數據中心轉型市場:2032年達357.3億美元

🎬 YouTube Premium 家庭 Plan成員一位 只需
HK$148/年

不用提供密碼、不用VPN、無需轉區
直接升級你的香港帳號 ➜ 即享 YouTube + YouTube Music 無廣告播放


立即升級 🔗

數據中心轉型市場預計到2032年將達到357.3億美元 | SNS Insider

隨著企業採用雲端技術、人工智能(AI)和自動化來提升效率、可擴展性和安全性,數據中心轉型市場正在快速增長。

2025年3月4日,印度普納(GLOBE NEWSWIRE)——數據中心轉型市場規模分析:

「SNS Insider報告顯示,數據中心轉型市場在2023年的估值為138.5億美元,預計到2032年將達到357.3億美元,從2024年到2032年的年均增長率(CAGR)為11.2%。」

對於混合雲基礎設施、邊緣計算和可持續性倡議的投資增加,是推動市場擴張的主要因素。

主要參與者分析

本報告列出的一些主要參與者包括:

– IBM公司(IBM Cloud,IBM Storage Solutions)
– 思科系統公司(Cisco Data Center Network Solutions,Cisco HyperFlex)
– Dell EMC(Dell EMC PowerEdge Servers,Dell EMC VMAX Storage)
– 微軟公司(Microsoft Azure Cloud Platform,Microsoft Azure Stack)
– 施耐德電氣(Schneider Electric Data Center Infrastructure,Schneider Electric Software-Defined Data Centers)
– HCL科技(HCL Data Center Modernization Services,HCL Cloud Transformation Services)
– Cognizant(Cognizant Data Center Optimization Services,Cognizant Cloud Migration Services)
– 埃森哲(Accenture Data Center Transformation Services,Accenture Cloud Migration Services)
– Atos(Atos BullSequana Servers,Atos Canopy Cloud Platform)
– Wipro(Wipro Data Center Modernization Services,Wipro Cloud Migration Services)
– 甲骨文(Oracle Cloud Infrastructure,Oracle Exadata Database Machine)
– 惠普企業(HPE)(HPE Synergy,HPE Apollo Servers)
– 富士通(Fujitsu PRIMERGY Servers,Fujitsu Storage Solutions)
– NTT DATA(NTT DATA Data Center Transformation Services,NTT DATA Cloud Services)
– Infosys(Infosys Data Center Modernization Services,Infosys Cloud Migration Services)
– TCS(TCS Data Center Transformation Services,TCS Cloud Migration Services)
– Tech Mahindra(Tech Mahindra Data Center Modernization Services,Tech Mahindra Cloud Transformation Services)
– Capgemini(Capgemini Data Center Transformation Services,Capgemini Cloud Migration Services)
– DXC科技(DXC Data Center Modernization Services,DXC Cloud Migration Services)
– Rackspace(Rackspace Fanatical Support for Data Centers,Rackspace Cloud Services)

數據中心轉型市場報告範圍

報告屬性 | 詳情
—|—
2023年市場規模 | 138.5億美元
2032年市場規模 | 357.3億美元
CAGR | 2024年至2032年CAGR為11.2%
基年 | 2023年
預測期 | 2024-2032年
歷史數據 | 2020-2022年
主要地區覆蓋 | 北美(美國、加拿大、墨西哥)、歐洲(東歐[波蘭、羅馬尼亞、匈牙利、土耳其、其他東歐],西歐[德國、法國、英國、意大利、西班牙、荷蘭、瑞士、奧地利、其他西歐]),亞太(中國、印度、日本、韓國、越南、新加坡、澳洲、其他亞太地區),中東及非洲(中東[阿聯酋、埃及、沙特阿拉伯、卡塔爾、其他中東],非洲[尼日利亞、南非、其他非洲]),拉丁美洲(巴西、阿根廷、哥倫比亞、其他拉丁美洲)
主要增長驅動因素 | • 雲端採用和混合IT:數據中心轉型的催化劑

