四川和重庆都在发展大数据，在贵州落户的产业巨头会变心吗

大数据产业已经成为贵州的一张名片，但其产业地位也正受到相邻两个省市的挑战。

2017年底，重庆提出实施以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略，确定了大数据等12个智能产业重点发展领域；2018年，四川省雅安市规划建设大数据产业园，定位服务四川及西南地区信息化的“超大规模数据中心”，打造中国西部大数据中心。

但目前三地在大数据产业上的竞争还不明显，并有加强合作及错位发展的趋势。

雅安的进击

雅安发展大数据的战略始于2018年。按照“大力发展大数据产业，打造川西地区大数据基础服务基地、互联网数据中心和算力供应中心，建设川西大数据中心”的要求，雅安规划了总面积2.65平方公里、可容纳服务器210万台的川西大数据产业园。

“贵阳具有的优势，雅安都有。”四川省产业经济发展促进会会长骆玲向第一 财经 记者表示，雅安和贵阳都在发展大数据产业前端，即大数据的存储和计算，这对气温和空气洁净度都有比较高的要求，最重要的是雅安和贵阳都有电价优势。

贵州以凉都著称，水煤资源丰富，电力价格低廉。而雅安也有将近65%的森林覆盖率，被称为天然氧吧，气候凉爽且温差小，同时雅安水电资源丰富，且弃水现象严重。

其实，雅安发展大数据产业的直接动因就是四川建设水电消纳产业示范区。

四川水电资源丰富，经过几年大规模开发后，弃水问题逐渐凸显。国家电网四川电力公司数据显示，2012年至2017年，四川电网调峰弃水电量分别为76亿千瓦时、26亿千瓦时、97亿千瓦时、102亿千瓦时、141.43亿千瓦时、139.96亿千瓦时。

过去几年，四川丰富的水电资源还吸引了比特币挖矿公司的涌入。当地的中小水电站为这些挖矿公司提供了低廉的电价。

2018年，四川省政府出台了《关于深化四川电力体制改革的实施意见》，以电力体制改革为重点深化要素市场化改革， 探索 建设若干水电消纳产业示范区，争取在两三年内基本解决弃水问题。意见还确定了甘孜、攀枝花、雅安、乐山等水电消纳产业示范区。

雅安是全国十大水电基地之一，截至2017年底，雅安水电装机容量1267万千瓦，投产水电装机规模位居四川省第二位。但是，由于电力外送通道受限，加之省内用电负荷增速放缓，雅安市弃水电量呈逐年递增趋势，2017年雅安水电弃水电量超过120亿千瓦时。

大数据中心需要大量电量，属于高载能绿色产业，因此，发展大数据产业成为消纳水电的重点产业。雅安选择发展大数据产业得到了四川省的大力支持，并在发展模式上走了一条贵阳的道路。

2019年2月26日，雅安水电消纳示范区“川西大数据产业”购售电框架协议签约。根据协议，自2019年1月1日至2023年12月31日五个自然年交易周期内，国网四川综合能源服务有限公司将确保雅安大数据企业享受电价优惠，全年平均按0.34元/千瓦时结算。

贵阳发展大数据也是先从优惠的电价进行突破的。2016年，贵州省为促进工业经济快速增长，推动大工业企业综合用电价格由0.56元/千瓦时平均降至0.44元/千瓦时，其中，大型数据中心用电价格降至0.35元/千瓦时。

根据公开资料，数据中心约有70%运行成本来自电价，相比大工业电价0.5~0.6元/千瓦时，优惠后的价格具有很大竞争力。比如，位于贵州贵安新区的华为数据中心，一期容纳60万台存储服务器，按照贵州当时的电费价格0.456元/千瓦时，每年可以节约6亿多元的电费。

而雅安开出了比贵阳更有竞争力的电价，吸引了一批企业入驻。今年6月28日，阿里巴巴、百度、腾讯、天翼云、金山云等12个IDC（互联网数据中心）项目签约入驻川西大数据产业园，总投资45亿元。加上之前落户项目，川西大数据产业园已累计签约落户项目21个，协议总投资超过95亿元。

川渝黔竞合

雅安大数据产业刚刚起步，其目标也比较实际。根据规划，雅安力争到2020年成为省内一流的大数据生态高地；到2021年，基本形成完善的大数据产业生态，信息产业产值达到80亿元以上，大数据相关从业人员达到2000人以上，大数据产业成为全市新兴支柱产业。

骆玲表示，四川的优势在于产业基础比较好，经济体量比较大，发展大数据有产业依托，很多本地需要大数据中心的行业系统已经落户雅安，形成大数据龙头企业聚集。

同时，雅安的“野心”不仅是大数据产业前端。大数据产业要服务先进制造业和现代服务业，才能有产业融合效应。在建设大数据产业园的同时，雅安还同步规划了大数据创意公园、康养数字小镇、区域电商中心等。

