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idc大数据市场报告

发布时间:2024-04-12 12:33:13

A. idc行业的发展现状,规模以及趋势

全球IDC行业发展现状分析市场规模增速呈U形曲线

当前,数据中心已成为企业或机构管理IT基础设施与应用,提供基础设施与应用服务的重要平台。随着更加先进的技术的融合发展,建设新一代数据中心成为企业普遍关心的热点话题,它不仅代表着IT产业发展的潮流,也反映了不同IT用户最迫切的核心需求。从时间上来看,数据中心功能演进经历了三个发展阶段,即计算中心阶段、信息中心阶段和服务中心阶段。

全球IDC市场规模保持逐年增长趋势

2007-2016年,全球IDC市场规模保持逐年增长趋势,从增速来看,全球市场规模增速趋缓,亚太地区继续在各区域市场中保持领先,其中以中国、印度和新加坡增长最快。整体来看,全球IDC市场规模增速呈U形曲线,在2013年下降到最低点,为11.44%,经过2013年的低点之后市场规模增速开始回升。

据前瞻产业研究院发布的《IDC行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示,2016年,全球IDC市场规模达到451.9亿美元,较上年同期17.5%。美国和欧洲地区占据了全球IDC市场规模的50%以上。其中,移动互联网领域快速发展和云计算技术的广泛应用带动数据存储规模、计算能力以及网络流量的大幅增加,是保持IDC市场增速提升的主要原因。

中国IDC产业发展现状分析

IDC产业的上游行业主要为资源型服务商即基础运营商,如中国电信、中国联通。基础运营商主要提供基础网络、互联网带宽等资源。互联网应用的蓬勃发展,将拉动IDC业务的新一轮增长。

从2015年开始,在政策的推动与云服务高速发展的影响下,IDC行业进入了新一轮的扩张期,年均增长率接近40%。2016年全国IDC行业市场规模已经达到716亿元,预计2017年将超900亿。同时,行业竞争进一步加剧,存在市场集中度提升的预期。

目前,国内IDC行业的主要以四股势力为主,分别为以中国电信、中国联通公司为主的第一阵营,以中国移动和广电为主的第二阵营,以世纪互联、网宿科技等为代表的专业IDC运营商企业形成第三阵营,其他社会IDC企业则是第四阵营。

对于IDC行业最需要注意的问题是竞争的不断加剧,国内优秀企业愈来愈重视对行业市场的研究,特别是对企业发展环境和客户需求趋势变化的深入研究。因此在选择研究机构时一定要先鉴别研究咨询机构的实力,以免影响企业未来发展。

近些年,随着互联网和电子商务迅猛发展,网络系统日趋复杂,伴随网络的带宽逐步提高,用于网络维护的成本投资逐步增加,网络管理难度也在日益加大,在这种情况下,以资源外包的网络服务方式逐渐受到企业重视,并取得长足的发展。

另外,各国政府加大了对电信宽带的投资力度,促进电信和互联网的融合。可以预见,在未来几年,IDC产业将迎来其新一轮的发展机遇。此外,随着物联网、电子政务、智慧城市等领域的发展,云计算的发展也将进一步推动IDC领域的发展。预计2022年,全球IDC行业市场规模有望突破800亿美元。

随着国家对战略性新兴产业的重视,对云计算、下一代网络的积极推进,国内IDC市场迎来了前所未有的发展机遇。一方面,基于云计算的数据中心建设进一步推进,并成为不少政府园区关注引进的重点,另一方面,基于移动互联网的应用发展迅速,SNS、电子商务、视频等业务的大规模增加给IDC市场带来了持续的需求。IDC行业经历了转型、整合、多元化发展阶段后,逐渐变得规范、有序。

经过多年的发展,目前IDC的功能已经从基础业务如主机托管、带宽出租、服务器出租等拓展到网络安全服务、代维服务和数据存储等增值业务,将来IDC的发展还有很大的空间。

B. 大数据行业发展现状与未来前景分析

近年来,全球正大步迈向大数据新时代,数据的高效存储、处理和分析等需求也越来越旺盛。在此背景下,行业大数据得以高速发展,应用于各个领域,根据IDC发布的有关数据预测,2025年市场规模将达到19508亿元的高点。

全球大数据储量呈爆发式增长

随着信息通信技术的发展,各行各业信息系统采集、处理和积累的数据量越来越多,全球大数据储量呈爆炸式增长。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示,2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘),2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%,2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB,2018年全球大数据储量达到33.0ZB,2019年全球大数据储量达到41ZB。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

