传统上，大型企业依靠内部服务器硬件设备来满足其数据管理需求，并经过优化以运行高性能应用，并具有一定程度的安全性和可靠性保证。

　　然而，有效管理这些解决方案所需的高成本和技术专业知识，往往使初创企业和新兴企业无法使用它们。但是，正如老话所说，需要是发明之母。

　　随着对经济高效的数据管理解决方案的需求不断增长，科技行业见证了云技术和数据中心托管租赁服务的出现。这些替代方案为初创企业和小型企业，在不紧张预算的情况下处理大量数据铺平了道路。

　　本文将对云技术和数据中心服务进行比较和对比，以帮助业务领导者就其数据管理需求，和可以帮助他们的解决方案做出明智的决策。

　　数据中心托管服务为需要强大数据管理功能的企业，提供了一个诱人的解决方案，而无需为保护存储硬件以及存储和供电而产生高额资本支出。

　　从本质上讲，这个解决方案就像在专门的设施中为数据租用一个空间。这些数据中心为服务器、存储和网络设备提供安全的环境，并提供必要的电力、冷却和物理安全性。

　　在选择托管服务时，企业可以利用最先进的数据中心基础设施，而无需承担高昂的前期成本和与拥有私有数据中心相关的持续维护责任。这也使企业能够更多地关注其核心能力，而不是复杂的数据中心管理。

　　然而，数据中心也面临着一系列独特的挑战。例如，他们通常需要企业具备一定程度的技术专业知识，来管理他们的服务器。这意味着雇用或培训员工来处理服务器管理，从而增加了该解决方案的总体成本。

　　此外，数据中心的有效性有时会受到物理距离的影响。操作距离数据中心越近，性能就越好。这种地理因素可能会给在多个地点运营的企业，或跨不同数据中心管理数据带来问题。

　　与依赖数据中心相比，云技术在数据管理解决方案方面，为各种类型和规模的企业，提供了巨大的可扩展性和灵活性。

　　作为一种通过网络连接提供计算基础设施、软件或存储即服务的服务，云技术消除了物理上接近服务器的需要。它可以根据业务需求快速向上和向下扩展，确保只需为使用的内容付费。

　　此外，云技术集成各种服务的能力，可以简化业务运营并增强客户参与度。例如，许多企业现在都提供基于云的文本支付系统，允许客户从任何设备进行支付，在简化交易的同时在云中收集客户数据。

　　云服务还可以提供强大的灾难恢复和业务连续性解决方案。然而，企业经常对云中的数据安全和隐私表示担忧。尽管大多数云服务提供商都实施一流的安全协议，但云的本质需要对提供商的高度信任。

　　如果业务严重依赖人工智能应用，则必须了解数据管理解决方案如何支持这一需求。人工智能需要高质量、管理良好的数据才能有效发挥作用。在这里，云技术通常比传统数据中心具有优势。

　　许多云服务提供商提供内置工具和服务，旨在更好地促进人工智能的实施，包括预训练的机器学习模型和人工智能平台即服务。这些资源可以极大地减少实施人工智能所需的时间、成本和复杂性，特别是对于没有丰富的内部人工智能专业知识的中小型企业。

　　另一方面，虽然数据中心可能没有这些内置工具，但它们为人工智能工作负载提供强大的性能能力，并且通常提供对数据的更多控制，这对于敏感的人工智能应用至关重要。

　　请记住，我们也可以使用其他基于服务器的解决方案来存储数据。例如，如果应用依赖大量PDF内容来存储数据并有效运行，则将这些文件托管在服务器上，将允许通过API在服务器上处理这些文档。这样就可以自动处理文档并转换大量PDF文件。

　　当前的网络托管要求也会显著影响数据中心服务和云技术之间的选择。对于网站或应用流量较低的企业来说，共享托管服务可能就足够了，并且如果不需要存储大量数据，但随着流量的增加和网站的增长，托管要求也会随之增加。

　　云托管解决方案提供出色的可扩展性，使网站能够随着业务的增长而发展。随着流量激增，云服务器可以轻松应对流量的增加，保持网站性能和用户体验。

　　相反，对于专用数据中心，通常受限于租用的服务器的容量。为了增加容量，可能需要对硬件进行物理升级，这个过程可能会导致停机时间和潜在的收入损失。

　　在数据中心托管服务和云技术之间做出选择时，所选择的解决方案的总体成本将是一个关键因素。每项服务都有独特的成本结构，不同提供商之间的成本结构可能有所不同，了解这些可以显著影响企业的财务状况和资源分配。

　　使用数据中心托管服务，成本通常更可预测。根据租用的服务器空间和使用的带宽支付固定金额。这种稳定性对于预算目的是有利的，特别是对于具有稳定数据使用和处理需求的业务。但是，可能还需要为任何必要的硬件升级、维护或增加的带宽使用支付额外费用。

　　此外，还存在雇用或培训员工来管理服务器的间接成本，加上往返数据中心的潜在运输成本，特别是对于不在租用服务器空间附近的企业而言。这些成本可能会累加起来，并且应该计入数据中心运营的总成本中。

　　相反，云服务采用即用即付模式运行。对于数据需求不断变化的企业来说，该解决方案更具成本效益，因为可以根据需求轻松扩展或缩小规模，最终只需为实际使用的资源付费。

　　不幸的是，没有一种通用的有效数据管理解决方案。每个企业都有独特的需求、要求和考虑因素，需要精心定制的方法。在云技术和数据中心托管服务之间进行选择时，企业领导者必须仔细考虑几个关键因素，以确定适合他们的解决方案。

　　如果可扩展性、灵活性和人工智能集成在数据管理策略中排名靠前，那么云技术将提供一个出色的解决方案，其按需资源和一系列内置工具。另一方面，数据中心托管服务提供强大的性能功能、更好的数据控制和可预测的成本，这些特性可能会吸引具有更一致的数据管理需求的企业。

　　了解当前的网络托管要求以及每个解决方案的潜在成本影响，也是决策过程中需要考虑的关键因素。随着数据存储需求的迅速扩大，对高效、安全和经济高效的数据管理解决方案的需求只会继续增长。

　　虚拟化是云数据中心的关键技术，然而，传统的虚拟局域网(VLAN)技术已经不能满足现在云数据中心规模化运营发展的需求，VXLAN(VirtualeXtensibleLocalAreaNetwork)虚拟扩展局域网是一种进行大二层虚拟网络扩展的隧道封装技术，可以很好地解决上述问题，目前这个技术已经成为各种规模化运营的云数据中心不可忽视的关键应用技术。

　　VMware在推出vSphere5的同时也推出了云基础架构套件，其中就包括推出了vCloudDiretor1.5。vCloudDirector基于vSphere而创建的，它使客户能够将数据中心的资源池化，将计算、存储和网络资源联入到虚拟数据中心(VDC)，根据用户需求将这些资源通过自服务的门户界面提供给用户。

　　最近，业界的相关话题讨论已然表明，数据中心的趋势正在下降，因为大量的企业用户开始迁移到云，而且，此举不太可能在短时期内很快发生改变。尽管看上去似乎主机托管在与云服务竞争，但事实状况是，基于云计算的企业越来越依赖于数据中心，以支持其庞大的存储需求。事实上，根据IDC最近的调研报告显示，数据中心的容量将从2012年的6.114亿平方英尺扩展到20...

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