大數據，指的是大量的數據，其中包括結構化的和非結構化的，充斥在一個企業的日常運作當中。換句話說，大數據是一組龐大而復雜的人類活動數字信息，用來構建模式和分析趨勢，以預測網絡訪客行為。
近年來，網上直播以及微博等網絡活動的持續火爆，需要我們不斷處理一個又一個的數據大壩。而數據中心服務的涌現和普及，為廣大企業提供減少基礎設施成本，提高數據安全性，增加存儲空間，提供不間斷電源等等好處，因此企業紛紛為他們的核心業務尋找適合的數據中心服務商。
網絡基礎設施的完善，促進著移動計算、物聯網和云計算的高速發展。同時，它們也在推動數據中心（IDC）的完善和擴展。
全球化的今天，大部分數據中心集中在北美，亞太地區。然而隨著兩地數據中心的成熟發展，眾多投資者和IT大佬們將目光轉移到了東南亞市場。
據Technavio分析，在2018-2022年的預測期內，東南亞數據中心的建設市場將會以超過8%的規模增長。這個很大程度上是因為東南亞地區越來越多地采用移動方案和數據分析。另一方面， Frost & Sullivan在2016年提到，印度尼西亞（印尼）預計將成為該地區增長最快的IDC服務市場，其復合年增長率為35%。
當然，除了數據消費趨勢和技術驅動兩大需求外，政府監管也是影響數據中心服務市場的另一個重要因素。在這股大數據潮流中，印尼政府規定，印尼各銀行的客戶數據必須在2017年10月前存儲在國內，這樣正如Equinix在2016年的一份報告中所提到的那樣，會加劇印尼云計算和金融行業對世界級數據中心服務的市場需求激增。
此外，隔壁的新加坡也頒布了個人資料保護法(PDPA)，禁止將個人資料轉移到國外，除非海外公司保證會遵守PDPA的規定。因此，這雖然限制了數據在海外的傳輸，云主機，但是可以鼓勵本地行業建立和完善自己的數據中心。Broadgroup 的2016年報告指出，到2017年底,印尼的Telkom將其數據中心增長到110000 k m²空間。
不可避免的巨大化
巨大化，分為“點”和“面”兩大方向。
從“點”來講，與傳統的數據中心體系結構不同，超大規模（hyperscale）是與數十萬臺單獨的服務器一起工作，這些服務器通過高速網絡共同運作。一個超大規模數據中心是圍繞三個關鍵概念構建的：能夠支持超大規模數據中心操作的基礎設施和分布式系統、可擴展性的計算任務，以確?；谛枨蟮母咝阅芎秃线m的收入產生，以證明向超大規模轉移的合理性?？傮w而言，超大規模（hyperscale）需要更小的空間，但與通常需要至少1,000平方米空間或更多空間的傳統數據中心相比，它具有更高的成本效益。
像谷歌和臉書這樣的數據平臺大佬是引領需求的先驅，因為他們有足夠的資金建立自己的數據中心。這些基于云計算的公司都是構建超級計算機，來滿足它們的超大規模需求，其中許多都是運行在Linux系統上的。
從“面”來講，體現在于地域的擴張。以印尼電信（TELIN）為例，它們除了擁有168.810km電纜長度，71個POP點，12個全球辦公室，同時也在國內外發展它們的數據中心。在2018年4月，它們也正式啟動香港第一個云交換節點數據中心(neuCentrIX HK-1)。此次戰略擴張，一來為了應對全球用戶對于高可用性和災備等需求，站群服務器，二來提供云服務，網絡連接，全球入網點,CDN等服務，以此滿足用戶在不同場景下的需求，如電商，游戲等等。三來數據中心作為重資產，盡早的全球布局更有利于未來的品牌鞏固和市場拓展。
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