C. 经常看到的Idc报告在哪可以查到有官网吗

IDC有官网,可以在官网上搜索你想要的报告,不过貌似大部分报告是要收费的,而且价格不菲,不是普通人能承受得起的。

在中国,IDC分析师专注于本地ICT市场研究,与本地市场高度结合,研究领域覆盖硬件、软件、服务、互联网、各类新兴技术以及企业数字化转型等方面。

介绍

国际数据公司(IDC)是全球著名的信息技术、电信行业和消费科技咨询、顾问和活动服务专业提供商。成立于1964年,IDC在全球拥有超过1100名分析师,为110多个国家的技术和行业发展机遇提供全球化、区域化和本地化的专业视角及服务。

IDC的分析和洞察助力IT专业人士、业务主管和投资机构制定基于事实的技术决策,以实现关键业务目标。IDC于1986年正式在中国设立分支机构,是最早进入中国市场的全球著名的科技市场研究机构。

D. 2021年我国大数据行业发展现状如何

我国大数据产业开始已进入深化阶段

中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系,已走过将近10个年头。“十四五”开局之年,大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破,大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面,信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破,大数据技术领域逐渐补齐短板,并进一步强化长板。

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

E. 一份难得的数据库市场分析报告

目录

- 数据库分类维度:关系型/非关系型、交易型/分析型

- NoSQL数据库的进一步分类

- OLTP市场规模:关系型数据库仍占营收大头

- 数据库市场份额:云服务和新兴厂商主导NoSQL

- 开源数据库 vs. 商业数据库

- 数据库三大阵营:传统厂商和云服务提供商

最近由于时间原因我写东西少了,在公众号上也转载过几篇搞数据库朋友的大作。按说我算是外行,没资格在这个领域品头论足,而当我看到下面这份报告时立即产生了学习的兴趣,同时也想就能看懂的部分写点心得体会分享给大家。

可能本文比较适合普及性阅读,让数据库领域资深的朋友见笑了:)

数据库分类维度:关系型/非关系型、交易型/分析型

首先是分类维度,上图中的纵轴分类为Relational Database(关系型数据库,RDBMS)和Nonrelational Database (非关系型数据库,NoSQL),横轴的分类为Operational(交易型,即OLTP)和Analytical(分析型,即OLAP)。

按照习惯我们先看关系型数据库,左上角的交易型类别中包括大家熟悉的商业数据库Oracle、MS SQL Server、DB2、Infomix,也包括开源领域流行的MySQL(MariaDB是它的一个分支)、PostgreSQL,还有云上面比较常见的SQL Azure和Amazon Aurora等。

比较有意思的是,SAP HANA正好位于交易型和分析型的中间分界处,不要忘了SAP还收购了Sybase,尽管后者今天不够风光了,而早年微软的SQL Server都是来源于Sybase。Sybase的ASE数据库和分析型Sybase IQ还是存在的。

右上角的分析型产品中包括几款知名的列式数据仓库Pivotal Greenplum、Teradata和IBM Netezza(已宣布停止支持),来自互联网巨头的Google Big Query和Amazon RedShift。至于Oracle Exadata一体机,它上面运行的也是Oracle数据库,其最初设计用途是OLAP,而在后来发展中也可以良好兼顾OLTP,算是一个跨界产品吧。

再来看非关系型数据库,左下角的交易型产品中,有几个我看着熟悉的MongoDB、Redis、Amazon DynamoDB和DocumentDB等;右下角的分析型产品包括著名的Hadoop分支Cloudera、Hortonworks(这2家已并购),Bigtable(来自Google,Hadoop中的HBase是它的开源实现)、Elasticsearch等。

显然非关系型数据库的分类要更加复杂,产品在应用中的差异化也比传统关系型数据库更大。Willian Blair很负责任地对它们给出了进一步的分类。

NoSQL数据库的进一步分类

上面这个图表应该说很清晰了。非关系型数据库可以分为Document-based Store(基于文档的存储)、Key-Value Store(键值存储)、Graph-based(图数据库)、Time Series(时序数据库),以及Wide Cloumn-based Store(宽列式存储)。

我们再来看下每个细分类别中的产品:

文档存储 :MongoDB、Amazon DocumentDB、Azure Cosmos DB等

Key-Value存储 :Redis Labs、Oracle Berkeley DB、Amazon DynamoDB、Aerospike等

图数据库 :Neo4j等

时序数据库 :InfluxDB等

WideCloumn :DataStax、Cassandra、Apache HBase和Bigtable等

多模型数据库 :支持上面不只一种类别特性的NoSQL,比如MongoDB、Redis Labs、Amazon DynamoDB和Azure Cosmos DB等。

OLTP市场规模:关系型数据库仍占营收大头

上面这个基于IDC数据的交易型数据库市场份额共有3个分类,其中深蓝色部分的关系型数据库(RDBMS,在这里不统计数据挖掘/分析型数据库)占据80%以上的市场。

Dynamic Database(DDMS,动态数据库管理系统,同样不统计Hadoop)就是我们前面聊的非关系型数据库。这部分市场显得小(但发展势头看好),我觉得与互联网等大公司多采用开源+自研,而不买商业产品有关。

