到2021年，数据中心将加快新兴技术的部署。对高性能网络的需求不断增长，管理效率的提高以及COVID-19流行病的影响，都将对数据中心中新兴技术的部署产生影响。
外卖订单的增加和实体店零售购物的急剧下降极大地促进了在线销售的增长，并对数据中心产生了重大影响。以下是2021年数据中心的四个主要发展趋势：加速向云的迁移并非“正常”。
大小企业都在迁移到云，无论流行情况如何，这种趋势都将在2021年加速。以前处于观望状态的公司现在正迅速转向基于云的模型来运营其业务。
许多安排员工在家办公的公司已经采用基于云的应用程序来实施远程办公策略，而零售商则跟随行业巨头的步伐并将其销售工具转移到云中。与云计算有关的另一个主要趋势是私有云基础架构的加速采用。
以前，业界普遍认为，最终所有内容都将转移到公共云中。但是从许多公司的需求来看，他们倾向于将敏感信息（例如金融和医疗保健）存储在私有云中。
同时，有些应用程序根本无法转换为公共云。经营和维护大型数据中心的公司还发现，私有云的价格低于公共云的价格。
因此，大多数企业将采用公共云和私有云的混合形式来管理其应用程序和数据，这也将成为该行业的标准做法。越来越多地采用人工智能融合人工智能（AI）应用一直是数据中心的普遍趋势，并且这种趋势没有迹象表明2021年会放缓。
而且，上述趋势与COVID-19流行确实有很强的相关性。 AI用于促进安全保护应用程序的开发，例如自动温度测量，非接触式授权，支付和控制系统以及人流监控。
AI还用于楼宇管理系统，例如HVAC控制和照明。通过处理大量数据或ML（机器学习）训练集，可以开发复杂的AI算法。
例如，可以扫描数百万张脸，以提供一种可以完全理解人类表情细微差别的算法。创建算法后，它可以负责响应大量的实时信息，例如面部抽搐，皱眉和瞳孔扩张。
AI / ML数据通常存储在一个巨大的数据池中，配备加速器的专用服务器（例如GPU）非常适合处理AI / ML任务。数据中心网络正在增加带宽，以为这些系统提供足够大的数据管道，从而能够开发经济高效的AI工具。
随着公司努力实现更好的设施和人员管理，物联网的部署将激增，物联网应用正在迅速扩散。诸如LTE-M和Zigbee之类的新型连接协议允许无线传感器用于温度，水消耗，空间占用，HVAC控制和其他应用程序，并且以太网供电（PoE）支持Wi-Fi访问。
点对监控摄像机等所有应用程序都成为可能。物联网提供关键数据。
例如，物联网可以促进制造的优化，使AI在过程控制中的应用成为趋势。为了实现机器之间的通信，数据通信系统必须实现非常低的延迟。
部署新的较小的分布式系统或边缘数据中心（边缘数据中心以支持附近的应用程序和服务）时，延迟也是主要考虑因素。这种趋势正在加速分布式网络设施的部署，以支持大量的边缘数据中心应用程序。
随着物联网应用程序的不断增加，预计生成的数据量将成倍增加。处理物联网数据的最有效方法也许是在边缘本地处理数据。
根据Gartner的预测，到2025年，大约65％的服务器将部署在边缘数据中心。促进单模光纤的发展远程办公室工作人员和购物者对快速响应的需求将促进单模光纤的广泛采用。
尽管单模光纤已经存在了很长时间，但它的发展。
外卖订单的增加和实体店零售购物的急剧下降极大地促进了在线销售的增长，并对数据中心产生了重大影响。以下是2021年数据中心的四个主要发展趋势：加速向云的迁移并非“正常”。
大小企业都在迁移到云，无论流行情况如何，这种趋势都将在2021年加速。以前处于观望状态的公司现在正迅速转向基于云的模型来运营其业务。
许多安排员工在家办公的公司已经采用基于云的应用程序来实施远程办公策略，而零售商则跟随行业巨头的步伐并将其销售工具转移到云中。与云计算有关的另一个主要趋势是私有云基础架构的加速采用。
以前，业界普遍认为，最终所有内容都将转移到公共云中。但是从许多公司的需求来看，他们倾向于将敏感信息（例如金融和医疗保健）存储在私有云中。
同时，有些应用程序根本无法转换为公共云。经营和维护大型数据中心的公司还发现，私有云的价格低于公共云的价格。
因此，大多数企业将采用公共云和私有云的混合形式来管理其应用程序和数据，这也将成为该行业的标准做法。越来越多地采用人工智能融合人工智能（AI）应用一直是数据中心的普遍趋势，并且这种趋势没有迹象表明2021年会放缓。
而且，上述趋势与COVID-19流行确实有很强的相关性。 AI用于促进安全保护应用程序的开发，例如自动温度测量，非接触式授权，支付和控制系统以及人流监控。
AI还用于楼宇管理系统，例如HVAC控制和照明。通过处理大量数据或ML（机器学习）训练集，可以开发复杂的AI算法。
例如，可以扫描数百万张脸，以提供一种可以完全理解人类表情细微差别的算法。创建算法后，它可以负责响应大量的实时信息，例如面部抽搐，皱眉和瞳孔扩张。
AI / ML数据通常存储在一个巨大的数据池中，配备加速器的专用服务器（例如GPU）非常适合处理AI / ML任务。数据中心网络正在增加带宽，以为这些系统提供足够大的数据管道，从而能够开发经济高效的AI工具。
随着公司努力实现更好的设施和人员管理，物联网的部署将激增，物联网应用正在迅速扩散。诸如LTE-M和Zigbee之类的新型连接协议允许无线传感器用于温度，水消耗，空间占用，HVAC控制和其他应用程序，并且以太网供电（PoE）支持Wi-Fi访问。
点对监控摄像机等所有应用程序都成为可能。物联网提供关键数据。
例如，物联网可以促进制造的优化，使AI在过程控制中的应用成为趋势。为了实现机器之间的通信，数据通信系统必须实现非常低的延迟。
部署新的较小的分布式系统或边缘数据中心（边缘数据中心以支持附近的应用程序和服务）时，延迟也是主要考虑因素。这种趋势正在加速分布式网络设施的部署，以支持大量的边缘数据中心应用程序。
随着物联网应用程序的不断增加，预计生成的数据量将成倍增加。处理物联网数据的最有效方法也许是在边缘本地处理数据。
根据Gartner的预测，到2025年，大约65％的服务器将部署在边缘数据中心。促进单模光纤的发展远程办公室工作人员和购物者对快速响应的需求将促进单模光纤的广泛采用。
尽管单模光纤已经存在了很长时间，但它的发展。