在四川之前，贵州的大数据产业已经受到来自重庆的挑战。在重庆提出实施以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略行动计划后，一些巨头的投资风向便发生了改变。

2014年，阿里云大数据中心落户贵州，阿里还宣布将把贵阳建成全球备案中心与技术支持中心；2017年，腾讯在贵阳建设了七星绿色数据中心，这也是一个特高等级灾备数据中心。但后来，阿里巴巴、腾讯、百度等巨头又在重庆进行重点投资。

今年1月，阿里巴巴重庆智能中心落户两江新区。近日，阿里巴巴旗下阿里云、b2b、零售通、口碑、大麦、阿里影业、蚂蚁金服、菜鸟、阿里集团客户体验事业部等营团队，已经正式入驻该中心。

与此同时，继贵州之后，重庆也获批国家大数据综合试验区。

骆玲认为，相比贵州，川渝地区发展大数据有自身产业、市场的需求。比如重庆 汽车 、电子信息等产业基础雄厚，以大数据智能化引领会很有前景。

但目前，四川、重庆和贵州三个地方在大数据产业上的竞争还不明显。不仅如此，重庆和贵州作为两个国家大数据综合试验区也在加强合作。今年3月发布的《渝黔合作先行示范区建设实施方案》，也将大数据作为渝黔合作先行示范区重点发展的产业之一。

方案提出，整合渝黔两地大数据产业技术创新要素，共同搭建大数据协同创新平台；同时，推动核心支撑软件、工业互联网、工业大数据、智能装备、智能制造云服务平台等在制造业的集成应用，全面推进两地传统产业向智能化、绿色化、服务化转型。

而《雅安市人民政府关于加快大数据产业发展的实施意见》也明确提出实施错位竞争、差异化发展路线。着力在大数据基础服务、物联网与应急产业、人工智能与无人驾驶、区块链与信用体系、电子商务与产业培育、视联网与公众服务等方向开展示范应用。

立足数据中心运维管理的现状，顺应时代发展的潮流，充分利用信息技术的机遇，利用现有资源对数据中心的运维管理加强完善和创新，为行业的发展，国家的进步贡献力量。

1.大数据时代数据中心运维管理的现状

大数据时代作为时代发展的机遇出现在大众视野，但是也是作为挑战逐步渗透在行业的数据中心运维管理中。以计算机技术为依托的数据中心运维管理的显著特点就是大规模的数据流量，正在不断与原有的数据中心架构产生冲突。

目前，大数据时代的数据中心运维管理的先进意识已经深入人心，但是实际项目操作过程中会有众多的问题出现。因为在磨合期，所以现有设备不能满足大数据时代的数据中心管理要求运维管理人员的没有经过大数据时代新的运维管理思路的熏陶，技术水平与之不匹配还有就是数据中心的运维管理制度不都完善，相应的管理水平不高。

2.解决数据中心运维管理困境的策略

针对目前数据中心运维管理的困境，本文提出了相应的解决策略，以供业界参考。

2.1 提升运维管理人员的整体能力

基于目前数据中心运维管理工作人员的实际能力，通过采取以下积极的措施来提升运维管理工作人员的综合能力水平。

2.1.1 大数据背景下，强化数据中心运维管理人员的技术应用水平

通过多维度的检验途径，比如定期检查该技术的理论与实践水平确定工作人员的当前能力，在制定符合目前技术短板的相关培训，从而保证运维管理工作的顺利进行。

2.1.2 加强管理方面的知识渗透

在加强数据中心运维管理人员的技术应用水平的前提下，可以加强管理学知识的渗透，为技术团队的整体语言表达能力的提升以及为管理层储备后续力量，既懂技术又懂管理的新世纪人才，有助于数据中心运维管理工作更加高质量的完成。

2.1.3 加强工作人员执行力，更高效的完成工作

在数据中心运维管理的众多评价标准中，执行力是影响一个团队整体运作能力很重要的一个指标，良好的执行力可以保证时间段内的工作目标提前完成或者超量完成。

2.2 强化业务管理工作和业务培训工作

现如今，科学技术的更新速度往往超出人们的接受速度，在数据中心运维管理这个领域也同样适用。所以使得运维管理人员刚刚熟练掌握新的运维既能并熟练应用，新的技术又刷新了行业应用领域。所以设立专门的培训机构，强化管理人员终身学习的意识，紧跟时代发展的脚步。

2.2.1 制定合理的业务培训和业务管理培训计划

科学合理的方案总能给与人们正确的指导，并保证在规定期限内达到既定目标。运维管理培训和业务培训的内容要与时俱进，不断为管理人员灌输新的知识，为运维管理的工作融入新鲜的血液。

