云計(jì)算的快速發(fā)展，在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)由公有云領(lǐng)銜，最大最知名的云服務(wù)提供商亞馬遜、微軟、Google、阿里巴巴、騰訊、百度都是典型的公有云服務(wù)提供商。他們通過(guò)建設(shè)大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)中心匯聚起龐大的云計(jì)算池，再一點(diǎn)點(diǎn)的按需分配給自己的客戶。

公有云依靠規(guī)模優(yōu)勢(shì)，靠性價(jià)比占據(jù)了大量市場(chǎng)份額。今天公有云市場(chǎng)依舊在高速發(fā)展中。而另一塊市場(chǎng)-私有云的發(fā)展則要低調(diào)很多，雖然騰訊等大公司也接私有云的訂單，但目前私有云市場(chǎng)規(guī)模還是太小，主要也都是一些中小企業(yè)在做。但物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)將很快改變這個(gè)局面。

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)據(jù)中心里需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)都是互聯(lián)網(wǎng)用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)各種（UGC平臺(tái)），或者是互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商提供給用戶的內(nèi)容（比如視頻網(wǎng)站）。這些內(nèi)容的數(shù)據(jù)量雖然看起來(lái)很龐大，增長(zhǎng)速度也很快，但跟物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)量比起來(lái)完全不是一個(gè)量級(jí)的，其差別就像從功能機(jī)升級(jí)到智能機(jī)。

早期物聯(lián)網(wǎng)主要用在少數(shù)特定需要收集數(shù)據(jù)的行業(yè)，比如水表和電表上，由于數(shù)據(jù)收集頻次很低，那會(huì)物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)量并不大。但是摩拜單車這類消費(fèi)級(jí)物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，直線拉高了物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生量。摩拜單車擁有500萬(wàn)輛安裝有GPS芯片SIM的智能單車，每天用戶的使用數(shù)據(jù)都會(huì)被記錄下來(lái)傳輸?shù)胶笈_(tái)服務(wù)器保存，每天處理的數(shù)據(jù)量高達(dá)5TB，平均每輛單車每天產(chǎn)生1MB的數(shù)據(jù)量。

未來(lái)隨著使用頻次的提高，以及收集數(shù)據(jù)的多樣性，每輛單車產(chǎn)生的數(shù)據(jù)還會(huì)增加。雖然單個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生產(chǎn)的數(shù)據(jù)量沒(méi)法與個(gè)人比。但是物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類數(shù)量。中國(guó)移動(dòng)希望到2020年其網(wǎng)絡(luò)上的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量達(dá)到50億臺(tái)。這僅僅是中國(guó)移動(dòng)一家的在網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量，全社會(huì)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量將是這個(gè)量級(jí)的幾倍到十幾倍。而且隨著智能硬件的發(fā)展和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的推進(jìn)，未來(lái)社會(huì)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的種類將大大增加。

另外物聯(lián)網(wǎng)本身自帶的大數(shù)據(jù)屬性也將大大增加對(duì)數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)能力的需求。大數(shù)據(jù)雖然是起源于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，但是并非所有互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)都能用來(lái)做大數(shù)據(jù)分析，互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生的內(nèi)容很多是可以刪除的。我們每個(gè)人在使用智能手機(jī)和各種互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用產(chǎn)生的很多數(shù)據(jù)，我們都會(huì)進(jìn)行清理，比如我們手機(jī)拍的照片存在云端后我們會(huì)刪除、比如我們收藏的各種文件、我們發(fā)布的需求等都會(huì)進(jìn)行刪除操作。但是物聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)，我們基本上不會(huì)刪除，因?yàn)槲覀冇涗涍@些數(shù)據(jù)的目的本身就是用來(lái)做大數(shù)據(jù)分析的。像摩拜單車的使用記錄、行駛軌跡，我們用來(lái)分析不同用戶的行為偏好有什么特點(diǎn)，用來(lái)分析一個(gè)城市市民的出行需求和出行規(guī)律。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生的數(shù)據(jù)我們用來(lái)監(jiān)控設(shè)備的狀況、實(shí)時(shí)地給自動(dòng)化設(shè)備提供數(shù)據(jù)，同時(shí)我們也需要從這些數(shù)據(jù)中找出設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)的性能變化等。通常我們研發(fā)一款設(shè)備后，需要對(duì)這款設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)性能做長(zhǎng)時(shí)間的測(cè)試，確保它沒(méi)有質(zhì)量問(wèn)題。但設(shè)備存在的一些問(wèn)題包括可以改進(jìn)的地方，需要在生產(chǎn)中長(zhǎng)時(shí)間使用才能發(fā)現(xiàn)，在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之前我們只????憑借經(jīng)驗(yàn)來(lái)對(duì)這些問(wèn)題做判斷，有了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)后我們可以通過(guò)從大量設(shè)備設(shè)備上收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，用數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)話。

物聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生的這些海量數(shù)據(jù)，大部分是不可能存在公有云上的，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)屬于每一個(gè)公司自己的商業(yè)機(jī)密。因此，只有私有云才能滿足這些企業(yè)的需要。未來(lái)這些運(yùn)行物聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)將紛紛自建大型數(shù)據(jù)中心，而不會(huì)去租用公有云服務(wù)。這將是私有云服務(wù)商的黃金時(shí)代。同時(shí)海量數(shù)據(jù)也導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心對(duì)存儲(chǔ)設(shè)備的數(shù)據(jù)需求大大上升，存儲(chǔ)服務(wù)器未來(lái)將成為市場(chǎng)寵兒，超融合技術(shù)也將大有用武之地。