主流的云基础设施服务提供商(包括亚马逊、微软和谷歌)近年来始终在想方设法降低成本,这给其他数据中心运营商带来了巨大压力。技术咨询公司Gartner说,这意味着为了保持价格竞争力,私营企业必须寻求规模化发展。
  Gartner公司研究主管戴维·格伦布里奇(David Groombridge)表示:“建造数据中心总是会存在一种风险:很多运营商匆匆上马项目,结果其数据处理能力往往会超过市场需求。但就数据中心而言,很难看到消费者驱动的需求下降,并且随着物联网的兴起,数以百万计的传感器产生的庞大信息都需要处理。因此,除非有非常激进的新技术来帮助压缩数据,否则我们需要数据中心提供数据处理服务。”(小小)
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