服務類型分析 – 整合服務主導,自動化服務增長最快

整合服務在2023年主導市場,佔據了重要的收入份額。企業試圖消除重複基礎設施,並根據業務目標使用最佳資源以保持成本效益。隨著超融合基礎設施、軟件定義數據中心和虛擬化技術的出現,數據中心整合解決方案的需求增加。組織將工作負載推向混合和多雲環境,以實現最佳資源利用和零停機時間。

人工智能(AI)和機器學習(ML)以及機器人流程自動化預計在預測期內將登記最快的CAGR。企業正在實施AI驅動的數據中心管理、自我修復系統和預測性分析,以簡化操作,減少人工參與,並提高運營生產力。智能監控工具結合AI驅動的工作負載平衡,將傳統數據中心轉變為完全自給自足的生態系統。

最終用戶分析 – 雲服務提供商領先,企業顯示最快增長

雲服務提供商在2023年主導市場,佔據了重要的收入份額,AWS、微軟Azure和谷歌雲等公司進一步擴大其超大規模數據中心的足跡。隨著數據中心環境轉變為多雲環境和邊緣計算,確保低延遲和高可用性的下一代數據中心解決方案也在增加投資。

企業部門預計在預測期內將登記最快的CAGR,這得益於私有和混合雲架構的廣泛使用。企業正在用AI驅動的數據管理、自動化和網絡安全來更新其本地堆疊。這一轉型主要在醫療保健、銀行金融服務和保險(BFSI)及製造等行業推動,以獲得敏捷性、數據安全性和遵守合規性。

垂直行業分析 – IT和電信領先,BFSI成為增長最快的行業

IT和電信部門在2023年主導市場,佔據了重要的收入份額,因為電信運營商、雲服務提供商和技術企業需要處理大量數據以高效提供語音和寬頻服務。由於物聯網和即時分析的增長,對高性能數據中心的需求也在增加。該行業還在AI指導的網絡運營、邊緣計算和智能數據中心管理方面進行了大量投資。

BFSI預計在預測期內將登記最快的CAGR,這是由於數字銀行迅速轉向雲端、區塊鏈安全和AI驅動的詐騙檢測。為了遵循規範並同時改善即時交易處理,金融機構正在升級其數據存儲和分析能力。

數據中心轉型市場細分

按服務類型
– 整合服務
– 優化服務
– 自動化服務
– 基礎設施管理服務

按最終用戶
– 雲服務提供商
– 合作托管提供商
– 企業

按垂直行業類型
– BFSI
– IT和電信
– 政府和國防
– 能源
– 製造
– 其他

按地區 – 北美領先,亞太增長最快

在2023年,北美主導市場並持有最大的市場份額,因為該地區擁有最多的雲服務提供商,並且在AI和自動化方面增長最快,各國也在快速投資綠色數據中心。美國和加拿大正在大規模投資超大規模和邊緣數據中心,以滿足5G、物聯網和即時數據處理帶來的需求。

亞太地區預計將成為增長最快的地區,預測期內的CAGR最快,這得益於數字化進程的快速推進、雲採用的增長以及政府對智慧城市和數據中心基礎設施發展的支持。中國、印度和日本等國家在全球企業雲、AI驅動的數據管理和綠色數據中心投資方面蓬勃發展。

在數據中心轉型的背景下,我們可以看到,隨著企業對數據管理需求的增加,數據中心的角色也在不斷演變。這不僅僅是技術的轉變,更是企業運營模式的全面革新。未來幾年,數據中心的發展將不僅依賴於技術的進步,還需要企業在業務模式、合規性和可持續性方面的深入思考與實踐。這將促使企業在數據中心轉型的過程中,不斷探索新的商業機會和增長點。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。

🎨 Nano Banana Pro 圖像生成器|打幾句說話就出圖

想畫人像、產品圖、插畫?SSFuture 圖像生成器支援 Flux Gemini Nano Banana Pro 改圖 / 合成, 打廣東話都得,仲可以沿用上一張圖繼續微調。

