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?在數字時代的早期，數據中心總是籠罩著一層神秘的面紗。

一些企業選擇構建和管理自己的數據中心，而另一些企業則選擇將其IT環境外包給第三方多租戶托管數據中心來管理費用。 這些早期的中心為公司外包IT環境 提供了安全的數據中心空間、電力和連接（ping、電力和管道）。

從那時起， 數據中心已經發展到支持新技術進步和相關日益增加的復雜性。 許多提供專業知識并成為可信賴的合作伙伴，幫助企業利用虛擬化和云計算的業務優勢。  

數字化轉型（也稱為數據數字化）大約在10年前以目前的形式起飛，此后一直在穩步加速。 據Statista稱，“全球創建、捕獲、復制和消費的數據量預計將從2020年的約59ZB（ZB）增長到2024年的約149ZB。 ”

這意味著 企業現在必須更加關注數字化轉型和保持敏捷。 特別是在計算、存儲和連接方面的進步已經增加了他們的企業IT需求。

隨著數字化轉型的加速和全球數字經濟的形成，第三方數據中心正在通過整合人工智能(AI)和機器學習(ML)等技術不斷發展和響應。

正如SAS解釋的那樣，“雖然機器學習基于機器應該能夠通過經驗學習和適應的想法，但人工智能指的是一個更廣泛的想法，機器可以‘聰明地’執行任務。 ”人工智能“應用機器學習、深度學習和解決實際問題的其他技術。 ”AI和ML依賴大量數據來分析和提供強大的信息。

實時應用AL、ML、語音識別、位置服務以及速度和身份跟蹤的能力正在支持新的應用程序和服務。 超大規模公司通常會建立自己的專用數據中心，以滿足他們對上市速度、規模、位置、經濟和物流的重要要求。

根據最近的IDC調查（通過DataCenterDynamics），“72%的受訪者表示，他們對托管的使用將在未來12個月內增加。 ”據Gartner稱，“全球數據中心基礎設施的最終用戶支出預計將在2021年達到2000億美元，比2020年增長6%。 ”

相應地，一些多租戶數據中心正變得完全數字化，并采用先進技術。 AI和ML的進步提高了系統的可靠性、能效和安全性，同時降低了運營成本。 許多數據中心為客戶提供工具來訪問和控制其計算和存儲環境中的指標。

AI和ML正在啟用面部識別等新的數據中心服務，以識別徽章持有者，并檢測和索引對象和異常。 一些數據中心還提供建立準確的客戶耗電量預測的能力，因此他們只需為自己需要的東西付費。 許多公司還提供環境傳感器，分析并為客戶提供溫度和濕度指標的按需可見性，以符合其可持續性要求。

這一切都是非常新的，對于許多頭銜中帶有“IT”的商業領袖來說，這代表著未知的領域。

規模、連通性和可持續性，對數據中心來說非常重要。

AI、ML和新的數字服務很酷，但對 企業來說更重要的是，它們可以幫助企業迅速擴大業務規模，獲得更高級的連接。