首先在规模化建设方面数据中心业务市场规模，更多的集中式、大手笔的投资方式将加速超大规模数据中心的建设。在这个大背景下，如何继续提高数据中心规模化效益，构建更大规模的数据中心网络，是每个数据中心架构设计师都要面对的挑战。组建超大规模数据中心主要受限于两方面的因素：一个是业界主流的交换网络设备的转发能力和端口密度；另一个则是网络架构设计思想，需具备极高的可扩展性和可管理性，以期能按POD进行数据中心网络的交付，并最终具备灵活扩展到承载更大规模集群的能力。

面对海量运维需求，数据中心规模扩张以后，设备数量呈倍数增长，设备种类也大大增多，如何实现海量设备的统一管理，实现业务到网络的联动，提高运维效率，降低运维成本，是大规模数据中心急需解决的问题之一。基于AI和Telemetry的智能运维是利用数据智能替换人工经验，期望在自动化的基础上实现遥测、大数据分析、机器学习和网络引导等功能，监控和管理潜在的网络安全问题，帮助数据中心更快地适应不断变化的业务需求，提高运营的洞察力，最终实现基于意图的网络。

无损数据中心层面，未来在公有云、人工智能等应用中将广泛采用语音交互、图像交互等新型的技术，这些交互服务通过访问线上数据库、云数据中心等来满足不同需求，诸如浸入式体验、全息通信、机器人看护等应用。由于这些应用需要通过网络传输和处理大规模多媒体信息，且设备密度和总信息量巨大，需要数据中心网络在极短时间内将大量的数据转换成实时的信息以及行为，保证交互服务在后台访问的时候能够避免丢包，减少时延并提高吞吐量，由此对数据中心网络提出了无损转发的需求。随着人工智能的飞速发展，工业控制、远程医疗、自动驾驶等越来越多的应用将走入我们的生活，而无损数据中心网络无疑为我们提供了一个极佳选择。

开放架构设备层面，数据中心开放式的架构给白盒交换机提供了发展良机，随着白盒交换机生态系统的发展，硬件、网络操作系统以及协议软件等逐步成熟，越来越多的客户投入到白盒交换机的研发和使用中，尤其在互联网行业，基于开放架构的白盒交换机已经在大型互联网公司的云数据中心规模部署。随着业务的精细化发展，对网络的定制化的需求越来越多，自主可控的开源设备将会发挥出更大的作用。

如何看待大数据行业的发展？

信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据的迅猛增长，数据已经成为企业发展的基础战略资源，大数据一词对于我们来说已经不再陌生，无论成与败，大数据平台的建设都已在政府、医疗、工业、物流、金融、旅游等各个行业得到了一定的应用。

我认为大数据与SOA理念落地的道路有些相似，都是从概念开始，炒的火热，之后逐步淡出人们的视线，因为理念正在真正的走向落地。而现在的大数据建设正处于概念后期，落地前期阶段，相信未来大数据的发展趋势无论从技术发展角度，还是企业、个人应用角度，都会越来越快，越来越广、越来越普及。

其实原因很简单，从个人角度、企业需求、技术发展几个角度就可以明白：

个人角度

个人角度来说，大数据正在有效的提升客户体验，很多人觉得大数据概念离我们很遥远，其实生活中我们已经在无形中享受大数据带来的便利，就拿我们在用的今日头条APP来说，每次打开头条，它都能为我们推荐喜欢看到的文章；每次打开淘宝，搜索一个产品之后，周围的推荐都是相关的产品，其实这就是大数据技术所带来的功能。

企业需求

伴随着信息化的快速发展、数据量加大，企业有信息化系统、节省办公效率已经不再稀奇，真正拼的是如何有效利用起数据资源，在千篇一律的经营模式下掌握客户所求，出奇制胜；在风雨难测的市场环境下快速调整业务，推陈出新；在看似平稳的发展趋势下有效规避风险，掌控未来。正如第一点所讲，大数据可以有效提升用户的最终体验，那么对于企业来说，怎可能错失这么有效的工具？只不过需要企业在建设过程中注重稳扎稳打，根据业务现状、信息化基础设施、顺势而为即可。

技术发展

技术是实现大数据平台构建的重要支撑，提到大数据一定会连带一些热词，如物联网、人工智能、Hadoop、Spark等，有的是工具、有的是架构、有的是理念。我认为未来基于云上的数据决策分析将会备受瞩目，因为将数据分析业务迁移部署至云端维护，可以有效减少企业运营和技术的维护成本，做到更加优化。