🆓 Flux 模型即玩,不用登入
🤖 登入後解鎖 Gemini 改圖
📷 支援上載參考圖再生成
⚡ 每天免費額度任你玩
✨ 即刻玩 AI 畫圖
Create a sticker set maintaining 100% of the woman's original facial features from the provided image. Do not alter the face, focusing on ultra-realistic details of the facial structure, eyes, eyebrows, nose, mouth, and expression. The final face must be realistic, not cartoon-like. She has long, voluminous hair.
1. Makeup:Maintain Original Face: We will preserve the structure of your face, eyes, eyebrows, nose, mouth, and expression as closely as possible to the original image to maintain naturalness and uniqueness, while adjusting the tone to be softer:

Eyes: Slightly reduce the sharpness of the Cat Eye eyeliner to a thin line close to the lash line for a softer look, while still maintaining eye definition.
Eyeshadow: Use natural tones like light brown, peach, or beige.
Eyebrows: Original shape, but brushed up to look softer and more natural.
Lips: Glossy, pink-tinted, nude-pink, or coral-toned lipstick/tint to make the lips look full and moisturized. Focus on a bright but not overly intense look.
2. Hairstyle:Natural Voluminous Long Hair: Her hair is long and flowing, but the styling will emphasize natural volume and movement. Soft, natural waves.
3. Outfit:

Attire: A white open-back bodysuit paired with distressed, faded blue denim shorts. There is a message "Kunika" on the shirt.
Shoes: Elegant, simple open-toe flat sandals.
Accessories: Styled freely and fittingly for each scene.
4. Poses & Sticker Elements:Poses: Various poses such as waving, jumping, walking playfully, reading a book, holding up a sign, cheering with both hands, stretching, or making a celebratory gesture, to create a cheerful and friendly atmosphere.Decoration: Include elements like small rainbows, sparkling stars, clear bubbles, hearts, balloons, or light-colored dots to decorate and enhance the fun of each sticker scene.Style: Thin black border around the sticker. Use a modern, rounded 'Itim' style font for the text.Text: Add short emotional phrases written in a cute, beautiful script near the sticker (no speech bubbles/text boxes):

"Hello"
"Love you"
"Submitting work"
"Great"
"Got it"
"Thanks!"
"Wait a sec"
"Ready to care"
"Fight"
"Let's do it"
"So cute"
"OK"
"Sweet dreams:
"Get well soon"
"555"
"You're welcome"
"HBD" 
"OMG" 
"Sorry"
"Got a headache" 
Guidelines: Do not include a text box. Ensure balanced composition with sufficient white space—not cluttered. Match the pose to the text.
Emphasis: Reiterate 'maintain 100% of the original face features from the provided image,' 'ultra-realistic facial detail,' and 'professional studio lighting on face (realistic face, not cartoon face).

Use Cantonese in the stickers. Photorealistic recreation of the iconic grocery shopping scene from Home Alone, set on a snowy winter street in New York City with yellow taxis, steam rising from manholes, holiday lights on buildings, and pedestrians in the background. In the foreground, a man (his face is 100% same as the uploaded photo), smile gently, wearing a white sweater and a light beige scarf around his neck, is taking a selfie-style close-up photo. Behind him and slightly to the right, a young boy (recreated exactly like Kevin McCallister from Home Alone) with short blonde hair, wide-eyed surprised expression, wearing a red knit hat, red scarf, beige coat, gray gloves, holding two full plastic grocery bags (one with oranges visible, the other with a carton of milk and cereal boxes). The boy is standing on the snowy sidewalk looking shocked. Cinematic lighting, cold winter atmosphere, high detail, sharp focus, realistic textures on clothing and snow, film still style from 1990s holiday movie. Create a portrait of a man (from attached photo) made of tiny ceramic mosaic tiles. Man is dressed in black oversized shirt and cargo pants. The image should look like a wall mural in a graffiti alley. People walking by and looking at the portrait.