而遵循IDC的统计分类,在上图灰色部分的“非关系型数据库市场”其实另有定义,参见下面这段文字:

数据库市场份额:云服务和新兴厂商主导NoSQL

请注意,这里的关系型数据库统计又包含了分析型产品。Oracle营收份额42%仍居第一,随后排名依次为微软、IBM、SAP和Teradata。

代表非关系型数据库的DDMS分类中(这里同样加入Hadoop等),云服务和新兴厂商成为了主导,微软应该是因为云SQL Server的基础而小幅领先于AWS,这2家一共占据超过50%的市场,接下来的排名是Google、Cloudera和Hortonworks(二者加起来13%)。

上面是IDC传统分类中的“非关系型数据库”,在这里IBM和CA等应该主要是针对大型机的产品,InterSystems有一款在国内医疗HIS系统中应用的Caché数据库(以前也是运行在Power小机上比较多)。我就知道这些,余下的就不瞎写了。

开源数据库 vs. 商业数据库

按照流行度来看,开源数据库从2013年到现在一直呈现增长,已经快要追上商业数据库了。

商业产品在关系型数据库的占比仍然高达60.5%,而上表中从这列往左的分类都是开源占优:

Wide Cloumn:开源占比81.8%;

时序数据库:开源占比80.7%;

文档存储:开源占比80.0%;

Key-Value存储:开源占比72.2%;

图数据库:开源占比68.4%;

搜索引擎:开源占比65.3%

按照开源License的授权模式,上面这个三角形越往下管的越宽松。比如MySQL属于GPL,在互联网行业用户较多;而PostgreSQL属于BSD授权,国内有不少数据库公司的产品就是基于Postgre哦。

数据库三大阵营:传统厂商和云服务提供商

前面在讨论市场份额时,我提到过交易型数据库的4个巨头仍然是Oracle、微软、IBM和SAP,在这里William Blair将他们归为第一阵营。

随着云平台的不断兴起,AWS、Azure和GCP(Google Cloud Platform)组成了另一个阵营,在国外分析师的眼里还没有BAT,就像有的朋友所说,国内互联网巨头更多是自身业务导向的,在本土发展公有云还有些优势,短时间内将技术输出到国外的难度应该还比较大。(当然我并不认为国内缺优秀的DBA和研发人才)

第三个阵容就是规模小一些,但比较专注的数据库玩家。

接下来我再带大家简单过一下这前两个阵容,看看具体的数据库产品都有哪些。

甲骨文的产品,我相对熟悉一些的有Oracle Database、MySQL以及Exadata一体机。

IBM DB2也是一个庞大的家族,除了传统针对小型机、x86(好像用的人不多)、z/OS大型机和for i的版本之外,如今也有了针对云和数据挖掘的产品。记得抱枕大师对Informix的技术比较推崇,可惜这个产品发展似乎不太理想。

微软除了看家的SQL Server之外,在Azure云上还能提供MySQL、PostgreSQL和MariaDB开源数据库。应该说他们是传统软件License+PaaS服务两条腿走路的。

如今人们一提起SAP的数据库就想起HANA,之前从Sybase收购来的ASE(Adaptive Server Enterprise)和IQ似乎没有之前发展好了。

在云服务提供商数据库的3巨头中,微软有SQL Server的先天优势,甚至把它移植到了Linux拥抱开源平台。关系型数据库的创新方面值得一提的是Amazon Aurora和Google Spanner(也有非关系型特性),至于它们具体好在哪里我就不装内行了:)

非关系型数据库则是Amazon全面开花,这与其云计算业务发展早并且占据优势有关。Google当年的三篇经典论文对业界影响深远,Yahoo基于此开源的Hadoop有一段时间几乎是大数据的代名词。HBase和Hive如今已不再是人们讨论的热点,而Bigtable和BigQuery似乎仍然以服务Google自身业务为主,毕竟GCP的规模比AWS要小多了。

最后这张DB-Engines的排行榜,相信许多朋友都不陌生,今年3月已经不是最新的数据,在这里列出只是给大家一个参考。该排行榜几乎在每次更新时,都会有国内数据库专家撰写点评。

以上是我周末的学习笔记,班门弄斧,希望对大家有帮助。

参考资料《Database Software Market:The Long-Awaited Shake-up》

https://blocksandfiles.com/wp-content/uploads/2019/03/Database-Software-Market-White-Paper.pdf

扩展阅读:《 数据库&存储:互相最想知道的事

尊重知识,转载时请保留全文。感谢您的阅读和支持!

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