2.2.2 合理安排培训时间

运维工作人员在企业内是员工，男性员工在家庭里是儿子，是丈夫，是爸爸，所以要协调好培训的时间，保证员工能充分解决员工之外的各种事情，全身心的投入工作。

2.2.3 使业务管理和业务培训的形式呈现多元化

公司管理层应加强与行业内部个组织间的联系，比如同专业的大学、同行业资深专家、专业讲座等等。通过多元形式的学习加深对行业发展的了解，并积极促进管理人员的专业素养。

2.2.4 定期进行培训效果的考核

在定期进行学习之余，为检验学习效果是否达到预期目标，应适时进行检验，进一步促进运维工作人员的学习质量的提升，提升其主观学习的动力。

总之，强化对运维工作人员的业务培训，能够有效地对运维工作者的维修技术进行与时俱进的培训，能够有利于运维管理工作人员进行数据中心运维管理工作的开展，最终有利于信息技术飞速发展下的运维工作的稳定进行。

2.3 加强了解整体行业环境的意识

有些企业的运维管理的硬件设施和软件配备欠缺，造成整体的管理水平低，是因为企业没有采取相应的举措保障。以下将详细讲述如何提升整体行业环境的了解。

（2）定期组织团队中的成员进行行业发展前景的探讨，在探讨交流的过程中了解当下运维管理工作的总趋势，从而能够为运维工作的有效进行提供有价值的参考意见。

总之，强化了解和分析业务环境的意识，能够有利于运维管理工作人员有行业的危机意识和行业的发展意识以及个人职业规划意识的提升，最终有利于大数据时代数据中心运维管理工作的顺利开展。

3.大数据时代下，技术层面面临的挑战

3.1动力环境监控系统概述

通过应用数据采集系统，计算机和网络技术，逐步完成数据中心运维管理动力电源供电设备的运行和机房的监控的平台就是数据中心动力环境监控系统。

3.2 动力环境监控数据的特点。

通过采集数据中心的关键指标数据，针对实际运行情况实现预警功能、远程功能以及运行监测功能。动力环境监控数据具有其本身特点。

3.2.1 数据结构化、格式化程度高

因系统采集到的实时监控数据大都存储于数据库中，因而动环监控数据结构化、格式化程度高，这也为数据挖掘提供了便利。

3.2.2 实时更新

动力环境监控系统运行的最底保证便是数据的准确性和实时更新，其数据采集的更新时间间隔为每秒。

3.2.3 时序性

动力环境监控系统实时记录的环境温度、环境湿度等数据都是随时间更替而进行采集的。

3.3 数据挖掘提高告警信息准确性

动力监控系统是以计算机为载体，以信息技术为依托的技术，所以其产生的大规模数据也是大数据时代一个突出的特点。就目前而言大规模的数量利用率较低，即使专业水准较高的管理人员也会深感难度高、工作量大，与现有的技术水平不能完好对接。

数据挖掘技术的出现解决了目前的难题。数据挖掘中关联分析方法解决了数据中心运维管理中不明原因的重复警报，为运维管理的工作有序进行提供了基础，并为专业水平较低的运维人员提升了工作效率。

3.3 运维经验知识化的工作模式需要改进

据以往的运维工作人员的叙述，过度依赖专家给与的指导经验，成为行业内部的不良风气。首先运维专家的培养周期较长，短时间没有任何效益输出其次专家的意见偶尔会带有强烈的主管色彩，但是对于实际操作过程并不适用，最终导致工作的延误最后就是过度依赖专家，若运维专家不在职装天下将会对运维管理工作造成重创，不具有可持续性。

所以建立关于数据中心运维管理的内部数据和外部数据，为现有的运维人员过度依赖专家的不良习惯提出解决方案。内部数据主要是指内部运维经验外部数据是指来源于互联网的运维知识。对于收集到的内外部数据，利用文本挖掘、聚类、分类预测等方法对信息进行加工展现，转化成知识库中的知识，并实现对信息的快速、自动化检索。

3.4 资源调度成为容量管理的关键

在大数据时代下，数据中心存储容量指标是指机位空间指标等，尤其是计算资源指标，是其组成的关键部分。需要最新的数据中心运维管理平台实现监测服务器、使用网络以及存储资源等功能，根据实际情况进行管理策略的变动和资源的优化配置。

云计算技术已成为数据中心运维管理的核心，并打破传统的数据运维管理信息系统结构，建立一个全新的集计算、存储、和网络三维一体的虚拟资源库，通过实际的操作，实现现有资源的动态优化配置。

虚拟化技术可以保证存储环节中大规模数据的安全性，在逐步实现数据资源的重复使用、关联以及动态管理等动能的同时，也为运维管理人员提出了巨大的挑战。故此，通过科学合理的分析容量数据，构建完善的资源调度制度，实现实现新一代数据中心资源在应用间的动态分配，将成为大数据时代下数据中心运维管理的一大挑战。

4.结束语

为顺应大数据时代的潮流，必须进行数据中心运维管理的深度优化，为数据中心的整体发展提供新鲜的 科技 动力。通过提升运维管理人员各方面的能力还有利用先进的动力环境监控系统技术，为数据中心的运维管理提供强大的人力支持和技术支持，助力大数据时代背景下，数据中心运维管理的长足发展。

参考文献

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